거대 언어 모델(LLM)의 공격: 심각한 보안 위협과 미래 전략

본 기사는 Wenrui Xu와 Keshab K. Parhi의 연구 "A Survey of Attacks on Large Language Models"를 바탕으로, 거대 언어 모델(LLM)의 보안 위협과 미래 전략에 대해 논의합니다. LLM 기반 애플리케이션의 광범위한 사용은 보안 위험을 증가시키며, 학습 단계, 추론 단계, 가용성 및 무결성 공격 등 다양한 공격 유형에 대한 분석과 대응 전략의 필요성을 강조합니다.

최근 헬스케어 진단, 금융 분석, 고객 지원, 로봇 공학, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 거대 언어 모델(LLM)과 LLM 기반 에이전트는 자연어 이해, 추론 및 생성 능력으로 엄청난 가능성을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 LLM의 광범위한 배포는 동시에 심각한 보안 및 안정성 위험을 야기합니다. 악의적인 오용, 개인 정보 유출, 서비스 중단 등은 사용자 신뢰를 저해하고 사회적 안전을 위협할 수 있습니다.

Xu와 Parhi의 연구: Wenrui Xu와 Keshab K. Parhi는 최근 발표한 논문 "A Survey of Attacks on Large Language Models"에서 이러한 위험을 체계적으로 분석했습니다. 논문은 LLM 및 LLM 기반 에이전트를 표적으로 하는 적대적 공격을 세 단계로 분류합니다.

1. 학습 단계 공격(Training-Phase Attacks): LLM 학습 과정 자체를 공격하여 모델의 성능을 저하시키거나 특정한 방향으로 조작하는 공격 유형입니다. 예를 들어, 학습 데이터에 악의적인 데이터를 삽입하여 모델의 편향을 유도하거나, 모델의 취약점을 악용하여 예측 결과를 조작하는 방법 등이 있습니다.

2. 추론 단계 공격(Inference-Phase Attacks): 학습이 완료된 LLM을 사용하는 단계에서 공격이 발생합니다. 입력 데이터를 변조하여 LLM의 출력 결과를 조작하거나, LLM의 내부 작동 방식을 악용하여 예상치 못한 결과를 유도하는 공격이 포함됩니다. 예를 들어, 입력 문장에 미세한 변화를 주어 모델의 오류를 유발하는 방법 등이 있습니다.

3. 가용성 및 무결성 공격(Availability & Integrity Attacks): LLM 시스템의 가용성을 저하시키거나, 출력 결과의 무결성을 훼손하는 공격입니다. 서비스 거부 공격(DoS)이나 데이터베이스 조작 등이 여기에 해당됩니다.

시사점: 이 연구는 LLM 기반 응용 프로그램의 보안 취약성을 명확히 보여주고, 각 공격 단계에 대한 대표적인 공격 방법과 방어 전략을 자세히 분석하여 LLM 보안에 대한 종합적인 이해를 제공합니다. 특히, 끊임없이 진화하는 위협에 대응하기 위한 강력한 완화 전략의 필요성을 강조하며, 광범위하게 배포된 LLM 기반 응용 프로그램의 내재된 위험에 대한 경각심을 높이는 데 기여합니다. 앞으로는 LLM의 안전하고 신뢰할 수 있는 활용을 위해 보안 연구에 대한 지속적인 투자와 규제 강화가 필수적입니다. 이는 단순한 기술적 문제를 넘어 사회적 안전과 윤리적 책임과 깊이 연관되어 있기 때문입니다.