챗GPT 시대의 그림자: 거대 언어 모델 공급망의 취약성 분석

본 기사는 대규모 언어 모델 공급망(LLMSC)의 구조적 특징과 보안 취약성에 대한 최근 연구 결과를 소개합니다. 연구 결과, LLMSC는 소수의 거대 트리에 의존하는 취약한 구조를 가지고 있으며, 주요 허브 노드의 취약성이 전반적인 시스템 안정성에 심각한 위협이 될 수 있음을 보여줍니다. 이를 통해 LLMSC의 안전성 확보를 위한 표적화된 완화 전략의 중요성을 강조합니다.

최근 챗GPT를 필두로 급성장하는 거대 언어 모델(LLM)은 자연어 처리, 텍스트 생성, 자율 시스템 등 다양한 분야에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 하지만 이러한 눈부신 발전 이면에는 대규모 언어 모델 공급망(LLMSC) 의 안전성과 신뢰성 문제가 도사리고 있습니다. LLMSC는 오픈소스 구성 요소, 라이브러리, LLM 개발 및 배포에 필수적인 도구들의 복잡한 네트워크입니다.

Hu Yanzhe 등 5명의 연구진은 최근 발표한 논문 "Understanding Large Language Model Supply Chain: Structure, Domain, and Vulnerabilities" 에서 LLMSC에 대한 최초의 경험적 연구 결과를 공개했습니다. PyPI와 NPM의 오픈소스 패키지 데이터셋을 분석하여 LLMSC의 구조적 특징, 도메인 구성, 보안 취약성을 심층적으로 조사한 것입니다.

연구진은 15,725개의 노드, 10,402개의 에지, 그리고 180개의 고유한 취약성으로 구성된 방향성 의존성 그래프를 구축했습니다. 그 결과, LLMSC는 '국소적으로 밀집, 전역적으로 드문' 토폴로지를 가지고 있음을 밝혔습니다. 의존성 트리의 79.7%가 5개 미만의 노드로 구성된 반면, 소수의 거대 트리가 전체 노드의 77.66%를 차지하는 현상을 보였습니다. 또한, 상위 5개의 가장 연결된 노드는 평균 1,282개의 종속 요소를 가지는 등 고차 허브 노드의 특징을 보였습니다.

보안 분석 결과는 더욱 충격적입니다. 심각한 취약성은 의존성 트리의 두 번째 계층에서 평균 142.1개의 노드로 전파되며, 세 번째 계층에서는 최대 237.8개의 노드에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 특히, transformers와 같은 주요 허브 노드의 취약성은 1,300개 이상의 하위 패키지에 직간접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었습니다. 이는 마치 도미노처럼 하나의 취약점이 전체 시스템을 위협할 수 있음을 시사합니다.

이번 연구는 LLMSC의 구조적 및 보안 역학에 대한 정량적 통찰력을 제공하며, 생태계의 복원력을 강화하기 위한 표적화된 완화 전략의 필요성을 강조하고 있습니다. 앞으로 LLMSC의 안전성을 확보하기 위한 지속적인 연구와 노력이 절실히 요구되는 시점입니다. 단순히 편리함만 추구할 것이 아니라, 그 안에 내재된 위험성을 면밀히 파악하고 대비하는 자세가 필요합니다. 이는 단순히 기술적 문제가 아닌, 우리 사회 전체의 안전과 직결되는 중대한 문제이기 때문입니다.