[보안뉴스]국가 배후 APT의 AI 무기화, 카스퍼스키 ‘다크 AI’ 경고

내용 요약

‘다크 AI’는 대형 언어 모델(LLM)을 악용해 AI 안전장치와 규정을 회피한 사이버 공격이 급증하고 있다는 경고다. 카스퍼스키는 로컬·원격 환경에서 비제한 LLM을 시스템에 배치해 악의적 목적으로 사용되는 사례를 보고하며, 생성형 AI 무기화 대비가 시급하다고 강조했다.

핵심 포인트

• 다크 AI의 등장: LLM 기반 모델을 악용해 보안 장치와 정책을 우회하는 새로운 공격 경향이 발생.
• 비제한 LLM 배치: 로컬·원격 서버에 전면 프레임워크를 설치해 챗봇 등 서비스에 악의적 기능을 삽입.
• 무기화 대비 필요성: 생성형 AI를 활용한 무기화 사례가 늘어남에 따라 보안 조직은 AI 검증, 접근 제어, 실시간 모니터링을 강화해야 함.

기술 세부 내용

1️⃣ Dark AI

• 정의: “다크 AI”는 AI 모델, 특히 대형 언어 모델을 악의적으로 활용해 보안 장치를 우회하거나 규정을 깨는 공격을 말한다.
• 특징
  • 비제한 접근: 공개된 LLM(예: GPT‑4, Claude) 혹은 자체 훈련된 모델을 로컬 혹은 클라우드에 완전히 배치.
  • 프레임워크 침투: 챗봇, 고객 지원 시스템 등 기존 인프라에 삽입돼 내부 사용자나 데이터에 접근.
  • 정책 회피: AI 안전장치(예: 필터링, 토큰 제한)를 무시하고, 악성 코드 생성·전파, 피싱 콘텐츠 자동 제작.
• 공격 시나리오
  1. 내부 인프라 침투: 관리자 권한이 있는 내부 시스템에 LLM 배치.
  2. 프로그래밍적 변조: 챗봇에 악의적 프롬프트 삽입, 불필요한 API 호출 유도.
  3. 외부 확산: 생성된 악성 콘텐츠를 이메일, 소셜 미디어, 메신저로 배포.

2️⃣ LLM 기반 무기화 대비 방안

• 접근 제어 강화
  • LLM 인스턴스에 대한 API 키, 역할 기반 접근 제어(RBAC) 설정.
  • 사내 LLM 서버는 내부 방화벽과 VPN 뒤에 위치시키고, 외부 공개 최소화.
• 모델 검증 및 감사
  • 모델 배포 전, 사전 트레이닝 데이터와 출력 품질 검증.
  • 정기적 감사 로그 수집 및 분석으로 비정상적 요청 패턴 탐지.
• 실시간 모니터링 & 경보
  • 입력 프롬프트와 출력 결과를 실시간으로 스캔해 위험 신호(예: 악성 코드 키워드, 피싱 링크) 감지.
  • 경보 시스템과 자동 차단(Rate‑Limiting, Blacklist) 연동.
• 보안 정책과 규정 수립
  • AI 모델 사용 시 내부 보안 정책과 외부 규정(예: GDPR, NIST AI Guidelines) 준수 여부 검증.
  • 정기 교육 및 인식 제고로 사용자가 악용 가능성을 이해하도록 함.

⚠️ 주의: 다크 AI는 비단 외부 공격뿐 아니라 내부 인력의 남용에서도 발생할 수 있으므로, 조직 내부에서도 신뢰성 있는 접근과 정기적 감시가 필수적이다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139344&kind=&sub_kind=