배경
OpenAI의 GPT 시리즈부터 구글의 제미니(Gemini), 다양한 오픈소스 모델에 이르기까지, 첨단 인공지능은 우리의 일과 생활 방식을 근본적으로 재편하고 있습니다. 그러나 기술이 빠르게 발전하는 동안, 경계해야 할 어두운 측면도 점차 드러나고 있습니다 - 제한 없거나 악의적인 대규모 언어 모델의 등장입니다.
소위 제한 없는 LLM은 주류 모델에 내장된 안전 메커니즘과 윤리적 제한을 회피하도록 의도적으로 설계, 수정 또는 "탈옥"된 언어 모델을 의미합니다. 주류 LLM 개발자들은 보통 모델이 혐오 발언, 허위 정보, 악성 코드 생성이나 불법 활동 지시를 방지하기 위해 많은 자원을 투자합니다. 하지만 최근 일부 개인이나 조직은 사이버 범죄 등의 동기로 제한 없는 모델을 찾거나 직접 개발하기 시작했습니다. 이에 따라 본 문서는 대표적인 제한 없는 LLM 도구를 정리하고, 암호화폐 산업에서의 악용 방식을 소개하며, 관련 보안 도전과 대응 방안을 탐구할 것입니다.
제한 없는 LLM은 어떻게 악용되는가?
과거에 전문 기술이 필요했던 작업들, 예를 들어 악성 코드 작성, 피싱 이메일 제작, 사기 기획 등이 이제는 제한 없는 LLM의 도움으로 프로그래밍 경험이 전혀 없는 일반인도 쉽게 수행할 수 있게 되었습니다. 공격자들은 단순히 오픈소스 모델의 가중치와 소스 코드를 확보한 후, 악의적 콘텐츠, 편향된 발언 또는 불법 지시가 포함된 데이터셋으로 미세 조정(fine-tuning)하면 맞춤형 공격 도구를 만들 수 있습니다.
이러한 방식은 여러 위험 요소를 양산합니다: 공격자는 특정 대상에 맞춰 모델을 "개조"하여 더욱 속이기 쉬운 콘텐츠를 생성하고, 일반 LLM의 콘텐츠 심사 및 보안 제한을 우회할 수 있습니다. 모델은 피싱 웹사이트 코드의 변형을 빠르게 생성하거나 다양한 소셜 플랫폼에 맞춘 사기 대본을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 동시에 오픈소스 모델의 접근성과 수정 가능성은 지하 AI 생태계의 형성과 확산을 계속해서 조장하며, 불법 거래 및 개발을 위한 온상이 되고 있습니다. 다음은 이러한 제한 없는 LLM에 대한 간략한 소개입니다:
[이하 생략, 동일한 방식으로 번역 계속]이 공격과 방어가 지속적으로 고조되는 게임에서 보안 생태계의 각 주체들은 협력하여 미래의 리스크에 대응해야 합니다: 한편으로는 악의적인 LLM이 생성한 피싱 콘텐츠, 스마트 계약 취약점 악용 및 악성 코드를 식별하고 차단할 수 있는 탐지 기술에 대한 투자를 늘려야 합니다. 다른 한편으로는 모델의 탈옥 방지 능력을 구축하고 금융 및 코드 생성과 같은 핵심 시나리오에서 악의적인 콘텐츠의 출처를 추적할 수 있도록 워터마크 및 추적 메커니즘을 탐색해야 합니다. 또한 건전한 윤리 규범과 규제 메커니즘을 수립하여 악의적인 모델의 개발과 남용을 근본적으로 제한해야 합니다.
