2025년 최신 보안 위협 분석
AI 기술이 산업 전반에 확산되면서, 이제 해커들은 단순한 시스템 해킹을 넘어 AI 자체를 공격 대상으로 삼고 있습니다. AI 공격 방식은 정교하고 은밀하며, 한 번 성공하면 막대한 피해와 혼란을 초래할 수 있습니다. 이번 글에서는 2025년 기준으로 가장 많이 언급되는 AI 공격 유형과 그 작동 원리, 대응 방안을 정리합니다.
1. 데이터 포이즈닝(Data Poisoning)
머신러닝 모델이 학습하는 데이터에 악의적인 정보를 삽입해 모델이 왜곡된 결과를 도출하게 만드는 공격입니다.
- 예: 고양이 사진에 ‘개’ 라벨을 다수 삽입 → 모델은 고양이를 개로 인식하게 됨
- 피해: 자율주행, 얼굴 인식 등에서 심각한 판단 오류 발생 가능
2. 어드버서리얼 공격(Adversarial Attack)
정상적인 입력 데이터에 사람이 인지하지 못할 정도의 미세한 노이즈를 추가하여 AI가 잘못된 판단을 하도록 유도합니다.
- 예: 몇 픽셀만 수정된 이미지를 보고 AI가 '신호등'을 '사람'으로 판단
- 활용: 자율주행 교란, 영상분석 회피, 보안 우회 등
3. 모델 탈취(Model Stealing)
공개된 AI API나 서비스에 수많은 입력과 출력을 요청함으로써 AI 모델의 내부 작동 원리나 구조를 복제하려는 공격입니다.
- 피해: 기업의 핵심 알고리즘 유출, 경쟁사의 기술 무단 도용
- 예방: API 호출 제한, 응답 난독화 등 필요
4. 모델 인퍼런스 공격(Inference Attack)
AI 모델이 과거에 학습한 정보를 추론해 개인정보 또는 민감 정보를 유추하는 공격입니다.
- 예: 의료 AI가 암 진단을 수행했을 때, 입력 패턴을 통해 환자의 질병 유무를 역으로 추정
- 심각성: GDPR 및 개인정보보호법 위반 가능
5. AI 이용 자동화 공격(AI-powered Attack)
공격자가 직접 AI 기술을 활용해 자동화된 해킹 시도, 피싱 메시지 생성, 보안 취약점 분석 등을 수행합니다.
- 예: 챗봇 형태의 악성 AI가 피해자와 대화하며 금융 정보를 유출
- 특징: 빠른 확산성, 낮은 탐지율, 대량 공격 가능
6. 프로파일링 및 편향 유도 공격
AI가 사람의 특성(성별, 연령, 인종 등)을 학습하는 과정에서, 편향된 데이터를 의도적으로 삽입하여 차별적 판단을 하게 유도하는 방식입니다.
- 결과: 채용 AI에서 특정 인종/성별 자동 탈락 등
- 윤리적 문제: 설명 가능성과 인권 침해 우려
AI 공격의 특징과 위협성
AI 공격은 다음과 같은 특징을 가집니다:
- 탐지 어려움: 전통적인 보안 솔루션으로는 인지하기 어려움
- 고정된 시스템에 지속 피해: 학습된 모델 자체가 오염되면 모든 추론 결과가 왜곡
- 대중화된 AI API가 공격 경로로 활용됨: 누구나 접근 가능한 공개 API가 공격 대상
AI 공격 대응 전략
이러한 공격을 예방하기 위해서는 다음과 같은 다층적 대응이 필요합니다.
- 데이터 검증 시스템: 학습 데이터의 품질과 출처를 분석
- 어드버서리얼 방어 알고리즘: 이상 입력을 감지하고 반응
- API 보호 정책: 호출 제한, 인증 키, 속도 제어 도입
- XAI 도입: AI 의사결정 과정을 설명할 수 있는 시스템 구축
- 법적 거버넌스: 책임 주체 명확화 및 윤리 규범 제정
맺음말
AI 기술의 발전은 놀라운 속도로 이루어지고 있지만, 그만큼 보안 위협도 정교해지고 있습니다. 단순한 ‘AI를 보호하는 것’이 아닌, AI 자체가 공격의 도구 또는 대상이 될 수 있다는 점을 인식해야 합니다.
AI를 안전하고 책임 있게 활용하기 위해선 기술뿐 아니라 윤리, 정책, 보안 체계가 함께 구축되어야 하며, 우리 모두가 그 변화에 관심을 가져야 합니다.