LLM 환각의 그림자: 가짜 URL이 초래하는 위험과 대응 방안

최근 인공지능(AI) 기술, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 눈부신 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 LLM이 제공하는 정보의 정확성에 대한 우려도 함께 커지고 있습니다. 특히 사용자가 특정 브랜드의 로그인 위치를 질문했을 때 LLM이 잘못된 URL을 제시하는 사례가 빈번하게 발생하고 있으며, 이는 심각한 보안 문제로 이어질 수 있습니다.

LLM, 편리함 뒤에 숨겨진 함정

LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 질문에 대한 답변을 생성합니다. 하지만 LLM은 정보를 '조회'하는 것이 아니라 '생성'하기 때문에 부정확하거나 심지어 악성 URL을 제시할 수 있습니다. 사이버보안 업체 넷크래프트의 연구에 따르면, 유명 브랜드의 로그인 주소를 LLM에 요청했을 때 34%가 실제 해당 브랜드가 소유하지 않은 URL이었으며, 일부는 활성화된 피싱 사이트로 연결되기도 했습니다. 이는 해커가 널리 알려진 브랜드 URL을 흉내 내 민감한 정보를 탈취하려는 시도에 대한 경각심을 높여줍니다.

피싱 도메인 생성, 누구에게나 열린 문

LLM이 제안하는 URL 중 약 30%는 아직 등록되지 않았거나 비활성 상태입니다. 이는 공격자에게 악성 사이트를 구축할 수 있는 완벽한 기회를 제공합니다. 공격자는 LLM이 추측하여 제안한 존재하지 않는 도메인을 손쉽게 등록한 뒤 피해자를 기다릴 수 있습니다. 이는 마치 공격자에게 피해자 지도를 건네주는 것과 같습니다. 단 하나의 악성 링크로도 수천 명이 위협에 노출될 수 있으며, 특히 금융 및 핀테크 분야의 브랜드가 주요 타겟이 되고 있습니다.

AI 학습 데이터 오염, 숨겨진 공격의 씨앗

LLM의 환각은 무의식적인 오류뿐만 아니라 의도적인 조작에 의해 발생할 수도 있습니다. 공격자는 AI 학습 데이터를 조작하기 위해 깃허브에 악성 저장소를 삽입할 수 있습니다. 넷크래프트는 여러 개의 가짜 깃허브 계정을 통해 솔라나 블록체인 API를 위조한 'Moonshot-Volume-Bot' 프로젝트를 발견했습니다. 이 프로젝트는 피해자의 자금을 공격자의 지갑으로 전송하도록 설계되었으며, AI 학습 파이프라인에 의도적으로 노출되도록 설계되었습니다. 이는 AI 공급망 전체에 위험을 확산시키는 심각한 문제입니다.

브랜드 신뢰 보호, 기업의 책임

대형 브랜드는 고객에게 신뢰할 수 있는 URL을 명확히 공지하여 브랜드 신뢰를 보호해야 합니다. LLM이 제공하는 정보에 대한 맹신은 위험하며, 반드시 공식 웹사이트를 통해 정보를 확인하는 습관을 들여야 합니다. 금융기관이나 개인정보를 요구하는 사이트에 접속할 때는 특히 주의를 기울여야 하며, URL의 유효성을 꼼꼼히 확인해야 합니다.

사전 예방, LLM의 한계를 극복하는 방법

LLM이 URL을 추천하기 전 도메인 소유 여부를 검증하는 사전 예방적 조치가 필요합니다. 모델이 URL을 단순 추측하게 해서는 안 되며, 모든 URL 응답은 검증 절차를 거쳐야 합니다. LLM의 학습 데이터셋에 대한 철저한 검증과 데이터 무결성 확보 또한 중요합니다. AI 기술 발전과 함께 사이버 보안 위협도 진화하고 있으며, 이에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요합니다.

결론

LLM의 환각은 현실적인 위협이며, 사용자 스스로 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 브랜드는 신뢰할 수 있는 URL을 명확히 공지하고, 사용자는 LLM이 제공하는 정보를 맹신하지 않고 공식 웹사이트를 통해 정보를 확인해야 합니다. LLM 개발자와 보안 전문가들은 협력하여 LLM의 보안 취약점을 개선하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축해야 합니다.