ChatGPT의 숨겨진 위험: ‘ShadowLeak’ 제로 클릭 공격과 기업의 데이터 유출 위협

최근 ChatGPT와 같은 AI 도구의 도입이 기업의 전략적 의사 결정에 혁신을 가져오고 있지만, 동시에 새로운 보안 위협이 부상하고 있습니다. 특히 Radware가 발견한 ChatGPT의 Deep Research 에이전트의 제로 클릭 취약점인 "ShadowLeak"은 사용자 상호 작용 없이 민감한 데이터를 유출할 수 있어 큰 우려를 낳고 있습니다. 이 글에서는 ShadowLeak의 작동 방식과 기업이 AI 도구 사용 시 주의해야 할 점, 그리고 안전을 위한 대비책을 자세히 살펴보겠습니다.

ShadowLeak: 사용자 몰래 이루어지는 데이터 유출

ShadowLeak은 사용자의 어떠한 상호 작용도 없이 OpenAI 서버에서 민감한 데이터를 몰래 빼돌리는 제로 클릭, 서버 측 익스플로잇입니다. 공격자는 숨겨진 지침이 담긴 이메일을 보내 Deep Research 에이전트가 자동으로 정보를 유출하도록 유도할 수 있습니다. 이는 기존의 엔드포인트 보안이나 네트워크 보안을 우회하기 때문에 탐지가 매우 어렵습니다. 기업 입장에서는 거의 흔적을 남기지 않는 순수한 서버 측 제로 클릭 데이터 유출이라는 점에서 심각한 문제입니다.

AI 도입 증가와 함께 커지는 보안 위협

많은 기업들이 ChatGPT의 Deep Research 에이전트와 같은 AI 도구를 활용하여 이메일, CRM 데이터, 내부 보고서 등을 분석하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 자동화와 효율성을 제공하지만, 민감한 비즈니스 정보가 연루될 경우 새로운 보안 문제를 야기합니다. AI 기반 워크플로우는 예상치 못한 방식으로 조작될 수 있으며, 이러한 공격 벡터는 기존 보안 솔루션의 가시성과 탐지 기능을 우회하는 경우가 많습니다. 따라서 기업은 AI 도입 시 내장된 안전 장치에만 의존해서는 안 됩니다.

ShadowLeak의 심각성과 잠재적 피해 규모

ChatGPT는 500만 명 이상의 유료 비즈니스 사용자를 보유하고 있어 ShadowLeak으로 인한 잠재적 피해 규모는 매우 큽니다. 이 취약점은 기업의 관점에서 거의 증거를 남기지 않는 최초의 순수 서버 측 제로 클릭 데이터 유출이라는 점에서 더욱 심각합니다. AI를 도입하는 조직은 이러한 도구에 신중하게 접근하고, 보안 격차를 지속적으로 평가하며, 기술과 정보에 입각한 운영 방식을 결합해야 합니다.

안전을 위한 대비책: 다층 방어 전략

ShadowLeak과 같은 AI 기반 위협으로부터 안전을 확보하기 위해서는 다층적인 사이버 보안 방어 체계를 구축해야 합니다. 여러 유형의 공격에 동시에 대비하고, AI 기반 워크플로우를 정기적으로 모니터링하여 비정상적인 활동이나 잠재적인 데이터 유출을 감지해야 합니다. 또한, 시스템 전반에 걸쳐 최상의 안티바이러스 솔루션을 배포하여 기존의 멀웨어 공격으로부터 보호하고, 강력한 랜섬웨어 보호를 유지하여 민감한 정보가 측면 이동 위협으로부터 안전하도록 보호해야 합니다.

접근 통제 강화와 인적 감독의 중요성

AI 도구와 민감한 데이터 간의 상호 작용에 대한 엄격한 접근 통제 및 사용자 권한 관리는 필수적입니다. 자율적인 AI 에이전트가 민감한 정보에 접근하거나 처리할 때에는 반드시 인적 감독을 병행해야 합니다. AI 에이전트 활동에 대한 로깅 및 감사를 구현하여 이상 징후를 조기에 식별하고, 추가적인 AI 도구를 활용하여 이상 징후를 탐지하고 자동화된 보안 경고를 제공해야 합니다. 마지막으로, 직원들에게 AI 관련 위협과 자율 에이전트 워크플로우의 위험성에 대해 교육하는 것이 중요합니다.

결론

ChatGPT와 같은 AI 도구는 기업에 혁신적인 가능성을 제공하지만, ShadowLeak과 같은 새로운 보안 위협에 대한 경계를 늦추지 않아야 합니다. 소프트웨어 방어, 운영 모범 사례, 지속적인 경계를 결합하여 AI 기반 위협으로부터의 노출을 줄이고, 안전하고 효율적인 AI 활용 환경을 구축해야 합니다.