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최근 중국 AI 스타트업 '딥시크'가 사용자 입력 패턴(키스트로크 패턴)을 중국 서버에 저장하면서 개인정보 유출 논란이 커지고 있다. 이에 따라 AI 보안의 중요성이 다시금 강조되고 있으며, 글로벌 및 국내 차원의 대응이 필요하다는 목소리가 높아지고 있다. 이번 글에서는 딥시크 사태를 중심으로 AI 보안의 중요성과 각국의 대응 방안을 살펴보고자 한다.
1. 딥시크가 보안 테스트에서 낙제점을 받은 이유
딥시크는 뛰어난 성능과 가성비를 내세웠지만, 보안 성능이 매우 취약하다는 평가를 받았습니다. 미국 펜실베이니아대 연구진과 글로벌 보안기업 시스코의 테스트에 따르면, 딥시크는 50가지 보안 검사에서 단 하나도 통과하지 못했다. 주요 문제점은 다음과 같습니다.
- 키스트로크 패턴 수집: 사용자의 입력 패턴을 무단으로 저장하여 심각한 보안 위험 초래
- 유해 콘텐츠 차단 실패율 100%: 불법 콘텐츠 및 범죄 프로그램 생성 차단 기능 전무
- 데이터 암호화 부족: 데이터 유출 사고 발생 후 수정했으나, 여전히 신뢰성 부족
2. 미국, 유럽, 대만 등 주요국의 AI 보안 대응 전략
딥시크의 보안 문제가 불거지자, 여러 국가에서 강력한 대응을 내놓고 있습니다.
- 미국 & 유럽: 정부 기관에서 딥시크 접속을 차단하고, AI 규제 강화를 논의 중
- 대만, 호주, 이탈리아: 국가 차원에서 딥시크의 사용을 전면 금지
- 한국: 일부 공공기관과 기업(LG유플러스, 카카오 등)이 딥시크 사용 제한
| 국가/지역 | 주요 대응 전략 |
| 미국 | - AI 보안 가이드라인 강화 (NIST 중심) |
| - AI 개발사의 책임 강화 및 제재 도입 | |
| - AI 시스템의 투명성 및 데이터 보호 기준 마련 | |
| 유럽연합(EU) | - AI 법안(AI Act) 도입으로 고위험 AI 규제 |
| - 데이터 보호법(GDPR)과 연계한 AI 보안 기준 설정 | |
| - AI 기업 대상 보안 평가 및 인증 제도 추진 | |
| 대만 | - 중국산 AI 서비스 전면 차단 |
| - AI 보안 표준 수립 및 검증 시스템 도입 | |
| - AI 활용 데이터의 해외 유출 방지 대책 마련 | |
| 호주 | - AI 보안 평가 강화 및 기술 감찰 시행 |
| - 공공기관 내 AI 도입 시 강력한 보안 점검 의무화 | |
| - AI 관련 사이버 보안 협력체계 구축 | |
| 이탈리아 | - 개인정보 보호법과 연계한 AI 감시 시스템 도입 |
| - 특정 AI 모델(딥시크 등)에 대한 규제 및 사용 제한 | |
| - AI의 윤리적 활용을 위한 가이드라인 강화 |
3. 국내 AI 기본법, 보안 강화를 위한 해법은?
국내 AI 기본법은 AI 기술의 발전 속에서 개인정보 보호 및 보안 강화를 목표로 합니다. AI 개발 및 운영 과정에서 보안을 준수하도록 의무화하고, 데이터 보호 기준을 강화하는 등의 조치를 포함합니다. 이를 위해 AI 보안 가이드라인을 구체화하고, AI 기업 대상 보안 인증 제도를 도입하며, 공공 및 민간 부문의 보안 점검을 강화하는 방향으로 추진됩니다. 정부는 AI 보안 전문 기관을 설립하고 국제 보안 기준과 연계된 규제를 마련하며, 기업 및 연구기관과 협력해 보안 기술을 발전시킬 계획입니다. 향후 AI 보안 위협 대응 체계를 강화하고, 해외 AI 서비스의 국내 도입 기준을 정비하는 등 지속적인 법·제도 개선이 필요합니다.
| 항목 | 내용 |
| 법 제정 배경 | AI 기술 발전에 따른 개인정보 보호 및 보안 문제 대응 |
| 주요 조항 | - AI 개발 및 운영 시 보안 준수 의무화 |
| - 데이터 보호 기준 강화 및 불법 유출 시 제재 | |
| - AI 시스템의 투명성 및 검증 체계 구축 | |
| 보안 강화 방안 | - AI 보안 가이드라인 세부 규정 추가 |
| - 국내 AI 기업 대상 보안 인증 제도 도입 | |
| - 공공기관 및 기업의 AI 보안 점검 의무화 | |
| 정부 대응 전략 | - AI 보안 관련 전문 기관 설립 및 운영 |
| - 국제 보안 표준과 연계한 국내 규제 마련 | |
| - AI 기업 및 연구기관과 협력해 보안 기술 개발 | |
| 향후 과제 | - AI 보안 위협에 대한 실시간 대응 체계 구축 |
| - 해외 AI 서비스의 국내 도입 기준 정비 | |
| - AI 관련 법·제도의 지속적 업데이트 필요 |
4. 딥시크 vs. 챗GPT vs. 제미나이 vs. 클로이드 보안 점수 비교
딥시크와 주요 AI 모델의 보안 성능을 비교한 연구 결과는 다음과 같습니다.
| AI 모델 | 보안 점수 (100점 기준) |
주요 취약점 | 보안 강점 |
| 딥시크 | 55점 | - 데이터 보호 미흡 | - 빠른 연산 성능 |
| - 프롬프트 공격 취약 | - 다국어 지원 | ||
| - 악성 코드 탐지 능력 부족 | |||
| 챗GPT | 85점 | - 일부 민감 정보 차단 한계 | - 강력한 콘텐츠 필터링 |
| - 프롬프트 조작에 대한 완벽한 대응 부족 | - 지속적인 보안 업데이트 | ||
| 제미나이 | 80점 | - 데이터 훈련 과정의 보안 이슈 | - 구글 보안 프로토콜 적용 |
| - 모델 투명성 부족 | - 내장된 사이버 보안 기능 | ||
| 클로이드 | 70점 | - 개인정보 보호 정책 부족 | - 국내 법규 준수 |
| - 보안 점검 체계 미흡 | - 공공기관 활용 최적화 |
딥시크의 보안 성능이 최악 수준임을 확인할 수 있으며, 상대적으로 챗GPT와 제미나이가 가장 높은 보안성을 보였습니다. 이처럼 AI 모델별 보안 격차가 크기 때문에, 사용자는 신뢰할 수 있는 AI를 선택해야 합니다.
5. AI 개발자의 보안 역량 강화 필요성과 향후 전망
AI 보안이 중요해짐에 따라, 앞으로 AI 개발자에게도 보안 역량이 필수적으로 요구될 것입니다.
AI 개발자는 데이터 보호, 모델 보안, 네트워크 보안, 취약점 대응, 법규 준수, 보안 사고 대응의 6가지 핵심 역량이 필요합니다. 특히 GDPR, AI 윤리 가이드라인, 보안 취약점 대응 기술을 익히고, AI 보안 테스트 및 자동화 도구 활용 능력이 요구됩니다.
| 역량 분야 | 세부 기준 | 필요 기술 및 지식 | 비고 |
| 데이터 보안 | - 개인정보 보호 및 암호화 적용 | - GDPR, CCPA 등 데이터 보호법 | 개인정보 보호 필수 |
| - 데이터 무결성 유지 | - 암호화 알고리즘(AES, RSA) | ||
| 모델 보안 | - AI 모델의 취약점 분석 및 방어 | - AI 보안 테스트 기법 | 딥러닝 보안 필수 |
| - 프롬프트 인젝션 대응 | - 적대적 공격(Adversarial Attack) 대응 | ||
| 네트워크 보안 | - AI API 및 서비스 보안 강화 | - TLS, SSL | API 및 클라우드 보안 |
| - 데이터 전송 시 암호화 적용 | - AI API 보안 정책 | ||
| 취약점 대응 | - 보안 패치 및 취약점 탐지 | - OWASP AI 보안 가이드 | 보안 자동화 중요 |
| - AI 시스템 보안 감시 | - 자동 취약점 탐지 툴 활용 | ||
| 컴플라이언스 준수 | - AI 관련 법규 및 표준 준수 | - ISO/IEC 27001, NIST AI 프레임워크 | 글로벌 표준 준수 |
| - 윤리적 AI 개발 | - AI 윤리 가이드라인 | ||
| 보안 사고 대응 | - AI 보안 위협 탐지 및 대응 체계 구축 | - 침해사고 대응 절차 | 실시간 대응 필요 |
| - 로그 분석 및 포렌식 |
결론
딥시크 사태는 AI 보안이 단순한 선택이 아니라 필수 요소임을 다시 한번 일깨워주었다. AI 기술이 발전할수록 개인정보 보호와 보안 문제는 더욱 중요해질 것이며, 각국 정부와 기업은 이에 대한 강력한 대응책을 마련해야 한다. AI 사용자는 신뢰할 수 있는 서비스를 선택하고, 개발자와 기업은 보안 강화를 최우선 과제로 삼아야 한다. AI의 미래는 보안과 신뢰를 기반으로 성장할 것이다.
