2030년, LLM 검증 SW를 업데이트하시겠습니까?
진짜처럼 보이는 거짓, 그리고 ‘신뢰의 전쟁’
[보안뉴스= 김은영 LIG넥스원 기술위원] 2024년 영국 엔지니어링 기업 Arup의 홍콩 지사에서 일어난 사건은 딥페이크가 단순한 기술 장난이 아니라 신뢰를 해킹하는 무기로 진화했음을 보여주었다. 본사 CFO의 얼굴과 목소리를 완벽히 모사한 가짜 화상회의를 본 직원은 그가 시키는 대로 송금했고, 2,500만 달러가 순식간에 사라졌다. 이 사건 이후, ‘진짜처럼 보이는 거짓’은 더 이상 영화 속 이야기가 아니라 기업과 국가 안보가 직면한 현실이 되었다. 딥페이크는 단순히 사람의 신뢰를 속이는 수준을 넘어, ‘AI가 생성한 정보와 판단 자체를 믿을 수 있는가’라는 새로운 질문을 던지고 있다.
LLM의 시대, 위조된 현실이 아닌 ‘위조된 판단’의 위험
대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)은 이제 단순한 텍스트 생성기를 넘어 음성·영상·행동까지 통합적으로 생성하는 멀티모달 AI로 진화하고 있다. 이제는 “누가 말했는가?”뿐 아니라 “AI가 왜 그렇게 판단했는가?”를 검증해야 하는 시대다.
AI는 사람보다 더 자연스럽게 글을 쓰고, 더 설득력 있게 거짓을 만든다. 문제는 이런 AI가 훈련 데이터의 편향, 조작된 정보 또는 의도적 공격 데이터를 학습할 수 있다는 점이다. 그 결과 생성된 보고서나 판단이 실제 작전에 반영된다면, 전장은 ‘정보의 오류’가 아니라 ‘AI의 오류’로 무너질 수 있다. 미래에는 얼굴이 아닌 AI 모델의 판단 자체가 위조되는 전장이 열린다. 이것이 바로 LLM 신뢰성 위기(Trustworthiness Crisis)의 본질이다.
정부의 대응: LLM 생성물 워터마크 의무화
한국 정부는 이러한 위협에 대응하기 위해 2026년부터 LLM 기반 생성물에 워터마크 삽입을 의무화하는 법안을 추진 중이다. AI가 만든 텍스트·이미지·영상에 ‘AI 생성물임’을 명시해 진위를 식별하겠다는 취지다.
과학기술정보통신부가 공개한 ‘인공지능기본법 시행령(예정, 2026년 시행)’ 초안에는 AI 서비스 제공자가 생성물에 표시 또는 워터마크를 부착해야 한다는 조항이 포함되어 있다. 이미 2023년에도 정부는 “국내 AI 생성물에도 워터마크를 부착해 오남용을 최소화하겠다”고 밝힌 바 있다.
국외에서도 유사한 제도화 흐름이 이어지고 있다.
- 미국 : 백악관 AI 행정명령(Executive Order 14110)–생성물 워터마크·메타데이터 삽입 권장
- EU : AI Act– ‘생성형 콘텐츠 표시 의무’ 명문화
- 중국 : 2023년부터 AI 생성물에 출처표시(源标识) 의무화 및 위반 시 형사 처벌 가능
하지만 이러한 조치는 ‘표면적 식별’에 머무는 초기 대응이다. 워터마크는 제거될 수 있고, 해외 오픈모델에는 적용되지 않는다. 이제는 AI 스스로 자신의 결과를 검증할 수 있는 내재적 신뢰 구조, 즉 ‘LLM 검증 SW’ 체계가 필요하다.
LLM 검증 SW : 신뢰를 위한 새로운 방어 패러다임
LLM의 파라미터가 수천억 개로 늘어날수록 AI의 판단 과정은 블랙박스화되고, 인간이 직접 검증하기 어려워진다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근이 바로 LLM 검증 SW(Trust Assurance Software) 이다. 이는 AI의 생성 결과뿐 아니라 학습·추론·출력 전 과정의 신뢰성을 검증하는 보안 소프트웨어다.
핵심 기능은 다음과 같은 내용들이 포함되어야 한다.
- 모델 행동 분석(Behavioral Analysis) : 생성 중 이상 탐지 및 편향 판별
- 데이터 무결성 검증(Data Provenance Tracking) : 입력·출력 데이터의 출처 추적
- 정책 기반 검증(Policy-based Validation) : 국방·산업별 기준에 따른 자동 판정
- 지속적 업데이트(Continuous Learning) : 새로운 위협 패턴 학습을 통한 검증 로직 갱신
결국 LLM 검증 SW는 단순히 탐지 기술이 아니라 AI가 스스로를 검증하고 수정하는 자기학습형 보안 체계로 진화하게 될 것이고, 이러한 흐름은 우리 PC에 매일 업데이트되는 백신처럼 새로운 검증 알고리즘은 자동 반영하여 탐지 엔진을 업데이트하는 방식으로 작동하게 될 것으로 보인다. 또한 국방과 방산의 관점에서 전장의 신뢰를 지키는 AI 보안을 도입해야 한다. LLM 검증 SW는 민간을 넘어 국방과 방산 영역에서 핵심 기술 인프라가 될 전망이다.
- 지휘통제체계(C4I) : AI 보고·지시·통신 결과의 진위 검증
- 위성영상·ISR 데이터 분석 : 합성된 정보 탐지 및 AI 결과 신뢰도 평가
- 무인체계(UxS) : AI 판단 오류 및 조작 탐지, 자율검증 기능 내장
과거의 사이버보안이 ‘시스템을 보호’했다면, 미래의 보안은 AI의 판단과 데이터를 보호해야 한다. 즉, LLM 검증 SW는 단순한 보안 솔루션이 아니라, 전장 신뢰 체계(Operational Trust Fabric)의 핵심 구성 요소가 된다.
결론: “AI를 신뢰하기 위한 AI 검증 생태계의 구축”
딥페이크가 사람의 신뢰를 속였다면, LLM은 시스템의 신뢰를 속일 수 있다. 앞으로의 안보 환경에서 핵심은 “누가 공격했는가”가 아니라 “AI가 올바르게 판단했는가”이다. 국방의 대응은 AI 활용 중심에서 AI 검증 중심으로 전환되어야 한다. 무기체계·지휘통제체계·전장 데이터 전반에 LLM 검증 SW를 내재화하고, 민·군 공동의 AI 검증 클라우드를 통해 지속 업데이트되는 AI 신뢰성 생태계를 구축해야 한다. 우리가 지켜야 할 것은 단순한 기술의 진보가 아니라, 그 기술을 믿고 결심할 수 있는 ‘신뢰의 기반’이다.
[글_ 김은영 LIG넥스원 기술위원]
필자 소개_
- 2024.10.14. ~ 현재 : LIGNex1 기술위원
- 2001.3.12. ~ 2024.10.13 : 국가보안기술연구소 책임연구원·실장
- 2015.8. 고려대학교 정보보호대학원 공학박사
- 한국정보보호학회·정보처리학회 이사
- 사이버안보학회 위협대응연구회 연구위원
- 국기원·IITP·KIST 사이버전 대응 및 미래 국방 전문가 그룹 활동
진짜처럼 보이는 거짓, 그리고 ‘신뢰의 전쟁’
[보안뉴스= 김은영 LIG넥스원 기술위원] 2024년 영국 엔지니어링 기업 Arup의 홍콩 지사에서 일어난 사건은 딥페이크가 단순한 기술 장난이 아니라 신뢰를 해킹하는 무기로 진화했음을 보여주었다. 본사 CFO의 얼굴과 목소리를 완벽히 모사한 가짜 화상회의를 본 직원은 그가 시키는 대로 송금했고, 2,500만 달러가 순식간에 사라졌다. 이 사건 이후, ‘진짜처럼 보이는 거짓’은 더 이상 영화 속 이야기가 아니라 기업과 국가 안보가 직면한 현실이 되었다. 딥페이크는 단순히 사람의 신뢰를 속이는 수준을 넘어, ‘AI가 생성한 정보와 판단 자체를 믿을 수 있는가’라는 새로운 질문을 던지고 있다.
[자료: gettyimagesbank]
LLM의 시대, 위조된 현실이 아닌 ‘위조된 판단’의 위험
대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)은 이제 단순한 텍스트 생성기를 넘어 음성·영상·행동까지 통합적으로 생성하는 멀티모달 AI로 진화하고 있다. 이제는 “누가 말했는가?”뿐 아니라 “AI가 왜 그렇게 판단했는가?”를 검증해야 하는 시대다.
AI는 사람보다 더 자연스럽게 글을 쓰고, 더 설득력 있게 거짓을 만든다. 문제는 이런 AI가 훈련 데이터의 편향, 조작된 정보 또는 의도적 공격 데이터를 학습할 수 있다는 점이다. 그 결과 생성된 보고서나 판단이 실제 작전에 반영된다면, 전장은 ‘정보의 오류’가 아니라 ‘AI의 오류’로 무너질 수 있다. 미래에는 얼굴이 아닌 AI 모델의 판단 자체가 위조되는 전장이 열린다. 이것이 바로 LLM 신뢰성 위기(Trustworthiness Crisis)의 본질이다.
정부의 대응: LLM 생성물 워터마크 의무화
한국 정부는 이러한 위협에 대응하기 위해 2026년부터 LLM 기반 생성물에 워터마크 삽입을 의무화하는 법안을 추진 중이다. AI가 만든 텍스트·이미지·영상에 ‘AI 생성물임’을 명시해 진위를 식별하겠다는 취지다.
과학기술정보통신부가 공개한 ‘인공지능기본법 시행령(예정, 2026년 시행)’ 초안에는 AI 서비스 제공자가 생성물에 표시 또는 워터마크를 부착해야 한다는 조항이 포함되어 있다. 이미 2023년에도 정부는 “국내 AI 생성물에도 워터마크를 부착해 오남용을 최소화하겠다”고 밝힌 바 있다.
국외에서도 유사한 제도화 흐름이 이어지고 있다.
- 미국 : 백악관 AI 행정명령(Executive Order 14110)–생성물 워터마크·메타데이터 삽입 권장
- EU : AI Act– ‘생성형 콘텐츠 표시 의무’ 명문화
- 중국 : 2023년부터 AI 생성물에 출처표시(源标识) 의무화 및 위반 시 형사 처벌 가능
하지만 이러한 조치는 ‘표면적 식별’에 머무는 초기 대응이다. 워터마크는 제거될 수 있고, 해외 오픈모델에는 적용되지 않는다. 이제는 AI 스스로 자신의 결과를 검증할 수 있는 내재적 신뢰 구조, 즉 ‘LLM 검증 SW’ 체계가 필요하다.
LLM 검증 SW : 신뢰를 위한 새로운 방어 패러다임
LLM의 파라미터가 수천억 개로 늘어날수록 AI의 판단 과정은 블랙박스화되고, 인간이 직접 검증하기 어려워진다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근이 바로 LLM 검증 SW(Trust Assurance Software) 이다. 이는 AI의 생성 결과뿐 아니라 학습·추론·출력 전 과정의 신뢰성을 검증하는 보안 소프트웨어다.
핵심 기능은 다음과 같은 내용들이 포함되어야 한다.
- 모델 행동 분석(Behavioral Analysis) : 생성 중 이상 탐지 및 편향 판별
- 데이터 무결성 검증(Data Provenance Tracking) : 입력·출력 데이터의 출처 추적
- 정책 기반 검증(Policy-based Validation) : 국방·산업별 기준에 따른 자동 판정
- 지속적 업데이트(Continuous Learning) : 새로운 위협 패턴 학습을 통한 검증 로직 갱신
결국 LLM 검증 SW는 단순히 탐지 기술이 아니라 AI가 스스로를 검증하고 수정하는 자기학습형 보안 체계로 진화하게 될 것이고, 이러한 흐름은 우리 PC에 매일 업데이트되는 백신처럼 새로운 검증 알고리즘은 자동 반영하여 탐지 엔진을 업데이트하는 방식으로 작동하게 될 것으로 보인다. 또한 국방과 방산의 관점에서 전장의 신뢰를 지키는 AI 보안을 도입해야 한다. LLM 검증 SW는 민간을 넘어 국방과 방산 영역에서 핵심 기술 인프라가 될 전망이다.
- 지휘통제체계(C4I) : AI 보고·지시·통신 결과의 진위 검증
- 위성영상·ISR 데이터 분석 : 합성된 정보 탐지 및 AI 결과 신뢰도 평가
- 무인체계(UxS) : AI 판단 오류 및 조작 탐지, 자율검증 기능 내장
과거의 사이버보안이 ‘시스템을 보호’했다면, 미래의 보안은 AI의 판단과 데이터를 보호해야 한다. 즉, LLM 검증 SW는 단순한 보안 솔루션이 아니라, 전장 신뢰 체계(Operational Trust Fabric)의 핵심 구성 요소가 된다.
결론: “AI를 신뢰하기 위한 AI 검증 생태계의 구축”
▲김은영 LIG넥스원 기술위원 [자료: 김은영 기술위원]
[글_ 김은영 LIG넥스원 기술위원]
필자 소개_
- 2024.10.14. ~ 현재 : LIGNex1 기술위원
- 2001.3.12. ~ 2024.10.13 : 국가보안기술연구소 책임연구원·실장
- 2015.8. 고려대학교 정보보호대학원 공학박사
- 한국정보보호학회·정보처리학회 이사
- 사이버안보학회 위협대응연구회 연구위원
- 국기원·IITP·KIST 사이버전 대응 및 미래 국방 전문가 그룹 활동
<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>
권준기자 기사보기
.jpg)
.png){kind=spacer}
.jpg)
