생성형 AI 시대, 레드팀 운영의 진화: OWASP 가이드 집중 분석
1. 서론: AI 시대, 레드팀 운영의 중요성
사이버보안의 핵심 전략인 레드팀 운영은 기술 발전과 함께 끊임없이 변화해야 합니다. 특히 최근 생성형 AI와 LLM의 급격한 확산은 레드팀에게 새로운 도전 과제를 제시하고 있습니다. EU의 AI법, 미국 NIST의 AI 위험 관리 프레임워크 등 AI 관련 규제 및 정책에서도 AI 레드팀 운영의 중요성이 강조되고 있습니다. 많은 기업이 이제 막 생성형 AI에 대한 레드팀 운영 방안을 마련하기 시작하는 시점에서, OWASP의 "생성형 AI 레드팀 운영 가이드"는 매우 시의적절한 참고 자료가 될 수 있습니다.
2. 생성형 AI 레드팀이란 무엇인가?
OWASP는 생성형 AI 맥락에서 레드팀을 "AI 시스템 전반의 취약점을 식별하고 위험을 완화하기 위한 구조화된 접근법"으로 정의합니다. 이는 기존의 적대적 테스트에 AI 고유의 방법론과 위험 요소를 결합한 형태입니다. 생성형 AI 시스템의 모델, 배포 파이프라인, 그리고 더 넓은 시스템 환경 내 다양한 상호작용을 포함합니다. 레드팀 운영은 도구, 기술적 방법론, 위협 모델링, 시나리오 설계, 자동화를 포함한 다기능 협업을 통해 이루어지며, 인간의 전문성을 바탕으로 합니다. 주요 위험 요소로는 프롬프트 인젝션, 편향성 및 유해성, 데이터 유출, 데이터 오염, 공급망 위험 등이 있습니다.
3. 효과적인 레드팀 운영의 핵심 단계
효과적인 레드팀 운영을 위해서는 다음과 같은 핵심 단계가 필요합니다. 첫째, 목표와 범위를 명확하게 정의해야 합니다. 둘째, 다양한 전문성을 가진 팀을 구성해야 합니다. 셋째, 시스템에 대한 위협 모델링을 수행하여 잠재적인 공격 경로를 파악해야 합니다. 넷째, 애플리케이션 스택 전체에 걸쳐 테스트를 진행해야 합니다. 다섯째, 테스트 결과를 브리핑하고 사후 분석을 통해 개선점을 도출해야 하며, 지속적으로 개선해 나가야 합니다.
4. AI 레드팀의 운영 범위 확장
생성형 AI 레드팀 운영은 기존 레드팀 운영을 기반으로 하지만, 생성형 AI만의 고유한 요소를 다룹니다. 여기에는 모델 자체, 모델이 생성하는 출력물, 모델의 응답 등이 포함됩니다. 모델이 잘못된 정보나 허위 출력을 생성하도록 조작될 가능성, 의도하지 않은 방식으로 동작하도록 탈옥될 가능성을 분석해야 합니다. 데이터 유출 가능성을 평가하는 것도 중요한 과제입니다. OWASP는 테스트 과정에서 적대적 공격자의 관점뿐만 아니라, 영향을 받는 사용자의 관점도 함께 고려할 것을 권장합니다.
5. 생성형 AI 레드팀 운영이 다루는 위험 요소
생성형 AI는 모델 조작 및 오염, 편향성, 환각 등 다양한 고유한 위험 요소를 포함합니다. OWASP는 모델 평가, 구현 테스트, 시스템 평가, 런타임 분석의 4가지 핵심 요소를 포함한 포괄적인 접근 방식을 권장합니다. 이러한 위험 요소는 보안(운영자 관점), 안전(사용자 관점), 신뢰(사용자 관점)의 3가지 관점에서 분석됩니다. OWASP는 이러한 위험 요소를 보안, 프라이버시, 강건성 위험, 유해성, 위험한 콘텐츠, 상호작용 위험, 편향성, 콘텐츠 무결성, 허위 정보 위험의 3가지 주요 영역으로 분류합니다.
6. 생성형 AI/LLM 시스템을 위한 위협 모델링
OWASP는 생성형 AI 레드팀 운영의 핵심 활동으로 위협 모델링을 권장하며, MITRE ATLAS를 참고 자료로 제시합니다. 위협 모델링은 시스템의 공격 표면을 체계적으로 분석하고 잠재적 위험 요소와 공격 벡터를 식별하는 과정입니다. 모델의 아키텍처, 데이터 흐름, 시스템 상호작용, 사회기술적 요소와 상호작용 하는 방식을 고려해야 합니다. AI/ML 모델의 비결정론적이며 확률적 특성을 고려하여 예측할 수 없는 방식으로 작동할 가능성에 대비해야 합니다.
7. 생성형 AI 레드팀 운영 전략 수립
각 기업의 생성형 AI 레드팀 운영 전략은 조직의 특성과 목표에 따라 다를 수 있습니다. OWASP는 레드팀 운영 전략이 조직의 목표와 일치해야 하며, 책임 있는 AI 구현과 관련된 목표나 기술적 고려 사항과 같은 고유한 요소가 포함될 수 있다고 설명합니다. 위험 기반 범위 설정을 통해 기업이 직면한 특정 위협을 명확히 하고, 다양한 기능을 가진 팀과 협업하며, 분명한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 분석 결과가 실제 보안 강화로 이어질 수 있도록 실행 가능한 보고서를 작성하는 것도 필요합니다.
8. 생성형 AI 레드팀 운영을 위한 청사진
전략이 수립된 후에는 생성형 AI 레드팀 운영을 수행하기 위한 청사진을 마련해야 합니다. 이 청사진은 체계적인 접근 방식과 수행해야 할 구체적인 단계, 기술, 목표를 명확히 정의합니다. OWASP는 모델, 구현, 시스템, 런타임 등 여러 단계를 거쳐 진행할 것을 권장합니다. 모델의 출처와 데이터 파이프라인을 검토하고, 구현 단계에서 설정된 가드레일의 효과성을 테스트하며, 배포된 시스템 내에서 악용할 수 있는 요소가 있는지 조사해야 합니다. 런타임 환경에서는 프로덕션에서 여러 AI 구성 요소가 상호작용하는 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 오류나 취약점을 분석하는 것이 중요합니다.
9. 핵심 기법 및 AI 레드팀 운영의 성숙 단계
OWASP는 적대적 프롬프트 엔지니어링, 데이터셋 조작을 통한 모델 학습, 데이터 변형, 다단계 공격 추적, 보안 경계 테스트, 에이전틱 툴 및 플러그인 분석, 조직의 탐지 및 대응 역량 평가 등 반드시 포함해야 할 "핵심 기법"을 제시합니다. 생성형 AI 레드팀 운영은 지속적으로 발전하고 반복 개선해야 하는 과정입니다. 기업과 팀은 도구와 실무 역량 모두를 꾸준히 발전시켜야 합니다. AI는 복잡한 특성을 가지므로 조직 내 여러 이해관계자와 협력해야 합니다.
10. 베스트 프랙티스
OWASP의 생성형 AI 레드팀 운영 가이드는 기업이 보다 광범위하게 고려해야 할 베스트 프랙티스를 제시합니다. 생성형 AI 관련 정책, 표준, 절차를 수립하고, 각 레드팀 운영 세션에 대한 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 성공 기준을 구체적으로 정의하고 테스트 절차와 발견된 문제, 대응 조치를 상세하게 문서화하여 향후 생성형 AI 레드팀 운영을 위한 지식 기반을 체계적으로 구축해야 합니다.
결론
OWASP의 생성형 AI 레드팀 운영 가이드는 AI 시대에 발맞춰 레드팀 운영이 어떻게 진화해야 하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 제시된 방법론과 전략을 통해 기업은 AI 시스템의 보안을 강화하고, 잠재적인 위험을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 생성형 AI 기술의 발전 속도를 고려할 때, 선제적인 레드팀 운영은 기업의 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 요소가 될 것입니다.
