<용어사전> 안전한 AI를 위한 선공격, AI 레드티밍(AI Red Teaming)
편의와 효율성을 앞세워 도입된 AI 에이전트와 생성형 AI가
새로운 유형의 보안 문제를 일으키며 글로벌 긴장감을 키우고 있습니다.
특히 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 스스로 판단하고
필요한 도구와 시스템을 활용하기 때문에
부적절한 명령으로 기밀이 유출되는 등 피해가 광범위하게 번질 수 있습니다.
실제로 지난 7월 오픈AI(OpenAI)는 AI 에이전트가 통제를 벗어나 곤욕을 치렀습니다.
내부 사이버보안 평가 중 AI 에이전트가 승인된 활동 범위를 벗어나
외부 AI 개발 플랫폼 허깅페이스의 서버 41곳에 접근한 사실이 드러난 것인데요.
호주 정부 의료 통계 포털을 우회해 비공개 파일을 들여다보고,
온라인 백과사전 위키백과에 무단 침투를 시도한 사례도 잇따랐습니다.
앤트로픽(Anthropic)과 메타(Meta)도 AI 모델 안전성 평가 과정에서
승인되지 않은 작업을 수행한 사례가 확인됐음을 시인했습니다.
이에 글로벌 기업들은 공격자의 관점에서 AI 모델을 먼저 공격해 취약점을 보완하는
‘AI 레드티밍(AI Red Teaming)’을 보안 강화의 해법으로 꺼내 들었습니다.
오늘 <용어사전>에서는 AI 레드티밍이 무엇인지,
기존 사이버 보안과는 어떻게 다르며
어떤 방식으로 위협에 대응하는지 짚어보겠습니다.
‘AI 레드티밍’이란?
AI 레드티밍(AI Red Teaming)은 군사 용어인 '레드팀'에서 유래했습니다.
레드팀은 군사 훈련에서 가상의 적군 역할을 맡아
아군(블루팀)의 방어 태세를 점검하는 팀을 뜻하는데요.
이 개념이 오늘날 사이버 보안을 거쳐 AI 분야로 확장되었습니다.
AI 레드티밍은 AI 모델의 신뢰성, 안전성을 확보하기 위해
해커 관점의 공격을 통해 취약점을 발굴하고 대응 적정성을 점검하는 모의해킹 기법입니다.
AI가 이상 행동을 하도록 유도하거나,
사람이 쓰는 문장만으로 안전장치가 뚫리는지 시험하는 것이 대표적입니다.
이러한 활동을 전담하는 전문 조직이 바로 'AI 레드팀(AI Red Team)'입니다.
이들은 프롬프트를 기반으로 취약점을 설계·실행·분석하는 과정을 거쳐
모델의 보안성을 검증하는 역할을 수행합니다.
AI 레드티밍은 어떤 방식으로 진행될까?
기존 사이버 보안이 IT 시스템과 네트워크의 기술적 허점을 찾는 데 주력했다면,
AI 레드티밍은 AI 모델에 한정되지 않습니다.
①점검 대상
점검 대상은 데이터, 애플리케이션, 제어 체계, 외부 체계, 인프라 등
AI
시스템에 영향을 주거나 결과의 영향을 받는 구성요소 모두 해당됩니다.
②점검 관점
점검 관점은 악의 유무에 따라
‘적대적 레드티밍’과 ‘선량한 레드티밍’으로 나뉩니다.
적대적 레드티밍은 악의적 행위자의 시선으로
안전장치 우회, 취약점 악용, 유해 행동이 가능한 지 점검합니다.
반면 선량한 레드티밍은 악의는 없지만
모호하거나 비정상적이고 복잡하게 명령하는 정당한 사용자를 가정해
의도치 않은 오류나 취약점이 드러나는지 확인합니다.
이후 일반·악의적·내부 사용자 등 시뮬레이션할 페르소나를 설정하고,
프롬프트를 조작하는 위협 시나리오를 설계합니다.
대표적인 위협 시나리오로 안전 필터를 우회하는 '탈옥',
악의적 입력으로 AI의 명령 이탈을 유도하는 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)',
사실과 다른 답을 그럴듯하게 만들어내는 '환각(Hallucination)'을 들 수 있습니다.
③수행 시기
AI 레드티밍은 개발, 배포, 모니터링까지
AI
시스템 수명주기 전반에서 반복 수행됩니다.
모델과 서비스를 설계·구현하는 개발 단계에서 배포 전 위험을 찾아내고,
배포 단계에서는 실제 서비스에 적용하기 전 전체 시스템의 안전성을 검증합니다.
서비스 운영 이후에도 모니터링을 이어가며 새로운 위협과 변화를 포착합니다.
글로벌 기업은 이미 시작했고, 국내도 움직이기 시작했다
글로벌 AI 기업들은 AI 레드팀을 활발히 운영하고 있습니다.
오픈AI, 구글(Google), 앤트로픽, 마이크로소프트는(Microsoft)
자사의 AI 모델이나 시스템의 보안을 검증하는
전담 레드팀 체계를 갖추고 있습니다.
최근에는 빨라지는 AI 개발 속도에 맞춰
레드티밍 자동화 시스템 개발도 적극 진행되고 있습니다.
2018년 출범한 마이크로소프트의 AI 레드팀은
자동화 소프트웨어 툴을 개발해 AI 시스템 보안에 힘을 쏟고 있습니다.
한편 앤트로픽은 AI 레드팀의 검증을 보완하고 모델 안전성을 한층 높이기 위해
외부 평가자를 기업 내부에 배치, 안전과정을 점검하는
'임베디드 평가(Embedded Evaluation)' 방식을 도입한다고 밝혔습니다.
국내에서는 정부가 직접 대응에 나섰습니다.
올해 7월 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이
국제표준을 반영한 『AI 보안 레드티밍 가이드』를 발간한 것인데요.
AI 모델을 개발하거나 보유 및 운영하는 기업에게
가상 위협 시나리오와 구체적인 지침을 담아
국내 현장에서 바로 적용할 수 있는 기준을 마련했습니다.
안전한 AI 성장을 위해 함께 필요한 ‘AI 인프라'
AI 레드티밍은 완벽하다고 단정할 수는 없지만,
현재 AI 위험을 사전에 막는 가장 효과적인 보안 방법으로 꼽힙니다.
그런데 AI 보안만 갖추면 충분할까요?
AI가 안전하게 성장하려면 빠르게 발전하는 속도를
안정적으로 뒷받침할 AI 인프라도 반드시 필요합니다.
이에 AI 인프라 역시 빠르게 갖추는 것이 새로운 경쟁력이 되었습니다.
SK에코플랜트는 이러한 변화에 발맞춰
AI 데이터센터 시공과 표준 모델 구체화 등에 힘쓰고 있습니다.
100% GPU로 구성된 AI 데이터센터인, ‘SK AI 데이터센터 울산’을 조성중이며,
최근 AI DC 사업단을 신설해
기계·전기·배관(MEP: Mechanical·Electrical·Plumbing) 설계 완성도를 높인
AI 데이터센터 표준 모델을 구체화해나가고 있습니다.
AI를 안전하게 쓰기 위한 보안 체계와
이를 든든하게 뒷받침할 인프라가 함께 갖춰질 때,
AI 산업은 더욱 빠르고 안전하게 발전할 수 있습니다.
안정적인 AI 인프라 기반을 다지기 위해
AI 데이터센터를 비롯한 인프라 구축에 속도를 내고 있는
SK에코플랜트의 행보에도 많은 관심 부탁드립니다!
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편의와 효율성을 앞세워 도입된 AI 에이전트와 생성형 AI가
새로운 유형의 보안 문제를 일으키며 글로벌 긴장감을 키우고 있습니다.
특히 AI 에이전트는 목표 달성을 위해 스스로 판단하고
필요한 도구와 시스템을 활용하기 때문에
부적절한 명령으로 기밀이 유출되는 등 피해가 광범위하게 번질 수 있습니다.
실제로 지난 7월 오픈AI(OpenAI)는 AI 에이전트가 통제를 벗어나 곤욕을 치렀습니다.
내부 사이버보안 평가 중 AI 에이전트가 승인된 활동 범위를 벗어나
외부 AI 개발 플랫폼 허깅페이스의 서버 41곳에 접근한 사실이 드러난 것인데요.
호주 정부 의료 통계 포털을 우회해 비공개 파일을 들여다보고,
온라인 백과사전 위키백과에 무단 침투를 시도한 사례도 잇따랐습니다.
앤트로픽(Anthropic)과 메타(Meta)도 AI 모델 안전성 평가 과정에서
승인되지 않은 작업을 수행한 사례가 확인됐음을 시인했습니다.
이에 글로벌 기업들은 공격자의 관점에서 AI 모델을 먼저 공격해 취약점을 보완하는
‘AI 레드티밍(AI Red Teaming)’을 보안 강화의 해법으로 꺼내 들었습니다.
오늘 <용어사전>에서는 AI 레드티밍이 무엇인지,
기존 사이버 보안과는 어떻게 다르며
어떤 방식으로 위협에 대응하는지 짚어보겠습니다.
‘AI 레드티밍’이란?
AI 레드티밍(AI Red Teaming)은 군사 용어인 '레드팀'에서 유래했습니다.
레드팀은 군사 훈련에서 가상의 적군 역할을 맡아
아군(블루팀)의 방어 태세를 점검하는 팀을 뜻하는데요.
이 개념이 오늘날 사이버 보안을 거쳐 AI 분야로 확장되었습니다.
AI 레드티밍은 AI 모델의 신뢰성, 안전성을 확보하기 위해
해커 관점의 공격을 통해 취약점을 발굴하고 대응 적정성을 점검하는 모의해킹 기법입니다.
AI가 이상 행동을 하도록 유도하거나,
사람이 쓰는 문장만으로 안전장치가 뚫리는지 시험하는 것이 대표적입니다.
이러한 활동을 전담하는 전문 조직이 바로 'AI 레드팀(AI Red Team)'입니다.
이들은 프롬프트를 기반으로 취약점을 설계·실행·분석하는 과정을 거쳐
모델의 보안성을 검증하는 역할을 수행합니다.
AI 레드티밍은 어떤 방식으로 진행될까?
기존 사이버 보안이 IT 시스템과 네트워크의 기술적 허점을 찾는 데 주력했다면,
AI 레드티밍은 AI 모델에 한정되지 않습니다.
①점검 대상
점검 대상은 데이터, 애플리케이션, 제어 체계, 외부 체계, 인프라 등
AI
시스템에 영향을 주거나 결과의 영향을 받는 구성요소 모두 해당됩니다.
②점검 관점
점검 관점은 악의 유무에 따라
‘적대적 레드티밍’과 ‘선량한 레드티밍’으로 나뉩니다.
적대적 레드티밍은 악의적 행위자의 시선으로
안전장치 우회, 취약점 악용, 유해 행동이 가능한 지 점검합니다.
반면 선량한 레드티밍은 악의는 없지만
모호하거나 비정상적이고 복잡하게 명령하는 정당한 사용자를 가정해
의도치 않은 오류나 취약점이 드러나는지 확인합니다.
이후 일반·악의적·내부 사용자 등 시뮬레이션할 페르소나를 설정하고,
프롬프트를 조작하는 위협 시나리오를 설계합니다.
대표적인 위협 시나리오로 안전 필터를 우회하는 '탈옥',
악의적 입력으로 AI의 명령 이탈을 유도하는 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)',
사실과 다른 답을 그럴듯하게 만들어내는 '환각(Hallucination)'을 들 수 있습니다.
③수행 시기
AI 레드티밍은 개발, 배포, 모니터링까지
AI
시스템 수명주기 전반에서 반복 수행됩니다.
모델과 서비스를 설계·구현하는 개발 단계에서 배포 전 위험을 찾아내고,
배포 단계에서는 실제 서비스에 적용하기 전 전체 시스템의 안전성을 검증합니다.
서비스 운영 이후에도 모니터링을 이어가며 새로운 위협과 변화를 포착합니다.
글로벌 기업은 이미 시작했고, 국내도 움직이기 시작했다
글로벌 AI 기업들은 AI 레드팀을 활발히 운영하고 있습니다.
오픈AI, 구글(Google), 앤트로픽, 마이크로소프트는(Microsoft)
자사의 AI 모델이나 시스템의 보안을 검증하는
전담 레드팀 체계를 갖추고 있습니다.
최근에는 빨라지는 AI 개발 속도에 맞춰
레드티밍 자동화 시스템 개발도 적극 진행되고 있습니다.
2018년 출범한 마이크로소프트의 AI 레드팀은
자동화 소프트웨어 툴을 개발해 AI 시스템 보안에 힘을 쏟고 있습니다.
한편 앤트로픽은 AI 레드팀의 검증을 보완하고 모델 안전성을 한층 높이기 위해
외부 평가자를 기업 내부에 배치, 안전과정을 점검하는
'임베디드 평가(Embedded Evaluation)' 방식을 도입한다고 밝혔습니다.
국내에서는 정부가 직접 대응에 나섰습니다.
올해 7월 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이
국제표준을 반영한 『AI 보안 레드티밍 가이드』를 발간한 것인데요.
AI 모델을 개발하거나 보유 및 운영하는 기업에게
가상 위협 시나리오와 구체적인 지침을 담아
국내 현장에서 바로 적용할 수 있는 기준을 마련했습니다.
안전한 AI 성장을 위해 함께 필요한 ‘AI 인프라'
AI 레드티밍은 완벽하다고 단정할 수는 없지만,
현재 AI 위험을 사전에 막는 가장 효과적인 보안 방법으로 꼽힙니다.
그런데 AI 보안만 갖추면 충분할까요?
AI가 안전하게 성장하려면 빠르게 발전하는 속도를
안정적으로 뒷받침할 AI 인프라도 반드시 필요합니다.
이에 AI 인프라 역시 빠르게 갖추는 것이 새로운 경쟁력이 되었습니다.
SK에코플랜트는 이러한 변화에 발맞춰
AI 데이터센터 시공과 표준 모델 구체화 등에 힘쓰고 있습니다.
100% GPU로 구성된 AI 데이터센터인, ‘SK AI 데이터센터 울산’을 조성중이며,
최근 AI DC 사업단을 신설해
기계·전기·배관(MEP: Mechanical·Electrical·Plumbing) 설계 완성도를 높인
AI 데이터센터 표준 모델을 구체화해나가고 있습니다.
AI를 안전하게 쓰기 위한 보안 체계와
이를 든든하게 뒷받침할 인프라가 함께 갖춰질 때,
AI 산업은 더욱 빠르고 안전하게 발전할 수 있습니다.
안정적인 AI 인프라 기반을 다지기 위해
AI 데이터센터를 비롯한 인프라 구축에 속도를 내고 있는
SK에코플랜트의 행보에도 많은 관심 부탁드립니다!