왜 AI 시대에 항상 회색 산업과 음란물이 가장 먼저 유행할까?
저자:풍부한 극지
극지인은 창업 중이고, 일반인은 강의를 사고 있고, 일러스트레이터는 실직하고 있다. 하지만 어색한 현실은 이렇다. AI의 실용화가 한창이지만, 스토리는 '강림' 루트가 아니라 주사위 던지기다.
게다가 초기 산업에서는 이 주사위가 가장 먼저 나온 면이 대개 노란색 아니면 회색이다.
이유도 간단하다. 막대한 이익이 동기를 만들며, 더욱이 초기 단계의 산업은 언제나 허점투성이다. 다음 데이터만 봐도 명확하다.
현재 43% 이상의 MCP 서비스 노드가 검증되지 않은 Shell 호출 경로를 가지고 있으며, 83% 이상의 배포에 MCP(Model Context Protocol) 설정 취약점이 존재한다. AI 구성 요소 배포의 88%는 어떤 형태의 보호 메커니즘도 활성화하지 않았으며, 전 세계 공용 인터넷에 15만 개의 Ollama 등 가벼운 AI 배포 프레임워크가 노출되어 있고, 10억 달러 이상의 컴퓨팅 파워가 채굴에 악용되고 있다...
더욱 모순적인 것은, 가장 똑똑한 대규모 모델을 공격하는 데에는 가장 낮은 수준의 기법만 필요하다는 점이다——단 하나의 기본적으로 열려 있는 포트, 하나의 외부에 노출된 YAML 설정 파일, 또는 검증되지 않은 Shell 호출 경로만 있으면 충분하며, 심지어 정확한 프롬프트 입력만으로도 대규모 모델 자체가 그레이존 산업에게 공격 방향을 찾아줄 수 있다. 기업의 데이터 프라이버시 문은 이렇게 AI 시대에 마음대로 드나들고 있다.
그러나 문제는 해결 불가능한 것이 아니다. AI는 생성과 공격이라는 두 면만 있는 것이 아니다.AI를 방어에 활용하는 방법이 점점 더 이 시대의 주류가 되고 있으며, 동시에 클라우드 상에서 AI를 위한 규칙을 제정하는 것도 선도적인 클라우드 업체들의 주요 탐색 방향이 되었고, 알리바바 클라우드 보안은 그 중 가장 전형적인 사례이다.
최근 종료된 알리바바 클라우드 페이티엔 발표 행사에서 알리바바 클라우드는 공식적으로 클라우드 보안의 두 가지 경로인 Security for AI와 AI for Security를 소개하였으며, 고객에게 「모델 애플리케이션 엔드 투 엔드 보안 솔루션」을 제공하기 위한 「AI 클라우드 쉴드(Cloud Shield for AI) 시리즈 제품」을 발표하였다. 이는 현재 산업 탐색의 최적 사례 중 하나이다.
01 AI 주사위, 왜 항상 회색과 노란색이 위로 올라올까?
인간의 기술 역사에서 AI는 '황색 및 폭력 산업이 먼저 시험해보는' 새로운 존재가 아니다. 회색 및 노란색의 초기 폭발은 예외가 아닌 기술 보급의 법칙이다.
1839년 실버 플레이트 사진술이 등장하자마자 첫 번째 사용자들은 포르노 산업이었다.
인터넷 초기에는 전자상거래가 시작되기 전 성인 웹사이트들이 이미 온라인 결제를 고민하고 있었다.
오늘날의 대규모 모델 스카우터(무료 이용 꼼수 사용자)는 어느 정도로 보면 도메인 시대의 급부흥 신화를 복제하고 있는 셈이다.
시대의 혜택은 항상 회색 및 노란색 산업이 먼저 차지한다. 그들은 규정을 따르지 않고, 감독을 기다리지도 않으므로 효율성이 자연히 매우 높다.
그렇기에 모든 기술의 폭발기마다 처음에는 모두 '혼탁한 국물'이 되기 마련이며, AI 역시 예외가 아니다.
2023년 12월, 해커가 단 하나의 프롬프트—「1달러 견적」—만으로 자동차 딜러점의 고객 서비스 로봇을 유도하여 눈덩이(Chevrolet) 차량을 1달러에 팔险하게 만들었다. 이것이 바로 AI 시대에 가장 흔한 「프롬프트 인젝션 공격(Prompt Injection)」이다. 권한 인증이 필요 없고, 로그 흔적을 남기지 않으며, 단지 '말재주'만으로 전체 논리 체인을 바꿔버릴 수 있다.
한 걸음 더 들어가면 「탈옥 공격(Jailbreak)」이 있다. 공격자는 반문, 역할극, 우회적 프롬프트 등의 방식을 통해 모델이 원래 말해서는 안 될 것을 말하게 만든다. 음란물, 마약 제조법, 허위 경고 정보 등등.
홍콩에서는 누군가 고위 경영진의 목소리를 위조하여 기업 계좌에서 2억 홍콩 달러를 챙겨 달아났다.
사기 외에도 AI는 '비의도적 출력'의 위험도 가지고 있다. 2023년, 한 교육 대기업의 대규모 모델 시스템이 교안을 생성하는 과정에서 극단적 내용을 포함한 '독성 교재'를 잘못 출력했다. 불과 3일 만에 학부모들의 권리 보호 운동과 여론 폭발로 회사 주가가 120억 위안 증발했다.
AI는 법률을 모른다. 그러나 능력은 갖추고 있으며, 감독을 벗어난 능력은 해악성을 지닌다.
다른 한편으로 보면, AI 기술은 새롭지만, 회색산업과 황색산업의 궁극적 흐름과 수단은 변하지 않는다. 이를 해결하려면 결국 보안이 필요하다.
02 Security for AI
먼저 AI 산업이 집단적으로 피하고 있는 차가운 사실 하나를 말하자면:
대규모 모델의 본질은 「지능」도, 「이해」도 아닌 확률 제어 하의 의미 생성이다. 그러므로 훈련 컨텍스트를 벗어나면 예상치 못한 결과를 출력할 수 있다.
이런 초과 범위는 당신이 기사를 쓰라고 했는데 시를 써주는 경우일 수도 있고, 상품 추천을 요청했는데 갑자기 오늘 도쿄 기온이 영상 25도라고 알려주는 경우일 수도 있다. 더 심한 경우, 게임 내에서 특정 소프트웨어의 정품 시리얼 넘버를 얻지 못하면 총살당한다고 말해주면, 대규모 모델은 정말 사용자가 0원 비용으로 정품 시리얼 넘버를 찾도록 온갖 방법을 다 동원할 수 있다.
출력을 통제 가능하게 하려면 기업은 모델과 보안을 모두 이해해야 한다. IDC의 최신 『중국 보안 대규모 모델 능력 평가 보고서』에 따르면 알리바바는 중국 내 보안 대규모 모델 능력을 갖춘 주요 업체들과의 경쟁에서 7개 지표 중 4개에서 1위를 차지했으며, 나머지 3개 지표도 모두 산업 평균을 상회했다.
방법론적으로 알리바바 클라우드 보안이 제시한 답은 매우 직접적이다: 보안이 AI의 속도보다 앞서 나가야 하며, 인프라 보안에서부터 대규모 모델 입출력 제어, 그리고 AI 애플리케이션 서비스 보호까지 세 계층을 가로지르는 종단 간 전 스택 보호 프레임워크를 구축해야 한다.
이 세 계층 중 가장 존재감이 큰 것은 중간 계층에 위치한 대규모 모델 리스크 전용 「AI 보안 가드레일(AI Guardrail)」이다.
일반적으로 대규모 모델 보안 리스크는 주로 다음 몇 가지로 나뉜다: 콘텐츠 규정 위반, 민감 데이터 유출, 프롬프트 인젝션 공격, 모델 환각, 탈옥 공격 등.
그러나 전통적인 보안 솔루션은 대부분 웹용으로 설계된 범용 아키텍처이며, '말하는 프로그램'을 위한 것이 아니므로 대규모 모델 애플리케이션 특유의 리스크를 정밀하게 식별하고 대응할 수 없다. 생성 콘텐츠 보안, 컨텍스트 공격 방어, 모델 출력 신뢰성 등 신생 문제들을 커버하기 어렵다. 더욱 중요한 것은 전통적인 솔루션이 세밀한 제어 수단과 시각화 추적 메커니즘이 부족하여 기업이 AI 거버넌스에서 커다란 사각지대를 형성하게 되며, 어디서 문제가 발생했는지 모르므로 문제 해결이 불가능하다.
AI Guardrail의 진정한 강점은 단지 「막을 수 있다」는 것뿐만 아니라, 당신이 사전 훈련 대규모 모델이든, AI 서비스든, AI Agent든 어떤 비즈니스 형태를 운영하든,당신이 무엇을 말하고 있는지, 대규모 모델이 무엇을 생성하고 있는지를 모두 알고 있어 정밀한 리스크 탐지와 능동적 방어 기능을 제공함으로써규정 준수, 보안, 안정성을 달성한다는 점이다.
구체적으로 AI Guardrail은 다음과 같은 세 가지 시나리오 보호를 담당한다:
ꔷ 규정 준수 기준선: 생성형 AI의 입력 및 출력 텍스트 콘텐츠에 대해 정치 민감, 음란 저속, 편견 차별, 부정적 가치관 등의 리스크 범주를 포함하는 다차원 규정 준수 검토를 수행하며, AI 상호작용 과정에서 유출될 수 있는 개인정보 및 민감 정보를 심층적으로 탐지하고, 개인 프라이버시, 기업 프라이버시 등 민감 콘텐츠 식별을 지원하며, 디지털 워터마크 표시를 제공하여 AI 생성 콘텐츠가 법규 및 플랫폼 규범에 부합하도록 한다.
ꔷ 위협 방어: 프롬프트 공격, 악성 파일 업로드, 악성 URL 링크 등의 외부 공격 행위에 대해 실시간 탐지 및 차단을 실현하여 AI 애플리케이션 최종 사용자의 리스크를 회피한다.
ꔷ 모델 건강: AI 모델 자체의 안정성과 신뢰성을 중점 관리하며, 모델 탈옥, Prompt 크롤러 등의 문제에 대해 일체의 탐지 메커니즘을 구축하여 모델의 오남용, 오용 또는 통제 불가능한 출력을 방지하고 AI 시스템의 「면역 방어선」을 구축한다.
특히 주목할 점은 AI Guardrail이 위의 여러 검사 모듈을 단순히 조합한 것이 아니라 진정한 ALL IN ONE API를 실현했다는 점이다. 모듈 분리 없이, 추가 비용 없이, 제품 교체 없이, 모델 입력 출력 리스크에 대해 고객이 별도의 제품을 구매할 필요가 없으며, 주입 리스크, 악성 파일, 콘텐츠 규정 준수, 환각 등 다양한 모델 리스크를 하나의 제품 안에서 해결할 수 있다. 하나의 인터페이스로 10가지 이상의 공격 시나리오 탐지를 포괄하며, 4가지 배포 방식(API 프록시, 플랫폼 통합, 게이트웨이 연결, WAF 장착)을 지원하고, 밀리초 수준의 응답, 천 단위 동시 처리, 정밀도 99%에 달한다.
그러므로 AI Guardrail의 진정한 의미는 「모델 보안」을 「제품 기능」으로 전환하여 하나의 인터페이스가 보안 팀 하나를 대체할 수 있게 하는 것이다.
물론 대규모 모델은 공중에 떠 있는 개념이 아니라 하드웨어와 코드 위에서 작동하는 시스템이며, 상위 애플리케이션을 담당한다. 인프라 보안 및 AI 애플리케이션 서비스 보호에 대해서도 알리바바 클라우드 보안은 모두 업그레이드를 진행했다.
인프라 계층에서는 알리바바 클라우드 보안이 클라우드 보안 센터를 출시하였으며, 핵심은 AI-BOM, AI-SPM 등의 제품이다.
구체적으로, AI-BOM(AI 물자 목록)과 AI-SPM(AI 보안 상태 관리) 두 가지 기능은 각각 「내가 어떤 AI 구성 요소를 설치했는가」와 「이 구성 요소들이 얼마나 많은 구멍을 가지고 있는가」라는 두 가지 문제를 해결한다.
AI-BOM의 핵심은 배포 환경의 AI 구성 요소를 총체적으로 파악하는 것이다. Ray, Ollama, Mlflow, Jupyter, TorchServe 등 30여 가지 주요 구성 요소를 포함하여 「AI 소프트웨어 물자 목록」을 구성하고, 여기에 존재하는 보안 약점과 종속성 취약점을 자동 식별한다. 문제 있는 자산을 더 이상 수작업으로 확인하지 않고, 네이티브 클라우드 스캔을 통해 해결한다.
AI-SPM의 위치는 오히려 「레이더」와 같다. 취약점, 포트 노출, 자격정보 유출, 평문 설정, 권한 초과 접근 등 여러 차원에서 시스템 보안 상태를 지속적으로 평가하며, 동적으로 위험 등급과 수정 제안을 제공한다. 이를 통해 보안은 「스냅샷식 규정 준수」에서 「스트리밍 미디어식 거버넌스」로 전환된다.
한마디로 요약하면: AI-BOM은 당신이 어디에서 패치를 적용했을지 알고 있으며, AI-SPM은 당신이 아직 어디서 맞을 수 있는지를 알고 빨리 방어를 강화하라고 알려준다.
AI 애플리케이션 보호 계층을 위해 알리바바 클라우드 보안의 핵심 제품은 WAAP(Web Application & API Protection)이다.
모델 출력이 아무리 똑똑해도, 입구가 전부 스크립트 요청, 위조 토큰, 인터페이스 남용으로 가득 차 있다면 몇 초도 버티지 못한다. 알리바바 WAAP(Web Application & API Protection)는 바로 이를 위해 탄생했다. AI 애플리케이션을 「전통적인 웹 시스템」처럼 처리하지 않고, 전용 AI 구성 요소 취약점 규칙, AI 비즈니스 지문 데이터베이스 및 트래픽 프로파일링 시스템을 제공한다.
예를 들어 WAAP는 Mlflow의 임의 파일 업로드, Ray 서비스 원격 명령 실행 등 50개 이상의 구성 요소 취약점을 커버하며, 내장된 AI 크롤러 지문 데이터베이스는 시간당 만 개 이상의 새로운 코퍼스 스크래퍼 및 모델 평가 도구를 식별할 수 있다. API 자산 식별 기능은 기업 내부에서 어떤 시스템이 GPT 인터페이스를 노출했는지 자동으로 발견하여 보안 팀에게 「위치 지도」를 제공한다.
가장 중요한 것은 WAAP와 AI Guardrail이 충돌하지 않고 오히려 서로 보완된다는 점이다. 하나는 「누가 왔는지」를 보고, 다른 하나는 「무엇을 말했는지」를 본다. 하나는 「신분 인증기」 같고, 다른 하나는 「행동 언어 검열관」 같다.이를 통해 AI 애플리케이션은 「자기 면역」 능력을 갖추게 되며, 식별, 격리, 추적, 반격을 통해 「악당을 막는 것」뿐만 아니라 「모델 자체가 나빠지는 것을 막는 것」까지 가능하게 된다.
03 AI for Security
AI 실용화가 주사위 던지기라면, 누군가는 그것을 점쳐보기도 하고, 누군가는 사랑의 편지를 쓰게 하며, 누군가는 회색산업에 이용한다면, 누군가가 그것을 보안에 쓰는 것도 이상할 것이 없다.
과거에는 보안 운영을 위해 매일 수많은 붉고 녹색 경보를 보며 낮밤없이 순찰해야 했고, 낮에는 어제의 난장을 치우고, 밤에는 시스템과 함께 당직을 서야 했다.
이제 이러한 일들은 모두 AI에게 맡길 수 있다. 2024년 알리바바 클라우드 보안 시스템은 통의 대규모 모델에 전면 접속하여 데이터 보안, 콘텐츠 보안, 비즈니스 보안, 보안 운영을 아우르는 AI 기능 클러스터를 출시하였으며, 새로운 슬로건 「Protect at AI Speed」를 제시했다.
뜻은 매우 명확하다. 비즈니스가 빠르게 돌아가고, 리스크는 더 빠르지만, 보안은 그보다 한 발 더 빨라야 한다.
AI로 보안을 해결한다는 것은 사실 두 가지 일을 하는 것이다:보안 운영 효율성 향상 + 보안 제품 지능화 업그레이드.
전통적인 보안 시스템의 최대 고통점은 「정책 업데이트 지연」이다. 공격자가 바뀌었지만, 규칙은 바뀌지 않았고, 경보가 와도 누구도 이해하지 못한다.
대규모 모델이 가져온 변화의 핵심은 보안 시스템을 규칙 중심에서 모델 중심으로 전환하고, 「AI 이해 능력 + 사용자 피드백」을 통해 폐쇄형 생태계를 구축하는 것이다——AI가 사용자 행동을 이해 → 사용자가 경보 결과를 피드백 → 모델이 지속적으로 훈련 → 탐지 능력이 점점 더 정확해짐 → 사이클이 짧아짐 → 리스크가 숨기 어려워짐. 이것이 바로所谓的 「데이터 플라이휠」이다:
그 이점은 두 가지이다:
첫째, 클라우드 임차인 보안 운영 효율성 향상: 과거 위협 탐지는 「엄청난 경보 수 + 수작업 검색」의 비효율적 모드를 의미했다. 지금은 지능형 모델링을 통해 악성 트래픽, 호스트 침입, 백도어 스크립트 등 이상 행위를 정밀하게 식별함으로써 경보 적중률이 크게 향상되었다. 또한 대응 단계에서는 시스템이 자동화 대응과 초고속 응답의 심층적 협업을 실현하였다——호스트 순도는 안정적으로 99%를 유지하고, 트래픽 순도는 무려 99.9%에 근접한다. 게다가 AI는 경보 귀인, 사건 분류, 프로세스 제안 등의 작업에도 깊이 관여하고 있으며, 현재 경보 이벤트 유형 커버리지는 99%에 달하고, 대규모 모델 사용자 커버리지도 88%를 초과하여 보안 운영 팀의 인적 효율이 전례 없는 수준으로 해방되었다.
둘째, 클라우드 보안 제품 능력의 급속한 향상. 데이터 보안 계층과 비즈니스 보안 계층에서 AI는 「게이트키퍼」 역할을 부여받았다. 대규모 모델 능력을 기반으로 클라우드에서 800종 이상의 실체 데이터를 자동 식별하고 지능형으로 민감 정보 마스킹 및 암호화 처리를 수행한다. 구조화된 데이터에 그치지 않고, 시스템은 30여 가지 문서 및 이미지 인식 모델을 내장하고 있어 이미지 내의 신분증 번호, 계약 요소 등의 민감 정보를 실시간으로 식별, 분류, 암호화할 수 있다. 전체 데이터 라벨링 효율은 5배 향상되었고, 인식 정확도는 95%에 달하여 개인정보 유출 리스크를 크게 줄였다.
예를 들어, 콘텐츠 보안 시나리오에서 전통적인 방법은 사람을 통한 검토, 라벨링, 대규모 주석 훈련에 의존했다. 이제 프롬프트 엔지니어링과 의미 강화를 통해 알리바바는 라벨링 효율을 100% 향상시키고, 모호한 표현 인식을 73%, 이미지 콘텐츠 인식을 88%, AI 생체 얼굴 공격 탐지 정확도를 99%라는 실제 수익을 달성했다.
비교하자면 플라이휠은 인간 경험과 결합된 AI의 자율 방어를 주력으로 한다면, 지능형 어시스턴트는 보안 담당자의 오ール라운드 어시스턴트이다.
보안 운영 인력이 매일 직면하는 가장 많은 질문은 다음과 같다. 이 경보는 무슨 의미인가? 왜 트리거되었는가? 오탐인가? 어떻게 처리해야 하나? 과거에는 이런 문제를 확인하려면 로그를 뒤지고, 과거 기록을 조회하고, 선배 직원에게 물어보고, 작업 요청서를 작성하고, 기술 지원을 기다려야 했다... 지금은 한마디면 충분하다.
그러나 지능형 어시스턴트의 기능 정의는 단순한 Q&A 로봇이 아니라 보안 분야의 수직적 Copilot에 가깝다. 다섯 가지 핵심 기능은 다음과 같다:
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제품 문의 어시스턴트: 특정 기능을 어떻게 설정해야 하는지, 왜 해당 전략이 트리거되었는지, 어떤 자원이 보호를 활성화하지 않았는지 등을 자동으로 답변하며, 대량의 작업 요청서 서비스를 대체한다.
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경보 설명 전문가: 경보 번호를 입력하면 자동으로 이벤트 설명, 공격 체인 추적, 권장 대응 전략을 출력하며, 다국어 출력을 지원한다.
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보안 사건 재검토 어시스턴트: 침입 사건의 전체 체인을 자동으로 정리하여 타임라인, 공격 경로도, 책임 판정 제안을 생성한다.
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보고서 생성기: 한 번 클릭으로 월간/분기별/응급 보안 보고서를 생성하며, 이벤트 통계, 대응 피드백, 운영 성과를 포함하고, 시각화 내보내기를 지원한다.
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전 언어 지원: 중국어, 영어를 이미 커버하였으며, 국제 버전은 6월 출시 예정이며, 해외 팀 사용 습관에 자동 적응을 지원한다.
이 「다섯 가지 작은 일」을 경시하지 말라. 현재까지 알리바바 공식 데이터에 따르면, 이미 4만 명 이상의 사용자를 서비스하였으며, 사용자 만족도는 99.81%, 커버된 경보 유형은 100%, 프롬프트 지원 능력은 1175% 향상(FY24 대비)되었다.간단히 말해, 야간 당직에서 성과 만점을 받는 동료, 보고서를 작성하는 인턴, 경보를 처리하는 엔지니어, 비즈니스를 이해하는 보안 컨설턴트를 모두 하나의 API로 묶어놓았으며, 이 능력을 활용해 인간은 결정만 내리고 순찰은 더 이상 하지 않게 된 것이다.
04 마무리
지난날을 돌이켜보면, 역사에는 부족하지 않은 것이 「시대를 획책하는 기술」이며, 부족한 것은 두 번째 해의 열기를 견뎌낸 기술이다.
인터넷, P2P, 블록체인, 무인 운전 등등, 매번 기술 폭발 때마다 「신규 인프라」라고 불렸지만, 결국 살아남아 진정한 인프라가 된 것은 소수만이 「거버넌스 진공」을 통과할 수 있었다.
오늘날의 생성형 AI도 비슷한 단계에 있다. 한편으로는 모델의 다양성, 자본의 열광, 애플리케이션의 연이은 돌파가 있지만, 다른 한편으로는 프롬프트 인젝션, 콘텐츠 권한 초과, 데이터 유출, 모델 조작, 밀집된 취약점, 경계 모호, 책임 흐림이 존재한다.
그러나 AI는 이전의 기술과 다르다. 그는 그림 그리기, 시 쓰기, 프로그래밍, 번역뿐 아니라 인간의 언어, 판단, 심지어 감정까지 모방할 수 있다. 그러나 바로 이 때문에,AI의 취약성은 코드 버그에서 비롯될 뿐 아니라 인간성의 반영이기도 하다. 인간이 편견을 가지고 있으면, 그것도 배울 것이며, 인간이 편의를 추구하면, 그것도 너를 위해 꼼수를 쓸 것이다.
기술 자체의 편의성은 이러한 반영의 증폭기이다: 과거 IT 시스템은 여전히 「사용자 인증」을 말했고, 공격은 침투를 필요로 했다. 지금의 대규모 모델은 프롬프트 인젝션만으로, 당신과 대화만으로도 시스템 오류와 개인정보 유출을 초래할 수 있다.
물론 「결함 없는」 AI 시스템은 존재하지 않는다. 그것은 공상과학이며, 공학이 아니다.
유일한 답은 안전한 모델로 안전하지 않은 모델을 지키고, 지능형 시스템으로 지능형 위협에 대항하는 것이다——AI로 주사위를 던질 때, 알리바바는 보안이 위로 나오기를 선택했다.
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