인공지능 에이전트의 악용 가능성과 보안 위협

[배종찬의 보안 빅데이터] 나쁜 짓도 사주할 수 있는 인공지능(AI)

[배종찬의 보안 빅데이터] 나쁜 짓도 사주할 수 있는 인공지능(AI)

 

• 인공지능(AI) 에이전트의 진화
  • AI 에이전트는 문서 편집, 정보 수집, 프로그램 제어 등 사람의 업무를 대체할 수 있는 자동화된 소프트웨어 도우미로 확산 중
  • 감성 빅데이터 분석 결과, ‘혁신적, 효율적, 기대되다, 가능하다’ 등 긍정적 연관어 다수 등장
  • 실제 산업, 교육, 서비스 분야에서 AI 에이전트 도입이 생산성 및 편의성 향상에 기여 중
• 악성 명령 실행 가능성
  • 톡시파이(toxify) 방식으로 AI의 내재된 안전 정책 우회 가능
    • 예시: 위험한 요청을 우회 표현으로 전달 → AI가 정상 명령으로 인식하고 실행
  • 악성 예시 시나리오
    • 사용자 폴더 및 계정 삭제
    • 외모 비하 및 혐오 발언 자동화
    • 위험 물질의 온라인 구매 유도
    • 불법 도박 사이트 접속 및 배팅 자동화
  • AI 에이전트가 제어 없이 실행하는 명령 구조는 잠재적으로 사이버 공격 도구로 악용 가능
• 주요 보안 취약점
  • 명령 필터링 회피: 위험 명령을 ‘우회적 설명’으로 재구성해 AI가 의도하지 않게 수행
  • 피싱과 사기 공격 자동화: 사회공학 기반 공격에 AI 에이전트를 결합 시킬 경우 고도화된 스피어 피싱 가능
  • 자동화된 비윤리 콘텐츠 생성: 차별적 발언, 허위 정보 유포 등 사회적 갈등 조장 도구로 변질 위험
• 감성 빅데이터 분석 결과
  • 긍정 연관어: 혁신적, 효율적, 창의적, 기대, 가능하다 등 다수 존재
  • 부정 또는 우려 연관어: 오류, 복잡하다, 논란, 개선, 화제 등
  • 이는 AI 에이전트의 이중성과 사용자 의도에 따른 결과 편차를 의미
• 결론
  • AI 에이전트는 고도화된 자동화 기술로 사회 전반에 편익 제공 가능
  • 그러나, 악성 활용 가능성은 정보보호 관점에서 실질적 위협
  • 사전 정책 검증, 프롬프트 필터링 강화, 행위 기반 이상 탐지를 통한 통제 필요
  • AI 기반 응용 시스템 개발 시 ‘Secure by Design’ 원칙 적용 필수
  • AI 남용 감지 모델 개발 및 인공지능 거버넌스 프레임워크 마련 필요