SK쉴더스, AI 보안 강화·LLM 취약점 방어 전략 제시

선제적 대응 위한 가이드 발간, 핵심 영역 보안 이슈 다뤄
AI 기반 해킹 증가 예상, "실질적 도움 될 것으로 기대"

한별 기자 2025-01-08 11:48:38

SK쉴더스가 인공지능(AI) 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위해 '거대언어모델(LLM) 애플리케이션 취약점 진단 가이드'를 발간했다고 8일 밝혔다.

SK쉴더스는 2025년 주요 보안 위협 중 하나로 AI 기반의 해킹 증가를 꼽았다. 소규모 언어 모델(sLLM)을 겨냥한 해킹과 LLM의 구조적 취약점을 악용한 데이터 조작 및 유출 공격이 심화될 전망이다.

LLM 기반 애플리케이션은 자연어 처리와 생성에 특화된 대규모 언어 모델을 활용하며 ▲금융 ▲제조 ▲헬스케어 등 다양한 산업에서 사용되고 있지만 기존 정보통신(IT) 시스템과 다른 보안 위협에 취약해 철저한 대비가 필요하다.

거대언어모델 애플리케이션 취약점 진단 가이드 표지 이미지. /사진=SK쉴더스

위협에 대응하기 위해 발간된 이번 가이드는 'OWASP Top 10 for LLM Applications 2025'의 주요 항목을 모두 포함하고 있으며 ▲LLM 통합 ▲에이전트 ▲모델의 세 가지 핵심 영역의 보안 이슈를 다루고 있다.

김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장은 "AI 기술은 편리함을 제공하지만 기술적 불안정으로 인해 보안 취약점이 악용될 경우 심각한 해킹 사고가 발생할 수 있다"며 "이번 가이드는 기업과 기관이 직면할 수 있는 AI 보안 문제를 사전에 예방함과 동시에, 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 실질적 도움을 줄 것으로 기대된다"고 밝혔다.

한별 기자 star72@smartfn.co.kr