대규모 언어모델(LLM)에 백도어를 심는 공격이 현실화되면서 AI 공급망 보안이 핵심 과제로 떠올랐다. 오픈소스 모델을 무분별하게 가져다 쓰는 조직이 늘면서, 모델 자체가 공격 벡터가 되는 시대가 열린 것이다. 백도어 모델 탐지부터 공급망 방어 전략까지 정리한다.
마이크로소프트는 최근 대규모 백도어 언어모델 탐지 연구를 공개했다. 핵심은 모델 가중치에 숨겨진 악성 행동 패턴을 스캔하는 기술이다. 특정 트리거 문구가 입력되면 정상과 전혀 다른 출력을 생성하도록 조작된 모델이 실제로 발견되고 있다. 공격자는 허깅페이스 같은 모델 허브에 정상처럼 보이는 백도어 모델을 업로드한다. 이를 내려받아 서비스에 적용하면 데이터 유출, 악성 코드 생성, 잘못된 정보 유포가 자동으로 이루어진다.
공급망 공격은 모델 변조에 그치지 않는다. Techzine 보도에 따르면 LLM재킹(LLMjacking)이라는 새로운 공격 유형이 대규모로 확산되고 있다. 클라우드 환경의 LLM API 키를 탈취해 수만 건의 악성 요청을 생성하는 방식이다. 피해 기업은 막대한 API 비용을 떠안게 된다. Sombra의 2026년 보안 위협 분석은 프롬프트 인젝션, RAG 오염, 섀도우 AI를 3대 위협으로 꼽았다. 조직이 공식 승인 없이 사용하는 섀도우 AI가 특히 위험하다. 보안팀이 존재 자체를 모르는 LLM이 내부 데이터를 처리하고 있을 수 있다.
방어 전략의 핵심은 세 가지다. 첫째, 모델 출처 검증이다. 서명된 모델만 사용하고 체크섬을 반드시 확인한다. 둘째, 행동 기반 탐지다. 모델 출력을 지속적으로 모니터링해 이상 패턴을 잡아낸다. 셋째, API 접근 제어 강화다. 키 로테이션과 사용량 이상 탐지를 자동화해야 한다.
AI 공급망 보안은 더 이상 선택이 아니다. 오픈소스 모델 생태계가 성장할수록 공격 표면도 넓어진다. 모델을 코드처럼 취급하고 보안 파이프라인에 통합하는 것이 필수가 되고 있다. 2026년은 AI 보안이 별도 분야로 확립되는 원년이 될 전망이다.
FAQ
Q: LLM 백도어 모델은 어떻게 작동하는가?
A: 모델 가중치에 악성 패턴이 삽입되어 특정 트리거 입력 시 정상과 다른 출력을 생성한다. 일반 사용에서는 정상 작동해 탐지가 어렵다.
Q: LLM재킹이란 무엇인가?
A: 클라우드 환경의 LLM API 키를 탈취해 대량의 악성 요청을 보내는 공격이다. 피해 조직에 막대한 비용이 발생하며, 탈취된 API로 피싱 콘텐츠 생성 등에 악용된다.
Q: AI 공급망 보안을 위해 가장 먼저 해야 할 일은?
A: 사용 중인 모델의 출처와 무결성을 검증하는 것이 최우선이다. 공식 배포처 확인, 체크섬 검증, 모델 서명 확인을 기본 프로세스로 도입해야 한다.