최근 기업들이 대규모 언어모델(LLM)을 업무에 적극적으로 도입하려는 움직임을 보이면서, LLM 활용에 따른 보안 문제가 주요 화두로 떠오르고 있습니다. 특히 기업 내부의 민감한 데이터를 LLM에 입력하거나 LLM을 통해 처리할 때 발생할 수 있는 데이터 유출 및 보안 취약점 위험에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이는 LLM이 학습하는 과정에서 입력된 데이터가 모델에 반영되어 의도치 않게 외부에 노출될 가능성이 있기 때문입니다.
이러한 보안 위협은 단순히 외부 공격뿐만 아니라, LLM 자체의 설계와 운영 방식에서도 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 기업이 자체적으로 구축한 LLM이 아닌 외부 서비스형 LLM(SaaS LLM)을 사용할 경우, 데이터가 외부 서버로 전송되는 과정에서 보안이 취약해질 수 있습니다. 또한, LLM이 생성하는 응답에 민감한 정보가 포함되거나, 악의적인 프롬프트 주입(prompt injection) 공격을 통해 내부 시스템에 접근하는 통로가 될 수도 있습니다. 과거 피플소프트(PeopleSoft)와 같은 전사적자원관리(ERP) 시스템에서 발생했던 보안 취약점 사례처럼, LLM도 기업의 핵심 정보에 접근하는 새로운 경로가 될 수 있다는 경고음이 나오고 있습니다.
따라서 기업들은 LLM을 도입하기 전에 철저한 보안 검증(vetting) 절차를 마련해야 합니다. 이는 LLM의 데이터 처리 방식, 접근 제어, 그리고 잠재적인 취약점을 사전에 파악하고 대응책을 마련하는 것을 의미합니다. 포드(Ford)와 같은 대기업들이 숙련된 전문가들을 다시 불러들여 시스템 보안을 강화하려는 움직임은 이러한 위협에 대한 경각심을 보여줍니다. LLM의 잠재력을 최대한 활용하면서도 기업의 핵심 자산을 보호하기 위해서는 기술적, 정책적 보안 강화 노력이 필수적이며, 이는 모든 기업이 직면한 중요한 과제입니다.