최근 대규모 언어모델(LLM)의 보안 위협에 대한 우려가 커지고 있지만, 정작 중요한 보안의 시작점은 모델 자체가 아닌 모델을 학습시키는 데이터에 있다는 분석이 나왔습니다. 정보 관리 소프트웨어 기업 오픈텍스트(OpenText)는 LLM의 신뢰성과 보안을 확보하려면 학습 데이터의 정보 거버넌스(Information Governance)를 강화하는 것이 가장 중요하다고 강조했습니다. 이는 LLM이 기업의 핵심 업무에 깊숙이 통합되면서 민감 정보 유출이나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 위험을 선제적으로 차단하기 위함입니다.
오픈텍스트는 LLM 보안 강화를 위한 세 가지 핵심 요소를 제시했습니다. 첫째, 데이터 거버넌스를 통해 LLM이 접근하고 학습하는 데이터의 출처, 정확성, 최신성을 관리해야 합니다. 둘째, 강력한 접근 제어(Access Control) 시스템을 구축하여 인가된 사용자만 민감한 데이터에 접근하고 LLM에 활용할 수 있도록 해야 합니다. 셋째, 데이터 분류(Data Classification)를 통해 개인 식별 정보(PII)나 기업 비밀과 같은 민감 정보를 식별하고, 이에 대한 특별한 보호 조치를 적용해야 합니다. 이러한 조치들은 LLM이 학습 과정에서 의도치 않게 민감 정보를 노출하거나, 편향된 데이터를 학습하여 차별적인 결과를 생성하는 것을 방지하는 데 필수적입니다.
이러한 접근 방식은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하면서도 기업이 직면할 수 있는 법적, 윤리적, 재정적 위험을 최소화하는 데 기여합니다. 데이터 보안과 거버넌스에 대한 선제적인 투자는 LLM 기반 서비스의 신뢰도를 높이고, 사용자들의 수용도를 향상시키는 중요한 기반이 될 것입니다. 결국 LLM의 성공적인 도입과 확산은 기술 자체의 발전뿐만 아니라, 그 기반이 되는 정보의 안전한 관리와 활용에 달려 있다고 볼 수 있습니다.