본문 바로가기 대메뉴 바로가기
닫기

챗GPT를 이용한 개인정보 악용 가능성 규명​
조회수 : 4242 등록일 : 2025-02-24 작성자 : 홍보실

(윗줄 왼쪽부터) 전기및전자공학부 나승호 박사, 김재철AI대학원 이기민 교수 (아랫줄 왼쪽부터) 전기및전자공학부 김한나 박사과정, KAIST 전기및전자공학부 신승원 교수, 전기및전자공학부 송민규 박사과정

< (윗줄 왼쪽부터) 전기및전자공학부 나승호 박사, 김재철AI대학원 이기민 교수 (아랫줄 왼쪽부터) 전기및전자공학부 김한나 박사과정, KAIST 전기및전자공학부 신승원 교수, 전기및전자공학부 송민규 박사과정 >

최근 인공지능 기술의 발전으로 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(이하 LLM)은 단순한 챗봇을 넘어 자율적인 에이전트로 발전하고 있다. 구글(Google)은 최근 인공지능 기술을 무기나 감시에 활용하지 않겠다는 기존의 약속을 철회해 인공지능 악용 가능성에 대한 논란이 불거진 점을 상기시키며,  연구진이 LLM 에이전트가 개인정보 수집 및 피싱 공격 등에 활용될 수 있음을 입증했다. 

우리 대학 전기및전자공학부 신승원 교수, 김재철 AI 대학원 이기민 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다. 

현재 OpenAI, 구글 AI 등과 같은 상용 LLM 서비스는 LLM이 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다. 그러나 연구팀의 실험 결과, 이러한 방어 기법이 존재함에도 불구하고 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다. 

기존의 공격자들이 시간과 노력이 많이 필요한 공격을 수행했던 것과는 달리, LLM 에이전트는 이를 평균 5~20초 내에 30~60원(2~4센트) 수준의 비용으로 개인정보 탈취 등이 자동으로 가능하다는 점에서 새로운 위협 요소로 부각되고 있다.

그림 1. LLM 에이전트가 웹 기반 도구들을 사용하여 공격자(유저)의 요구에 따라 답변을 생성하는 과정이다.

< 그림 1. LLM 에이전트가 웹 기반 도구들을 사용하여 공격자(유저)의 요구에 따라 답변을 생성하는 과정이다. >

연구 결과에 따르면, LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었다. 또한, 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 진짜로 인식됐다. 

뿐만 아니라, 피해자의 이메일 주소만을 이용해 피해자에게 최적화된 정교한 피싱 이메일을 생성할 수 있었으며, 실험 참가자들이 이러한 피싱 이메일 내의 링크를 클릭할 확률이 46.67%까지 증가하는 것으로 나타났다. 이는 인공지능 기반 자동화 공격의 심각성을 시사한다. 

제1 저자인 김한나 연구원은 "LLM에게 주어지는 능력이 많아질수록 사이버 공격의 위협이 기하급수적으로 커진다는 것이 확인됐다”며, "LLM 에이전트의 능력을 고려한 확장 가능한 보안 장치가 필요하다”고 말했다.

그림 2. 메타의 CEO인 마크 저커버그의 이메일 주소만을 활용하여 LLM 에이전트 (Claude 사용)가 마크 저커버그를 대상으로 작성한 피싱 이메일 내용. LLM 에이전트가 스스로 대상자와 관련된 내용, 발신자, url 링크 문자 등을 설정한 것을 볼 수 있다.

< 그림 2. 메타의 CEO인 마크 저커버그의 이메일 주소만을 활용하여 LLM 에이전트 (Claude 사용)가 마크 저커버그를 대상으로 작성한 피싱 이메일 내용. LLM 에이전트가 스스로 대상자와 관련된 내용, 발신자, url 링크 문자 등을 설정한 것을 볼 수 있다. >

신승원 교수는 “이번 연구는 정보 보안 및 AI 정책 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대되며, 연구팀은 LLM 서비스 제공업체 및 연구기관과 협력하여 보안 대책을 논의할 계획이다”라고 밝혔다.

그림 3. Claude 기반 LLM 에이전트를 활용하여 얼마나 많은 사람들의 개인 정보를 수집할 수 있는지를 나타낸 실험 결과이다. 본 실험에서는 CS 교수들의 개인정보를 수집하였다.

< 그림 3. Claude 기반 LLM 에이전트를 활용하여 얼마나 많은 사람들의 개인 정보를 수집할 수 있는지를 나타낸 실험 결과이다. 본 실험에서는 CS 교수들의 개인정보를 수집하였다. >

전기및전자공학부 김한나 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야의 최고 학회 중 하나인 국제 학술대회 USENIX Security Symposium 2025에 게재될 예정이다. (논문명: "When LLMs Go Online: The Emerging Threat of Web-Enabled LLMs") DOI: 10.48550/arXiv.2410.14569 

한편 이번 연구는 정보통신기획평가원, 과학기술정보통신부 및 광주광역시의 지원을 받아 수행됐다.

인공지능챗GPTLLM대형언어모델개인정보USENIX Security Symposium 2025 신승원 공과대학 전기및전자공학부
목록
관련뉴스