# 오픈소스 AI를 통한 비대칭 침투 전략과 국가 안보: 일본의 “물리 AI·표준화 전략”의 구조적 취약점 및 중요 인프라 방어 대책

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> 작성일: 2026-08-10T17:52:11.563Z

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### OSS·오픈웨이트 AI를 활용한 기술 침투와 영향력 공작

인공지능 분야에서 오픈 소스 소프트웨어 및 모델의 가중치(파라미터)를 널리 공개하는 오픈웨이트AI의 급속한 확산은 기술 혁신의 민주화와 국제적인 연구 개발의 가속화를 가져오면서 동시에 국가 안보 관점에서는 극도로 높은 비대칭 위협을 창출하고 있다1. 기존의 소프트웨어 공급망 공격이 알려진 코드의 취약성이나 의존 라이브러리의 변조를 중심으로 이루어졌던 것에 반해, 오픈웨이트AI를 통해 이루어지는 침투 전략은 고도화된 알고리즘의 무상 제공과 압도적인 가격 파괴를 통해 다른 나라의 기술 생태계를 장악하고, 불가역적인 구조 의존을 형성한 후 비대칭적인 레버리지를 행사하는 “기술적 트로이 목마”로서 기능한다1.

### 개방형 가중치 모델을 통한 시장 지배력 확보 및 구조적 의존 심화

특정 국가가 강력한 국가 지원을 바탕으로 DeepSeek이나 통義千問(Qwen)과 같은 고성능 오픈 웨이트 모델을 세계 시장에 무상 혹은 극도로 저렴한 가격으로 제공하는 배경에는 단순한 기술적 기여를 넘어 명확한 국가 지정학 전략이 존재한다3. 막대한 계산 자원과 데이터를 요구하는 기반 모델 개발을 자국에서 담당하고, 세계 각국의 연구자나 사업자, 심지어 다른 국가의 중요 인프라 부문에 자국 발 모델을 채택하도록 함으로써 단기간 내에 세계 표준 플랫폼으로서의 지위를 확립하는 전략이다3. 이 침투가 완료되어 대상 국가가 대체 불가능한 형태로 다른 국가산 AI 모델에 의존하는 상태가 조성되면, 기술 제공 국은 위기나 지정학적 긴장 고조에 이르게 되면 다수의 비대칭 공격 수단을 행사할 수 있게 된다1. 첫째, 심각한 보안 취약성 수정 패치나 최신 버전 모델 공급을 갑작스럽게 중단하는 “보안 접근 제한”을 통해 다른 나라의 사회 인프라나 산업 시스템을 취약한 상태에 방치하거나 기능 불능 상태로 만들 수 있다5. 둘째, 오픈 소스 라이선스 조항 변경이나 상업 이용 제한의 사후적 적용을 통해 다른 나라의 경제 활동을 마비시킬 수 있다. 셋째, 모델의 무게 내부에는 정적 검사로는 탐지 불가능한 백도어나 특정 조건에서 발동하는 트로이 목마를 심어두어, 위기 상황에 발생하여 특정 프롬프트나 이미지, 신호를 입력으로 제공하고 의도적인 시스템 정지나 오작동을 유도하는 전략적 공격을 실행할 수 있게 된다1.

### AI 공급망에서 발생하는 새로운 비대칭 공격 벡터의 구조에 대해 논의한다.

AI 시스템은 기존의 획득 가능한 알고리즘과 달리, 광대한 뉴럴 네트워크의 가중치, 검색 확장 생성(RAG)을 지원하는 고차원 벡터 데이터베이스, 그리고 자율적으로 도구를 실행하는 에이전트 기반 등 다층적이고 복잡한 구성 요소로 이루어져 있다. 이 때문에, 오픈 가중치 AI를 매개로 한 사이버 공격 기법 또한 매우 정교하게 진화하고 있다. 기존의 소프트웨어 공격이 프로그램 코드 내의 명시적인 명령에 의존했었던 것에 반해, AI 모델의 가중치 수준의 트로이 목마(VL-Trojan, BadNets 등)는 학습 데이터나 미세 조정(Fine-tuning) 단계에서 특정 가중치 공간에 잠복 패턴을 심어 넣는다. 이 공격은 일상적인 성능 평가나 일반적인 보안 벤치마크 테스트에서는 전혀 감지되지 않으며, 완전히 정상적인 모델로 작동하지만, 공격자가 준비한 부자연스러운 이미지 패턴이나 암호화된 문자열이 입력된 순간에만 안전 가드레일을 무효화하고, 적대적인 제어 지시를 출력한다. 더욱이, 자율형 AI 에이전트나 RAG 환경을 표적으로 하는 메모리 오염 공격(AgentPoison, MemoryGraft 등)의 등장 또한 뚜렷하다. 이는 모델 자체의 재학습을 필요로 하지 않으며, 에이전트가 참조하는 벡터 데이터베이스나 장기 기억 영역에 악의적인 임베딩 데이터를 주입하는 기법이다. 에이전트는 과거의 성공 경험으로 거짓 행동 절차를 기억하게 되어, 미래의 유사한 작업에서 자동으로 공격자의 의도에 부합한 권한 상승이나 데이터 유출, 오작동을 수행하게 된다. 또한, 추론 모델의 중간 사고 과정을 하이재킹하는 H-CoT(Chain-of-Thought Hijacking) 공격이나, 시각 인터페이스를 통해 자율 운영 에이전트에 명령을 주입하는 시각적 프롬프트 주입 등 오픈 소스 AI의 확산은 기존의 경계 방어를 완전히 무력화하는 새로운 공격 표면을 창출하고 있다.

## 일본 정부의 인공지능 전략에 대한 구조적 검증

일본 정부는 2025년 12월에 閣議決定한 “인공지능 기본 계획” 및 “통합 혁신 전략 2026”에서 자율적으로 업무를 수행하는 “에이전트형 AI”의 사회적 구현(일본AX)을 추진할 동시에, 제조 및 로봇틱스 등의 현장의 강점을 활용한 “물리형 AI” 및 “수직형 AI”에 대한 집중 투자, 그리고 거버넌스 및 인터페이스의 국제 표준화를 주도하는 정책을 명확히 제시하고 있다. 9 미국과 중국의 대규모 언어 모델(LLM) 및 범용 인공지능(AGI)의 거대한 컴퓨팅 자원 개발 경쟁에 직접 참여하지 않고, 일본의 강점인 물리 공간 기술과 표준화로 승부하겠다는 것이 정부의 기본적인 입각점이다. 9

### 물리 AI 및 표준화 전략의 이론적 배경과 타당성

정부의 전략에는 경제적 및 산업적 관점에서 일정 정도의 합리성이 인정된다. 조환 단위의 자금과 막대한 전력·계산 자원을 투입하는 기초 모델 개발 경쟁에서 메가텍 기업과 정면으로 대결하는 것은 자금력 및 데이터 규모의 측면에서 극도로 어렵다9. 이에 대해 일본에는 고품질의 제조 현장의 데이터, 고도화된 범용 기계·로보틱스 기술, 그리고 정밀한 물리 제어 노하우가 축적되어 있기 때문에 물리 공간에서 기능하는 “피직럴 AI”(Physical AI)에 자원을 집중시키는 선택은 겉으로 보기에 확고한 강자와 약자 간의 비대칭 전략(틈새 선점 전략)으로 보인다9. 또한, 신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)의 프레임워크나 AI 에이전트 간의 상호운용성에 관한 국제 표준화를 주도함으로써 특정 거대 플랫폼에 의한 시장의 둘러싸기를 막고, 자국 산업의 진입 장벽을 낮추는 전략을 통해 주도권을 확보하려는 시도도 논리적으로 설명 가능하다8.

### 뇌와 신체의 심층적 연관성에 따른 전략적 취약점

그러나 이러한 전략에는 안보 및 지정학적 위험 관점에서 매우 심각한 구조적 결함이 존재한다. 현대의 고도화된 물리적 AI나 자율 에이전트는 단순한 결정적 묘사 프로그램이나 통계적 제어 기법이 아닌, 시각, 언어, 행동을 통합적으로 처리하는 멀티모달 기반 모델(VLA: Vision-Language-Action 모델 등)을 ‘고도의 인지 능력의 뇌’로서 전적으로 의존하는 점이다. 일본 기업이 제어 로직이나 물리적 메커니즘이라는 ‘몸’만을 장악하고 국제 표준화를 주도한다 하더라도, 사고와 판단을 담당하는 ‘뇌’에 해당하는 기반 모델을 해외산 오픈 웨이트 AI에 전적으로 의존하는 경우, 시스템의 안전성과 주권은 쉽게 위협받을 수 있다. 기반 모델 내부에 숨겨진 백도어나 적대적 프롬프트에 의해 인식이 왜곡된 경우, 표준화된 견고한 ‘몸’은 공격자의 의도대로 물리 공간에서 파괴 공작을 실행하는 극도로 위험한 무기로 변모할 수 있다. 물리 제어와 기반 모델은 불가분하게 결합되어 있으며, 뇌를 다른 나라에 맡겨둔 상태에서 몸의 표준화만을 추구하는 접근 방식은 방어 기반의 공허화를 위장하는 치명적인 착각을 불러일으킨다. 더욱이 저렴하고 고성능의 해외산 오픈 웨이트 AI가 일본의 산업 현장이나 핵심 시스템에 깊숙이 침투한 경우, 일본 자국산 대체 모델이 존재하지 않다면, 지정학적 긴장이 고조된 시점에도 ‘위험을 감수하고 계속 사용해야만 한다’는 불가역적인 의존 상태가 완성될 수 있다. 표준화는 규약의 제정에 불과하며, 그 규약 상에서 실제로 실효적인 가치를 창출하는 핵심 기술이 다른 나라의 방위 및 산업 생태계에 의존한다면, 규약 개정 권이나 거버넌스 주도권을 최종적으로 기술 공급 측에 빼앗길 결과가 된다.

## 대체 기술의 유무에 따라 상황별 위험 분석 및 중요 인프라에 미치는 영향

중요 인프라 및 산업 기반에서 타국산 AI(오픈 웨이트 AI 포함) 도입이 불가피한 상황, 그리고 일본산 또는 신뢰성 있는 대체 기술이 존재하지 않거나(또는 전환 비용이 막중한) 경우에 대한 잠재적 위험을 다각적으로 분석한다.

### 중요 기반 시설 분야의 구체적인 침해 시나리오

전력 및 에너지 분야(OT/ICS 환경)에서는 발전 플랜트의 연소 최적화나 송전망의 수요-공급 조정에 해외 제작된 물리적 AI 및 에이전트를 도입하는 사례가 증가하고 있다. 운영 기술(OT) 시스템은 실시간성과 연속 가동이 절대적인 요건이며, 암묵적인 백도어나 모델의 기능 불능이 유발된 경우 전력 수요의 급격한 불균형이 인위적으로 발생하여 광역 블랙아웃(대규모 정전)이나 발전 설비의 물리적 파괴로 이어질 수 있다. 금융 및 결제 인프라에서는 알고리즘 거래, 부정 탐지, 신용 평가에 해외 제작된 기반 모델이나 RAG 시스템이 통합된다. RAG의 벡터 데이터베이스에 대한 “침묵형 메모 오염”이나 추론 프로세스의 하이재킹이 발생한 경우 특정 시장 트리거 발생 시 대규모 오교환 명령이나 송금 시스템 마비가 발생하여 연쇄적인 신용 붕괴(시스템 리스크)가 현실화될 수 있다. 교통 및 물류 인프라에서는 자율 주행 버스, 무인 이동차(AGV), 항만 크레인의 자율 제어 코어에 해외 제작된 멀티모달 모델이 도입된다. 도로 표지판이나 카메라 영상에 대한 적대적 미세 페인팅(Adversarial Perturbations)이나 제어 시스템에 대한 시각적 프롬프트 인젝션으로 인해 물류의 집중적인 정지나 대규모 교통 장애, 심지어 인명에 관련된 충돌 사고가 의도적으로 발생시킬 위험이 존재한다. 의료 및 공중 보건 분야에서는 영상 진단 보조나 의료용 로봇의 수술 전후 지원, 전자 챠트 자동 요약 에이전트에 해외 제작 모델이 활용된다. 가중치 수준의 부적절한 편향이나 적대적 공격으로 인해 특정 질환의 간과나 오진이 대규모로 유발될 위험이 있으며, 위기 상황에 있어서 모델 공급 중단으로 인해 의료 제공 체제가 직접적으로 붕괴하는 위험을 내포한다.

### 대체 기술이 부재한 상황에서, 상황별 위험 평가

중요 기반 시설 및 산업의 각 계층에서 해외 기술을 사용해야 하는 경우의 구조적 위험과 필수 방어책을 다음 표에 제시한다.

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## 경제안보 증진법 및 특정 사회 기반 사업에 대한 검토의 미흡함과 재검토 관점

일본의 현행 경제안보 체계는 기존 하드웨어 장비 및 특정 계약 벤더가 존재하는 상용 소프트웨어 조달 관리에 기능하고 있는 반면, 오픈소스 및 오픈 웨이트 AI가 가져오는 특수한 조달 및 운영 형태에 대해서는 충분한 검토가 이루어지지 않고 있다.

### 현재 기반 시스템 구조적 한계

경제안전보장추진법에 근거한 “특정사회기반사업(기근인프라제도)”에서는 15개 산업의 지정 사업자가 “특정중요설비”를 도입하거나 유지관리 업무를 외부 위탁하는 경우, 사전에 정부의 심사(원칙적으로 30일간)를 받아야 하는 규정이다. 이 제도는 특정유해국이나 위험한 해외 기업(베ンダー)으로부터의 직접적인 조달을 배제하는 것을 목표로 하지만, 오픈소스 AI의 유통 및 이용 형태와는 결정적인 괴리 존재한다. 첫째, 기존의 심사 틀은 “명확한 계약 상대 베ンダー”가 존재한다는 전제하에 구성되어 있으며, 오픈웨이트 AI는 인터넷상의 오픈 리포지토리에서 직접 다운로드되어 사내 서버나 클라우드상의 온프레미스 환경에서 구축되기 때문에 법적 및 절차상의 “조달 선 베ンダー”가 존재하지 않는다. 그 결과, 위험한 모델의 무거움이 심사의 망을 완전히 찢어버리고 기근 시스템에 통합될 위험을 회피할 수 없다. 둘째, 원칙적으로 30일간로 규정된 심사 기간은 수천억에서 수조의 파라미터를 가진 복잡한 뉴럴 네트워크의 검증에 대해 완전히 불충분하다. 기존의 소프트웨어 코드라면 정적 분석 도구를 이용하여 부정한 프로그램이나 취약성을 감지할 수 있었지만, 뉴럴 네트워크의 무게에 잠복하는 트로이 목마나 파라미터 레벨의 백도어를 30일 안에 발견하고 증명하는 것은 현대의 최첨단 컴퓨터 과학에서도 기술적으로 불가능에 가깝다. 셋째, 제도에서 심사 대상의 정의가 정적인 시스템이나 기기에 고정화되어 있으며, 학습이나 외부 데이터의 참조(RAG), 도구의 자율 실행(에이전트)을 통해 동적으로 행동을 변화시키는 “AI 모델 그 자체”나 “추론 파이프라인”에 대한 위험 평가 기준이 법적으로 미비하다.

### 인프라 방어를 위한 심사·검증 체계 강화 방안

경제 안보 확보 심사를 오픈 소스 AI 시대에 대응한 실효적인 방어 체제へと 진화시키기 위해 정부는 다음과 같은 관점의 기반으로 제도적 및 기술적 개혁을 긴급하게 실시해야 한다. 첫째로, AI 모델의 공급망과 구성 요소를 완전히 시각화하기 위해 “AIBOM (AI Bill of Materials)”의 제안을 특정 사회 기반 사업자에게 법적 의무로 부과해야 한다15. 단순한 소프트웨어 구성 요소 (SBOM)에 머무르지 않고, 모델의 아키텍처, 가중치의 암호화 해시 값, 파인 튜닝에 사용된 데이터의 기원, 정렬 방법, 그리고 모델에 적용되는 가드 레일의 사양을 정확하게 기록 및 관리하는 프레임워크가 필수적이다15. 둘째로, 일회성 사전 심사에 의존하는 체제에서 지속적으로 취약점 및 적대적 저항성을 검증하는 “동적 평가·테스트 체제 (TEVV: Testing, Evaluation, Verification, and Validation)”로의 전환이 필요하다15. 중요 인프라에 통합된 AI 모델에 대해서는 정기적이고 비파괴적인 적대 공격 테스트 (모의 공격 테스트)를 실시하고, 모델의 저하 또는 잠재적 백도어 유출을 항상 모니터링하는 의무를 부과해야 한다15. 셋째로, AI 모델의 기능 부전 또는 서비스 거부, 의심스러운 행동이 감지될 경우 시스템 전체를 즉시 AI 비의존적인 확정 묘사 프로그램 또는 수동 제어에 전환하는 “물리적·논리적 격리 (폴백) 메커니즘” 장비를 중요 인프라 설비의 승인 요건으로 부과해야 한다12. AI가 오작동할 경우에도 최종적인 안전성이 결정론적인 메커니즘에 의해 보장되는 구조를 이중으로 구축해야 한다12.

## 주요국의 선행 정책 사례 및 제도적 비교

서구, 특히 미국 및 유럽연합은 오픈소스 AI가 가져오는 기술 혁신의 우위를 인정하면서도, 안보상의 비대칭 위험이나 중요 인프라에 대한 위협에 대해 다층적이고 실효성 있는 법적·행정적 프레임워크를 빠르게 구축하고 있다.

### 미국 내 위험 감시 및 중요 기반 시설 방어 정책

미국 정부는 AI 분야에서 자국의 혁신력과 경쟁력을 유지하기 위해 오픈 웨이트 모델에 대한 직접적인 개발 제한이나 일률적인 배포 규제에는 신중한 입장을 보이고 있다. 하지만 그 이면에는 강력한 위험 감시와 중요 인프라 방어 체제를 전개하고 있다. 상무부 전기통신정보청(NTIA)은 2024년 7월에 공개한 오픈 기반 모델에 관한 보고서에서 현 단계에서 오픈 웨이트 모델의 배포를 일률적으로 제한하는 동시에, 정부가 모델의 기능이나 위험을 지속적으로 수집·평가하는 새로운 프로그램을 수립하도록 강력하게 권고했다. 특히, 기존 기술이나 닫힌 모델과 비교하여 오픈 모델이 추가적으로 증가시키는 위험성인 “경계 위험(Marginal Risk)”을 정량화하고, 위험이 특정 임계값을 초과했을 경우에는 즉시 규제 개입을 수행하는 “적극적 모니터링” 기법을 확립하고 있다. 더불어, 사이버 보안 인프라 보안청(CISA)은 16개 중요 인프라 부문의 사업자들에게 포괄적인 AI 안전 가이드라인을 수립·제공하고 있다. CISA는 NIST의 AI 위험 관리 프레임워크(NIST AI 600-1 등)를 기반으로, 인프라 사업자가 AI 벤더의 의존 관계를 완전히 파악하고, 모든 AI 사용 사례를 재고화하고, 취약성 테스트를 정기적이고 의무적으로 실시하도록 요구하고 있다. 또한, 호주 사이버 보안 센터(ACSC)와 Five Eyes 각 기관과 연계하여 OT(운영 기술) 환경에 AI를 도입할 때의 “안전 통합 원칙”과 “에이전트형 AI 서비스의 안전 도입 가이드”를 발행하고, 결정론적 규칙의 우선순위와 엄격한 접근 제어를 제시하고 있다. 2026년 6월 발령된 대통령령 14409호(EO 14409)에서는 CISA, NSA, 재무부의 연계로 중요 인프라와 연계된 AI 취약성 탐지 및 패치 적용의 집중화 조직(AI 사이버 보안 클리어링 하우스)의 설립이 명령되고 있다.

### 유럽연합 내 포괄적인 법적 규제와 공급망 통제

유럽연합(EU)은 세계 최초의 포괄적인 인공지능 법적 프레임워크인 “EU AI Act(인공지능법)”를 통해 위험 기반의 엄격한 통제를 실시하고 있다. EU AI Act에 따라 에너지, 교통, 수도, 의료 등의 중요 인프라의 “안전 구성 요소”로 사용되는 인공지능 시스템은 자동으로 “고위험(High-Risk)”으로 분류되며, 사전 적합성 평가 합격, 지속적인 위험 관리 체계 구축, 데이터의 엄격한 거버넌스, 상세한 기술 문서 작성, 그리고 인간 감독(Human Oversight) 기능의 구현이 법적 의무로 요구된다. 오픈소스 인공지능에 대해서도 범용 인공지능(GPAI) 모델로서 사회적 위험을 초래할 가능성이 있거나 고위험 용도에 적용되는 경우 면책되지 않으며, 투명성과 위험 평가 의무가 전면적으로 적용된다. 또한, EU는 “Cyber Resilience Act(CRA: 사이버 레지リエンス 법)”를 통해 디지털 요소 포함 모든 하드웨어 및 소프트웨어 제품의 제조업체에게 설계 단계부터의 보안(Secure by Design)과 라이프사이클 전체에 걸친 취약성 관리를 의무화하고 있다. 인프라 운영 사업자의 사이버 보안을 규정하는 NIS2 지시와 보완하기 위해 오픈소스 구성 요소가 중요 인프라 공급망에 미치는 보안 위험을 법적으로 차단하는 구조를 구축하고 있다.

### 주요 국가 및 지역별 규제 접근 방식 비교

각국의 인공지능(AI) 안전보장 정책, 오픈소스에 대한 입장, 그리고 중요 인프라 보호 수법의 비교를 다음 표에 제시한다.

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## 결론 및 일본 정부에 대한 정책 제언

다른 국가가 주도하는 오픈 웨이트 AI를 통한 기술 침투는 단순한 시장 생태계 경쟁에 그치지 않고, 국가의 방위 능력, 중요 인프라의 연속성, 그리고 의사 결정의 자립성을 근본적으로 흔드는 고도한 비대칭 지정학 전략이다. 일본 정부가 추진하는 “물리적 AI”, “AI 에이전트”, “국제 표준화”를 중심으로 한 전략은 산업의 선택과 집중라는 관점에서는 일정 부분 타당성을 가지지만, 이러한 시스템을 움직이는 “생각의 뇌”에 해당하는 기반 모델을 다른 국가산 오픈 소스 AI에 무비판적으로 의존할 경우, 극도로 취약한 기반 위에 국가의 중요 인프라를 구축하게 된다. 구조적 허점을 극복하고, 다른 나라의 기술적 침투로 인한 비대칭적 공격으로부터 국가와 국민의 안전을 지키기 위해 일본 정부는 다음과 같은 정책 전환과 제도 개혁을 즉시 단행해야 한다. 첫째, 주권적 방위 기반으로서의国産 기반 모델(Sovereignty Brain)의 유지·확보이다. 거대 LLM의 전면적인 개발 레이스에서는 거리를 두되, 물리적 제어나 핵심 인프라에 직접 연관되는 도메인에서는 다른 나라의 공급 중단이나 의도적인 기능 제한, 백도어 발동에 굴하지 않는 자국 통제 가능한 기초 모델을 최소한 보유·육성하는 국가 프로젝트를 전략적으로 지속해야 한다. 둘째, 경제안보추진법에 따른 핵심 인프라 심의 체계의 전면적인 개혁이다. 특정 조달처 벤더가 존재하지 않는 오픈 소스 AI의 특성을 고려하여, 특정 사회 기반 사업자에게 “AIBOM(AI 구성 요소 명세서)”의 제출과 학습 데이터·가중 구성의 투명화를 의무화해야 한다. 또한, 일회성 사전 심의를 배제하고, 시스템 운영 중에도 적대적 저항성을 정기적·동적으로 검증하는 테스트 체제(

인용文献

- 오픈소스 AI에 대한 신뢰를 이용한 공격: 공급망의 숨겨진 위험 | 트렌드마이크로 (JP)

오픈소스 AI 기술에 대한 신뢰를 이용한 공격은 공급망의 취약점을 악용하여 기업의 보안을 위협하는 새로운 위협으로 부상하고 있습니다. 특히, 오픈소스 AI 모델을 활용한 서비스나 제품을 사용하는 기업들은 공급망 전반에 걸쳐 잠재적인 위험에 노출될 수 있습니다.

이러한 공격은 주로 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.

*   악성 코드 삽입
*   데이터 유출
*   서비스 거부 공격 (DoS)
*   모델 변조

특히, 오픈소스 AI 모델의 개발 및 배포 과정에서 보안 취약점이 발생할 가능성이 높으며, 오픈소스 AI 모델을 사용하는 기업들이 자체적으로 보안 관리를 제대로 수행하지 못하는 경우, 공격에 더욱 취약해질 수 있습니다.

트렌드마이크로는 이러한 오픈소스 AI에 대한 신뢰를 이용한 공격의 위협에 대응하기 위해, 위협 인텔리전스, 보안 솔루션, 컨설팅 서비스를 제공하고 있습니다. 오픈소스 AI 기술은 기업에게 다양한 이점을 제공하지만, 동시에 보안 위협에 대한 경각심을 늦추지 않고, 적극적인 보안 대책을 마련해야 합니다. 트렌드마이크로는 기업들이 오픈소스 AI를 안전하게 활용하여, 혁신과 성장을 이루도록 지원할 것입니다.
- 미국 국립 인공지능 정책국(NTIA)이 백악관 보고서에 공개된 AI 모델 가중치에 대한 지지를 호소 – Nextgov, https://www.nextgov.com/artificial-intelligence/2024/07/ntia-advocates-open-ai-model-weights-report-white-house/398424/
- 【2026년 8월 최신】 중국의 생성 AI 상황을 심층적으로 해설｜주요 툴·규제·일본 기업이 알아야 할 포인트
- 2026년판: 중국 LLM의 전모: DeepSeek부터 Qwen까지, 국가 전략과 주요 플레이어를 심층적으로 해설
- 미래 기술권에 다가서는 중국산 오픈소스 AI의 파도, 고가 및 규제 리스크에 대한 자의책으로 확산되는 채택
- 위험 요인 및 일반 목적 AI 시스템 기준을 위한 위험 관리 대책 - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2410.23472
- AI 보안 정보 모음집 (awesome-ai-security)
- 신뢰할 수 있는, 책임감 있는, 안전한 AI: AI 안전을 위한 포괄적인 아키텍처 프레임워크 – arXiv, https://arxiv.org/html/2408.12935v1
- 내각부, “AI 기본 계획” 및 “통합 혁신 전략 2026”을 閣議決定함 - AISEN, https://ai-sen.or.jp/news/2026/08/260806/
- 인공지능 기본 계획, 令和７年 12 月 23 日 閣議決定 - 내閣府
- 정부가 움직이기 시작했다——AI 기본 계획, 1조 원 투자, 공공 데이터 활용이 보여주는 “신뢰할 수 있는 AI” 전략의 전모
- CISA의 운영 기술(OT) 내 인공지능(AI)의 안전한 통합을 위한 원칙은 조직이 이 새로운 기술과 관련된 위험을 관리하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 이러한 원칙은 OT 환경 내 AI 시스템의 개발 및 배포를 안내하고 AI가 보안과 탄력성을 저해하는 것이 아니라 향상시키도록 보장하는 데 목적이 있습니다.

다음의 주요 고려 사항에 기반한 원칙입니다.

*   **위험 기반 접근 방식:** 조직은 가장 중요한 자산과 시스템에 우선순위를 두는 위험 기반 접근 방식을 AI 통합에 채택해야 합니다.
*   **설계 시 보안:** AI 시스템은 전체 수명 주기 동안 보안 제어를 포함하여 시작부터 보안 고려 사항을 설계해야 합니다.
*   **인간-기계 협업:** AI 시스템은 인간의 능력을 보완하도록 설계되어 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라야 합니다.
*   **데이터 거버넌스:** 조직은 AI 시스템에서 사용되는 데이터의 품질, 무결성 및 보안을 보장하기 위해 강력한 데이터 거버넌스 정책을 수립해야 합니다.
*   **투명성과 설명 가능성:** AI 시스템은 사용자가 결정이 어떻게 내려지는지 이해할 수 있도록 투명하고 설명 가능해야 합니다.
*   **탄력성:** AI 시스템은 사이버 공격 및 기타 장애에 대한 탄력성을 갖도록 설계되어야 합니다.
*   **지속적인 모니터링 및 개선:** 조직은 AI 시스템의 보안을 지속적으로 모니터링하고 개선해야 합니다.

이러한 원칙은 다른 보안 프레임워크 및 모범 사례와 함께 사용하도록 의도되었습니다. CISA는 조직이 자체적으로 특정 위험과 상황에 맞는 맞춤형 보안 계획을 개발하고 구현하도록 장려합니다.
- 양용 기반 모델의 널리 이용 가능한 모델 가중치 - 국가 통신 및 정보청
- DeepSeek은 중소기업에서 사용해도 안전할까요? 위험성과 대안 - 합동회사 SAI
- 인공지능 - CISA, https://www.cisa.gov/ai
- 중국 AI 모델은 위험한가? DeepSeek·Qwen을 안전하게 사용하는 6가지 대책 | 나토 - 노트

최근 중국에서 개발된 AI 모델들이 잠재적인 위험성을 내포하고 있다는 우려가 커지고 있습니다. 특히 DeepSeek과 Qwen이라는 모델들이 주목받고 있는데, 이러한 모델들을 안전하게 사용하기 위한 6가지 대책을 소개합니다.

1.  데이터 출처의 검증: DeepSeek과 Qwen이 학습한 데이터의 출처를 명확히 파악하고, 편향되거나 잘못된 정보가 포함될 가능성을 면밀히 검토해야 합니다. 특히, 특정 국가나 집단에 대한 편향된 정보가 학습 데이터에 포함될 경우, 모델의 결과 또한 편향될 수 있으므로 주의해야 합니다.

2.  출력 결과의 검토 및 필터링: DeepSeek과 Qwen이 생성한 텍스트의 출력을 맹신하지 않고, 반드시 인간이 직접 검토하고 필터링해야 합니다. 모델이 생성한 내용에 오류, 왜곡, 유해 정보 등이 포함될 가능성을 항상 염두에 두고, 필요하다면 추가적인 검토 과정을 거쳐야 합니다.

3.  사용 목적의 제한: DeepSeek과 Qwen을 특정 목적에만 제한하여 사용하는 것이 안전합니다. 예를 들어, 의료, 법률, 금융 등 민감한 분야에 적용하기보다는, 일반적인 정보 제공이나 창작 활동 등 비교적 안전한 분야에 활용하는 것이 좋습니다.

4.  모델의 파라미터 설정 조정: DeepSeek과 Qwen의 파라미터 설정을 조정하여, 모델의 답변의 다양성을 제한하고, 특정 주제에 대한 답변만 생성하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 생성하는 답변의 위험성을 줄일 수 있습니다.

5.  사용자 인터페이스의 보안 강화: DeepSeek과 Qwen을 사용하는 사용자 인터페이스의 보안을 강화하여, 악의적인 공격이나 해킹으로부터 모델을 보호해야 합니다. 특히, 사용자 입력 값에 대한 검증을 강화하고, 보안 취약점을 주기적으로 점검해야 합니다.

6.  지속적인 모니터링 및 업데이트: DeepSeek과 Qwen의 사용 현황을 지속적으로 모니터링하고, 새로운 위험 요소가 발생할 경우 즉시 대응해야 합니다. 또한, 모델의 성능을 개선하고, 새로운 기능을 추가하기 위한 업데이트를 꾸준히 진행해야 합니다.

이러한 대책들을 통해 DeepSeek과 Qwen을 안전하게 사용하고, 잠재적인 위험성을 최소화할 수 있을 것입니다. 특히, AI 모델의 개발 및 활용에 대한 사회적 논의를 통해, 안전하고 윤리적인 AI 기술 발전을 위한 노력을 지속해야 합니다.
- 산업 기사 - Cubex Group, https://cubexgroup.com/industry-articles/
- 경제안보 보장법에 따른 핵심 인프라 서비스의 안정적인 공급 확보를 위한 제도 대응 및 공급망 전략 수립 지원 | EY Japan
- 기반 인프라 제도란 무엇인지 | 공급업체가 해결해야 할 위험 관리 해설 | AeyeScan, https://www.aeyescan.jp/blog/kikan-infra-risk-kanri/
- 경제안전보장추진법 주요 기반 시설 사업자의 신고 의무 | InfoCom 뉴스레터
- 상업 보고서가 정부가 오픈 AI 기반 모델의 위험을 감시하도록 권고함.
- 미국 국가텔레커뮤니케이션 및 정보국(NTIA) 보고서가 오픈 AI 모델에 대한 지지를 나타냄 – 사이버 보안 정책 및 법 센터, https://www.centerforcybersecuritypolicy.org/insights-and-research/ntia-report-reveals-support-for-open-ai-models
- **EU AI 법안이란 무엇인가?**
- EU AI 법안과 사이버 보안 법률의 상호작용 | BSI
- CISA, AI 및 중요 기반 시설에 대한 지침 발표 – FedScoop
- 고급 인공지능 혁신 및 보안 증진 – 백악관
- AI 로드맵 - CISA, https://www.cisa.gov/resources-tools/resources/roadmap-ai
- **63.** 오픈 퓨전드 파운데이션 모델(OFM)에 대한 정부의 접근 방식은 다음과 같습니다.

*   **위험 평가:** OFM은 잠재적인 위험을 내포하고 있으며, 특히 악의적인 사용, 잘못된 정보 확산, 사회적 편견 강화 등과 관련하여 심각한 우려를 야기할 수 있습니다. 이러한 위험을 식별하고 평가하는 것은 OFM 개발 및 배포에 있어 핵심적인 단계입니다.
*   **규제 프레임워크:** 정부는 OFM의 개발, 배포, 사용에 대한 명확하고 일관된 규제 프레임워크를 마련할 것입니다. 이 프레임워크는 혁신을 저해하지 않으면서도 위험을 완화하는 데 중점을 둘 것입니다.
*   **기술 개발:** 정부는 OFM의 안전성, 신뢰성, 투명성을 향상시키는 기술 개발을 지원할 것입니다. 여기에는 적대적 공격 방어, 편향 완화, 설명 가능한 AI 기술 등이 포함됩니다.
*   **협력:** 정부는 OFM 개발자, 연구자, 업계 관계자, 시민 사회 등 다양한 이해 관계자 간의 협력을 촉진할 것입니다. 이러한 협력을 통해 위험을 공유하고, 해결책을 공동으로 개발하며, OFM의 책임감 있는 개발 및 배포를 보장할 수 있습니다.

**64.** NTIA는 OFM의 위험을 완화하기 위해 다음과 같은 구체적인 조치를 취할 것입니다.

*   **연구:** OFM의 위험과 이점을 평가하기 위한 포괄적인 연구를 수행할 것입니다.
*   **표준 개발:** OFM의 안전성, 신뢰성, 투명성을 평가하기 위한 표준 개발에 참여할 것입니다.
*   **인프라 구축:** OFM의 개발 및 배포를 지원하기 위한 인프라를 구축할 것입니다.
*   **교육 및 인식 제고:** OFM의 위험과 이점에 대한 교육 및 인식 제고 프로그램을 개발하고 시행할 것입니다.

이러한 조치를 통해 NTIA는 OFM이 사회에 긍정적인 영향을 미치도록 하고, 동시에 잠재적인 위험을 완화하는 것을 목표로 합니다. 무라카미 하루키의 『1Q84』처럼, 미래 사회의 변화에 대한 대비는 끊임없는 노력과 주의를 필요로 합니다.
- 인공지능 관점 – CISA 로드맵 제3의 목표
- 사이버 회복력법 (CRA) | AI 가이드 | Superkind

**출처:** [note 원문](https://note.com/itlawyer/n/n761af5f01c99)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 44청크*

[원문 보기](https://note.com/itlawyer/n/n761af5f01c99) | 출처: note.com