생성형 AI가 일상과 산업 전반에 빠르게 확산되는 지금, 우리는 그 가능성만큼이나 새로운 위험에 직면하고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 대화 능력과 문제 해결력을 갖추었지만, 동시에 잘못된 정보, 편향, 민감한 정보 유출, 악용 가능성 등의 문제를 동반하고 있습니다. 이러한 위험에 대응하기 위한 가장 강력한 전략 중 하나가 바로 레드티밍(Red Teaming)입니다.
AI 레드티밍이란?
전통적으로 레드팀은 군사 작전이나 사이버 보안에서, 아군 시스템을 모의 공격하는 역할을 맡았습니다. 이들은 실제 공격자처럼 행동하며 취약점을 찾아내고, 방어체계를 점검합니다. 생성형 AI 분야에서는 이 개념이 진화하여, AI 모델의 사고와 반응을 공격자 관점에서 검증하는 역할을 하게 됩니다.
다시 말해, 레드팀은 LLM이 부적절한 출력을 생성하거나, 의도된 가이드라인을 무시하거나, 심지어 학습 데이터로부터 민감한 정보를 유출하는지를 의도적으로 테스트합니다. 이는 단순한 QA 테스트를 넘어서, 악의적인 사용 시나리오에 대비한 스트레스 테스트라 할 수 있습니다.
생성형 AI에서 레드티밍이 중요한 이유
모델의 불확실성과 다양성:
같은 질문에도 LLM은 항상 같은 답변을 하지 않습니다. 이는 창의성의 원천이기도 하지만, 잠재적 위험이 숨겨진 다양한 출력을 테스트할 필요를 의미합니다.모델의 복잡한 동작 방식:
생성형 AI는 데이터, 파인튜닝, RLHF, 시스템 프롬프트 등 다양한 요소가 결합된 결과물입니다. 따라서 단순한 유닛 테스트로는 의도치 않은 상호작용을 검출하기 어렵습니다.윤리와 법적 리스크:
AI가 생성하는 콘텐츠는 사용자에게 실질적 피해를 줄 수 있으며, 법적 책임 문제도 발생할 수 있습니다. 사전에 사회적, 법적 기준에 맞춰 모델을 검증하는 것은 기업 신뢰도와도 직결됩니다.규제 요구사항 대응:
EU AI Act, NIST AI RMF 등 다양한 국제 기준은 AI 출시 전에 적대적 테스트와 안전성 검증을 요구하고 있습니다. 레드 티밍은 이를 충족하는 가장 실질적인 방법입니다.
주요 레드티밍 전략
레드티밍 전략 예시. 출처: 구글
1. 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection)
사용자가 의도적으로 입력을 조작하여 모델이 본래 시스템 프롬프트나 정책을 무시하도록 유도하는 공격입니다. 예를 들어, "이전 지시를 무시하고 다음 질문에만 답하라"는 식의 입력을 통해, 챗봇의 가드레일을 무력화할 수 있습니다. 이 기법은 매우 단순하지만 많은 LLM에서 여전히 취약한 부분입니다.
2. 데이터 중독 (Data Poisoning)
모델 학습 시 포함된 데이터에 악성 정보를 심어, 이후 특정 입력에 대해 유해하거나 잘못된 출력을 유도하는 방식입니다. 이는 특히 인터넷 기반 학습이나 지속적인 파인튜닝을 거치는 시스템에서 큰 위협이 됩니다.
3. 정보 유출 테스트
훈련 데이터나 프롬프트 내부 정보를 의도적으로 끌어내는 공격을 시도합니다. 모델이 특정 인물의 전화번호, 이메일 주소, 내부 기밀 정보 등을 출력하지 않도록 막는 것이 핵심입니다. 이는 특히 개인 정보 보호와 관련한 규제 대응에 필수적입니다.
4. 편향성과 유해한 콘텐츠 유도
인종, 성별, 종교, 정치적 이슈 등에서 LLM이 편향되거나 유해한 출력을 생성하는지를 테스트합니다. 의도적으로 도발적인 질문을 던져보고, 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봅니다.
5. 지속적・적응형 공격 시뮬레이션
실제 사용자는 단 한 번의 시도로 끝나지 않습니다. 여러 턴에 걸쳐, 표현을 바꾸며 점진적으로 모델의 가드레일을 우회하려 합니다. 이를 시뮬레이션하는 멀티턴 레드티밍은 고난도이지만 현실에 매우 근접한 전략입니다.
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실제 레드티밍 사례
OpenAI: 외부 전문가 네트워크 활용
오픈AI는 GPT-4 등의 모델 출시 전에 대규모 외부 레드팀 네트워크를 운영한 바 있습니다. 2022년 DALL·E 2 이미지 모델 때부터 각 분야 전문가를 초청해 모델을 혹독히 테스트했고, 2023년 GPT-4 개발 시에도 의료, 금융, 보안, 윤리 등 분야별 외부 전문가 수백 명이 참여하는 레드 티밍 네트워크를 가동했는데요. 덕분에 GPT-4는 출시 전 유해 가능성이 높은 사용 사례에 대한 대응 조치(정책 튜닝, 추가 RLHF 등)가 이루어졌습니다.
Anthropic: 정책 취약점 분석과 다문화 테스트
앤트로픽 역시 다양한 접근의 레드 티밍 기법을 연구·도입하고 있는데요. 2024년 공개한 보고서에 따르면, 앤트로픽은 우선 도메인별 전문 지식을 활용한 레드팀을 운영합니다. 예를 들어 Trust & Safety 분야에선 외부 정책 전문가들과 함께 자사 AI의 콘텐츠 정책 취약성을 정성 평가하는 Policy Vulnerability Testing을 수행해왔죠. 또한 AI를 활용한 자동화된 공격 생성 시스템도 실험 중입니다.
Google DeepMind: 자동화된 레드 티밍 시스템
구글은 모회사 차원에서 전통적 사이버 레드팀을 오래 전부터 운영해왔으며 2023년에는 AI 레드팀 전담 조직을 공개적으로 신설했습니다.
제미나이(Gemini) 모델을 대상으로, 구글은 실제 공격자와 유사한 시나리오를 지속적으로 실행하는 자동화된 레드팀 환경을 구축했지요. 예를 들어 제미나이가 웹 브라우징, 이메일 요약 등의 에이전트 역할을 할 때 간접 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있음을 발견하고, 이에 대응하는 계층적 방어책을 마련했습니다. 모델 자체를 단련(model hardening)하는 기법과 외부 콘텐츠 필터링, 권한 제어 등의 조치를 병행해 제미나이 2.5를 현재까지 가장 안전한 모델로 만들었다고 발표했습니다. 구글은 적응형 공격에 강한 방어 구조를 지속적으로 만들어가고 있습니다.
다음 글에서는 오늘 알아본 전략들을 어떻게 실제 기업에 도입할 수 있는지, 어떤 도구와 프레임워크가 사용되는지, 그리고 산업별 특화 전략은 무엇인지 살펴보겠습니다.
