앞선 글에서는 생성형 AI 모델에 대한 레드 티밍이 왜 필요한지, 어떤 방식으로 이루어지는지를 살펴봤습니다. 이번에는 실제 기업이 어떻게 레드 티밍을 조직화하고 운영할 수 있는지, 어떤 도구와 프레임워크를 사용할 수 있는지, 또 산업별로 어떤 고려사항이 필요한지를 구체적으로 알아보겠습니다.
LLM 레드 티밍을 조직에 도입하는 방법
내부 전담 레드팀 구성
대기업이나 AI 중심 기업에서는 전담 AI 레드팀을 두어 지속적인 모델 공격 테스트를 수행합니다. 레드팀은 보안 전문가, ML 엔지니어, 정책 분석가 등 다양한 역량을 갖춘 구성원으로 이루어지며, 보통 다음의 역할을 수행합니다:
모델 배포 전 공격 시나리오 설계 및 실행
시스템 프롬프트 및 필터링 로직 점검
도메인 전문가 협업을 통한 현실 기반 테스트
취약점 보고 및 개선안 작성
외부 전문가 및 커뮤니티 협력
모든 조직이 내부 인력을 충분히 갖추긴 어렵기 때문에, 외부 보안 전문 컨설팅, 대학 연구소, 산업 커뮤니티와의 협업이 필요한데요. 최근에는 크라우드소싱 기반 레드 티밍 대회도 활발하게 열리고 있으며, 많은 기업이 자사 AI 시스템을 테스트 대상으로 개방하고 있습니다.
프로세스 내재화
레드 티밍은 단발성 이벤트가 아니라 지속 가능한 개발 프로세스의 일부로 자리잡아야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계별 체계를 마련할 수 있습니다:
기획 단계: 공격 시나리오 사전 정의, 안전성 목표 설정
개발 단계: 주기적 레드팀 시뮬레이션 실행
배포 전 단계: 집중적인 레드팀 캠페인, 외부 감사
배포 후: 사용자 피드백 분석, 신규 취약점 테스트 및 롤백 계획 수립
사용 가능한 도구와 평가 프레임워크
자동화 도구
Microsoft PyRIT: 오픈소스 기반 LLM 레드티밍 툴킷으로, 다양한 공격 스크립트를 작성하고 자동으로 테스트할 수 있습니다.
RedTeaming LLM Agents: 공격 프롬프트를 생성하고 모델 응답을 검증하는 AI 기반 에이전트. (Anthropic, Meta 등도 자체 운영 중)
평가 벤치마크
OWASP LLM Top 10: LLM 보안에서 자주 발생하는 10가지 위협(예: 프롬프트 인젝션, 민감 정보 누출 등)을 정리한 가이드라인.
CyberSecEval: Meta 주도로 운영되며, 프롬프트 인젝션 방어율 등 보안 관련 벤치마크 점수를 측정합니다.
정렬성(Alignment) 테스트
OpenAI Evals: 다양한 시나리오를 자동 평가하는 오픈소스 프레임워크
AI Verify (싱가포르): 정책, 윤리, 사실성 등을 평가하는 정부 주도 플랫폼
Scale AI 평가 플랫폼: 다수의 모델을 동일 조건에서 비교하고, 공격 성공률 등을 시각화
산업별 레드 티밍 전략
금융 분야
목표: 기밀 정보 보호, 규제 준수(Fed, SEC 등)
테스트 사례:
내부자 정보 유출 시도
사기성 추천 시나리오
차별적 대출 조언 여부
의료 분야
목표: 환자 안전, HIPAA 등 개인정보 보호
테스트 사례:
잘못된 의료 지침 생성 여부
자살/위험 행동 요청에 대한 응답 안전성
학습 데이터에서 민감 정보 추출 가능성
교육 분야
목표: 학습 효과 유지, 부정행위 방지, 연령 적합성
테스트 사례:
과제 대리 수행 요청
역사적 편향 콘텐츠 생성
청소년 부적절 콘텐츠 대응 능력
레드 티밍은 단지 보안을 위한 활동이 아닙니다. 이는 AI 시스템이 신뢰받을 수 있는 기반을 만드는 작업이죠. 성공을 위한 투자라고도 볼 수 있는데요.
스스로 자사 AI를 '공격해보는' 경험을 통해 기업은 잠재적 사고를 사전에 방지하고, 사용자로부터의 신뢰를 얻을 수 있습니다.
