DeepSeek-R1의 부상과 보안 위험
최근 인공지능(AI) 업계에서 DeepSeek-R1이 큰 주목을 받고 있습니다. DeepSeek-R1은 오픈소스로 공개된 대형 언어 모델(LLM)로, OpenAI의 최신 모델들과 경쟁할 만큼 뛰어난 성능을 자랑합니다. 특히 저비용의 효율적인 학습 방법과 투명한 공개 정책 덕분에 많은 개발자와 연구자들이 활용할 수 있어 AI 기술 발전에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
그러나 오픈소스의 투명성은 보안 측면에서 큰 약점이 될 수도 있습니다. 최근 한 보안 연구원이 딥시크 R1의 배포 과정에서 심각한 보안 설정 오류를 발견하였으며, 이로 인해 데이터 유출, 무단 접근, 적대적 공격 등의 보안 위협이 발생할 가능성이 높아졌습니다. 아무리 강력한 AI 모델이라도 보안이 제대로 관리되지 않으면 큰 피해를 초래할 수 있다는 점을 다시 한번 보여주는 사례입니다.
이번 블로그에서는 딥시크 R1의 보안 문제와 그로부터 얻을 수 있는 교훈에 대해 자세히 살펴보고, AI 보안의 중요성에 대해 논의해 보려고 합니다.
DeepSeek-R1의 주요 보안 취약점
종합적인 보안 평가 결과, DeepSeek-R1의 배포 환경에서 다음과 같은 주요 취약점이 발견되었습니다.
- 개발 환경을 포함한 30개 이상의 서버가 공용으로 접근 가능한 상태로 노출되어 있었습니다.
- ClickHouse 데이터베이스에 아무런 인증 절차가 없었으며, 누구나 무제한으로 접근 및 조작이 가능했습니다.
- AI 모델 학습 과정에서 발생한 채팅 로그가 노출되면서 개인정보 및 민감한 정보 유출 가능성이 제기되었습니다.
- 모델 아키텍처와 관련된 내부 시스템 정보가 외부에 공개되어 악의적인 활용 가능성이 있었습니다.
- API 키가 적절한 보안 조치 없이 공개되어, 무단 API 접근 및 악용 위험이 높아졌습니다.
이러한 보안 문제는 AI 모델뿐만 아니라 그 인프라 전체를 심각한 위험에 노출시키며, 악의적인 해커나 사이버 공격자들의 주요 타겟이 될 가능성을 심화시킵니다.
보안 취약점이 초래하는 잠재적인 위험과 영향
위에서 언급한 보안 취약점들은 AI 모델과 이를 지원하는 인프라에 심각한 보안 위협을 초래할 수 있습니다. 다음 표는 이러한 취약점이 가져올 수 있는 보안 위협과 그 영향을 정리한 것입니다.
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취약점
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보안 영향
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공개적으로 노출된 서버
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공격자가 AI 인프라를 탐색하고 취약점을 악용하여 무단 접근
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오픈 상태의 ClickHouse 데이터베이스
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로그 및 학습 데이터 유출로 인한 데이터 오염 및 적대적 공격 위험 증가
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채팅 로그 노출
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개인정보 보호 문제 발생 및 민감한 데이터가 AI 모델 재학습에 활용될 가능성
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메타데이터 노출
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AI 시스템 내부 정보 노출로 표적화된 적대적 공격 가능성 증가
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API 키 유출
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AI 엔드포인트에 대한 무단 액세스, API 남용 및 서비스 중단 위험
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DeepSeek의 즉각적인 대응 및 교훈
해당 보안 문제가 책임 있는 공개(responsible disclosure)를 통해 보고된 후, 딥시크 팀은 몇 시간 내로 문제를 해결하였습니다.
- 노출된 데이터베이스를 폐쇄하고 무단 접근을 차단
- 개발 환경에 대한 접근 제한
- API 보안 정책을 강화하여 키 노출 방지
이번 사건은 머신러닝 및 인공지능 시스템에서 지속적인 모니터링과 사전 예방적 보안이 필수적임을 다시 한번 강조합니다. 이러한 위협을 완화하기 위해 기업들은 인프라를 강화하고, 엄격한 보안 조치를 시행하며, 실시간 모니터링 시스템을 구축해야 합니다.
ModelKnox를 통해 LLM 보안 문제를 해결하는 방법
DeepSeek-R1 보안 사고는 적절한 사전 리스크 관리가 결여될 경우 AI 모델이 심각한 보안 위협으로 변모할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 기존의 보안 도구들은 데이터 중독(data poisoning), 모델 역추론 공격(model inversion attack), 인프라 설정 오류와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 배포와 관련된 특정 보안 문제를 해결하는데 한계를 가지고 있습니다.
ModelKnox는 이러한 보안 취약점을 보완하기 위한 포괄적인 AI 보안 프레임워크를 제공하여, 인공지능의 전체 라이프사이클에 걸쳐 강력한 보안을 보장합니다.
ModelKnox의 보안 접근 방식
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보안 위협
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ModelKnox의 해결 방법
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노출된 인프라
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지속적인 공격 표면 모니터링을 통해 공개적으로 접근 가능한 자산을 탐지하고 경고하여 공격자가 악용하기 전에 조치를 취함
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데이터베이스 설정 오류
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클라우드 보안 상태 관리(CSPM)를 통해 보안 구성을 적용하여 데이터베이스가 무단 접근으로부터 보호되도록 유지
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채팅 로그 노출
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AI 모델 행동 분석 기능(AI Model Behavior Analysis)을 통해 개인정보 보호 문제 및 민감한 데이터 유출을 탐지하고 차단
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메타데이터 유출
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자동화된 위험 평가(Automated Risk Assessments)로 데이터 노출 위험을 분석하고, 사전 예방적 보안 조치 적용
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API 키 보안
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자격 증명 스캐닝(Credential Scanning) 기능을 통해 노출된 API 키를 신속히 식별하고 악용되기 전에 폐기
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ModelKnox는 AI 시스템을 보호하는 다층적인 보안 접근 방식을 제공하며, AI 인프라를 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 환경에서 운영할 수 있도록 지원합니다. 지속적인 모니터링과 사전 예방적 보안 조치를 통해 AI 모델이 잠재적인 보안 위협에 노출되지 않도록 관리하는 것이 ModelKnox의 핵심입니다.
ModelKnox – 통합 AI 보안 플랫폼
기술이 발전하고 인공지능(AI)이 점점 더 널리 사용됨에 따라 보안 리스크도 급증하고 있습니다. AI를 확장하는 기업들에게 지속적인 보안 유지는 필수적이며, 강력한 보안 조치 역시 더 이상 선택이 아닌 필수 사항이 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ModelKnox는 다음과 같은 포괄적인 보안 솔루션을 제공합니다.
실시간 모니터링 및 경고
AI 인프라 노출을 실시간으로 탐지 및 경고하여 신속하게 대응
자동 규제 준수 강화
AI 모델이 업계 최고 수준의 최신 보안 기준을 자동으로 준수하도록 보장
대형 언어 모델 전용 보안 평가
LLM에서 발생할 수 있는 적대적 공격 가능성을 사전 식별 및 대응 방안 제시
클라우드 네이티브 통합
AWS, Google Cloud, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 AI 모델을 안전하게 배포할 수 있도록 지원
AI 도입이 가속화됨에 따라 보안 솔루션 없이 AI를 운영하는 것은 심각한 보안 위협을 초래할 수 있습니다. 만약 AI 보안 솔루션을 도입하지 않는다면, 데이터 유출 / 모델 조작 / 인프라 침해와 같은 심각한 위험에 노출될 수 있습니다. AI 도입 속도가 빨라지는 현재 환경에서 사전 예방적 보안 조치는 선택이 아닌 필수입니다.
ModelKnox를 활용한 DeepSeek-R1 스캔: 기술적 분석
DeepSeek-R1의 보안 검증을 위해 ModelKnox를 활용하여 기술적인 테스트를 진행해보겠습니다. 아래는 Google Cloud Platform(GCP) Vertex AI와 Model Garden을 활용한 DeepSeek-R1 모델 배포 과정과 보안 점검 절차에 대한 상세한 설명입니다.
1. GCP Vertex의 Model Garden을 통한 DeepSeek 모델 배포
모델 구성
DeepSeek 모델은 Google Cloud Platform(GCP)의 Vertex AI 내 Model Garden을 통해 배포되었습니다. 이를 통해 GCP의 머신러닝 생태계와의 원활한 통합이 이루어졌으며, 적절한 모델 버전 선정과 매개변수 조정을 통해 성능과 보안이 최적화되었습니다.
모델 배포
GCP의 관리형 서비스에 의존하여 모델을 배포함으로써 후속 스캔에 대한 확장성, 보안성, 고가용성을 확보했습니다.
2. ModelKnox를 활용한 GCP 클라우드 스캔
DeepSeek-R1이 GCP Vertex AI에서 배포된 후, ModelKnox를 사용하여 AI 모델 및 클라우드 환경에 대한 심층 보안 분석을 수행하였습니다.
보안 스캔 시작
ModelKnox는 배포된 모델과 관련된 클라우드 환경에 대한 종합적인 보안 평가를 수행 하도록 구성되었습니다.
클라우드 환경 분석
스캔 과정에서는 다양한 보안 위험 요소를 식별하는 데 주의를 기울였습니다.
주요 분석 항목은 다음과 같습니다:
- 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection): 조작된 입력을 통해 모델이 오작동할 가능성을 평가
- 할루시네이션 (Hallucination) 탐지: 모델이 허위 정보 또는 잘못된 데이터를 생성하는지 분석
- 무단 코드 실행: 모델이 의도치 않은 코드 실행을 유발하거나, 생성된 출력에서 보안 취약점이 발생할 가능성을 검토
- 감정 조작 (Sentiment Manipulation): 모델의 응답 감정 및 톤이 외부 공격에 의해 조작될 가능성을 평가
3. DeepSeek 모델 스캔 결과 검토
에셋 개요
딥시크 모델은 ModelKnox의 에셋 페이지에 등록되었으며, 여기에는 모델의 버전, 배포 지역 및 관련 보안 리스크에 대한 상세 정보가 제공됩니다.
스캔 결과 분석
보안 평가 결과, DeepSeek-R1은 일부 영역에서 강력한 보안 성능을 보였지만, 주요 보안 취약점도 존재하였습니다.
- 가장 안정적인 영역: 감정 분석 – 보안 수준 83.04%
- 중간 수준의 위험: 코드 실행 – 보안 수준 75.69%
- 중대한 위험: 프롬프트 인젝션 – 보안 수준 4.81%
- 심각한 위험: 할루시네이션 제어 – 보안 수준 3.75%
감정 분석 및 코드 실행 부분에서는 비교적 안정적인 보안 상태를 유지하고 있으나, 프롬프트 인젝션 및 할루시네이션 관련 문제는 보안 측면에서 매우 취약한 것으로 나타났습니다. 실제 사용 환경에 배포되기 전에는 이들 문제에 대한 대대적인 보안 강화를 필요로 한다는 분석 결과가 도출되었습니다.
마무리
DeepSeek-R1 보안 사고는 최첨단 AI 모델조차도 본질적인 보안 취약점을 가질 수 있음을 여실히 보여주었습니다. AI 인프라 노출과 보안 설정 오류는 단순한 개별적 문제가 아니라, 적절한 보안 관리가 이루어지지 않는 한 언제든 발생할 수 있는 위험 요소입니다.
AI 모델을 안전하게 보호하기 위해서는 실시간 모니터링의 중요성이 강조됩니다. ModelKnox는 지속적인 보안 스캔을 통해 설정 오류, 무단 데이터 유출, API 키의 부적절한 노출 등의 문제를 사전 감지하고 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다.
AI 보안은 단순한 추가 옵션이 아닙니다. AI 모델을 안전하게 운영하기 위해서는 사전에 철저한 보안 대책을 반드시 수립해야 합니다. AI 모델을 보호하기 위한 가장 최적의 솔루션, 바로 ModelKnox 입니다.
Referenced from:
www.accuknox.com/blog/security-risks-deepseek-r1-modelknox
