Open-source AI model DeepSeek-R1 의 보안측면에서의 우려

지난 몇 년 동안, 많은 사람들은 인공지능(AI) 패권 경쟁이 OpenAI와 Anthropic과 같은 기존 기업들의 손에 확고하게 쥐어져 있다고 믿었습니다. 그러나 최근 공개된 오픈소스 AI 모델 DeepSeek-R1의 등장은 기술 업계를 뒤흔들었으며, 미국 기술 기업들의 주가에도 부정적인 영향을 미쳤습니다. DeepSeek이나 다른 신제품의 인기가 높아지는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 소비자들은 기존 제품보다 비용 효율적인 대안을 선호하는 경향이 있으며, 기존 기술의 특정 요소를 개선하거나 추가 기능을 제공하는 기업이 더 나은 가격으로 제품을 제공하면 시장을 교란시키고 빠르게 고객을 확보할 수 있습니다. DeepSeek의 등장은 시장이 결코 정체되어 있지 않다는 사실을 다시 한번 상기시키는 강력한 사례입니다.

 

DeepSeek이 첫 번째 사례일 수 있지만, 시장을 뒤흔드는 제품이 이것이 마지막이 아닐 것은 분명합니다. 일부 기업은 혁신을 목표로 하며, 적은 컴퓨팅 자원으로 더 나은 성능을 내는 방향으로 연구하고 있습니다. 하지만 혁신에는 본질적인 위험이 따릅니다. 흔히 말하듯, 값싼 제품을 사용하면 그에 걸맞은 품질을 얻게 됩니다.

 

기술 업계에서 AI 관련한 관심이 뜨겁지만, 오픈소스 AI 모델에 대한 더 심각하고 흥미로운 논의가 진행되고 있습니다. 새로운 기술 혁신에는 항상 위험이 따르며, 이러한 위험은 데이터와 인간을 보호하기 위해 반드시 해결해야 합니다.

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서비스 약관(ToS) 관련 위험

AI 도구가 앱 스토어에서 급속도로 확산되고 있다는 점은 사용자들이 최신 AI 도구를 적극적으로 활용하려 한다는 사실을 보여줍니다. 예를 들어, 2025년 1월 기준으로 DeepSeek은 1,000만 회 이상 다운로드되었으며, 그 수는 계속 증가하고 있습니다. 그러나 사용자들은 이러한 앱을 다운로드하는 과정에서 예상치 못한 위험을 과소평가하는 경향이 있습니다. 특히, 애플리케이션의 서비스 약관(ToS)을 제대로 확인하지 않는 것은 큰 문제로 작용합니다.

 

서비스 약관은 일반적으로 길고 복잡하게 작성되어 있으며, 그 안에는 사용자 데이터가 어떻게 수집되고 저장되며 공유되는지에 대한 모호하거나 오해를 유도하는 조항들이 포함되어 있습니다. 일부에서는 서비스 약관이 의도적으로 사용자들이 읽지 않을 것이라는 가정하에 설계되었다고 주장합니다. 기업들은 이를 악용하여 과도한 권한을 요구하거나, 모든 데이터에 대한 광범위한 접근 권한을 부여하는 조항을 삽입하는 경우가 많습니다. 서비스 약관을 거부하면 애플리케이션 사용이 제한되므로, 사용자들은 두 가지 선택지 중 하나를 강요받습니다. 즉, 기술 접근 자체를 포기하거나, 자신도 모르는 사이에 개인 정보를 불투명한 기업에 넘기는 것입니다.

 

이러한 문제는 추가적인 보안 위협으로 이어집니다. 특히, 소프트웨어 코드 내에 악성 백도어(Backdoor)가 숨겨져 있는 경우가 빈번하게 발견되며, 일부는 의도적으로 삽입되기도 합니다. AI가 생성한 코드의 취약점을 악용하는 해커 공격, AI 모델에 악성 코드를 심는 ‘모델 오염(ML poisoning)’, 그리고 보안 취약점이 숨겨진 AI 모델을 배포하는 방식으로 보안 위협이 증가하고 있습니다. 이러한 백도어는 사용자 데이터를 위험에 빠뜨릴 뿐만 아니라, 로그인 정보 탈취를 통해 금융 사기 등의 범죄로 이어질 가능성이 있습니다. 또한, 감염된 장치는 암호화폐 채굴, 봇넷(Botnet) 가입, 원격 명령 및 제어 시스템 구축 등 다양한 불법적인 활동에 악용될 수 있습니다. 이러한 보안 위협은 개인 기기에만 국한되지 않으며, 주요 인프라, 정부 기관, 기업 네트워크까지 확산될 수 있습니다.

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AI 개발 관련 위험

AI 기반 코드 생성 기술은 애플리케이션 개발 속도를 높이는 장점이 있지만, 안정적인 소프트웨어 아키텍처 없이 급격히 개발된 앱이 양산되는 부작용도 초래합니다. 기존의 소프트웨어 개발자들은 버그를 수정하고 코드를 개선하는 데 많은 시간을 할애했지만, AI 생성 코드의 사용은 보안 위험을 증가시킵니다. AI 도구의 접근성과 편리함으로 인해 사용자들은 AI가 생성한 코드에 대한 신뢰를 지나치게 갖는 경향이 있습니다. 그러나 AI가 생성하는 코드는 기능성에 초점을 맞추는 경우가 많아, 보안과 개인정보 보호 측면에서는 취약할 수 있습니다.

 

게다가, 많은 AI 모델이 보안이 검증되지 않은 오픈소스 코드 저장소를 활용합니다. 개발자가 검증되지 않은 라이브러리를 프로젝트에 적용하면, 보안 취약점이 사용자들에게 그대로 노출될 수 있습니다. "빠르게 출시하고 자주 업데이트한다(Release early, release often)"는 개발 전략은 보안 검토가 충분히 이루어지지 않은 코드가 실제 환경에 배포되는 원인이 됩니다. 많은 경우, 심각한 보안 결함이 출시 후 오랜 시간이 지나서야 발견되며, 대형 언어 모델(LLM)을 통한 코드 생성 의존도가 증가하면서 이러한 문제는 더욱 심각해질 가능성이 큽니다.

 

이 문제를 더욱 악화시키는 요소는 DeepSeek과 같은 AI 애플리케이션이 접근성과 보안성 사이에서 어떻게 균형을 잡느냐는 것입니다. 오픈소스 LLM은 로컬 환경에서 실행할 수도 있지만, 고성능 하드웨어가 필요하기 때문에 대부분의 사용자는 클라우드 기반 서비스를 선택합니다. 이로 인해 중요한 질문이 제기됩니다. 데이터는 어떻게 활용되며, 어디에 저장되는가? 많은 사용자들은 편리함을 위해 데이터 통제권을 포기하고 있으며, 제3자 서버에 민감한 데이터를 맡기는 것이 어떤 의미를 가지는지 깊이 고려하지 않는 경우가 많습니다. “다운로드” 버튼을 클릭하는 순간, 데이터 관리, 저장 방식, 장기적인 보안 위험보다 즉각적인 접근성과 편의성이 우선시됩니다.

 

개인정보 보호 규제가 미비한 국가에서는 개인 및 기업의 데이터가 사용자 동의 없이 제3자나 정부 기관에 제공될 위험이 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 개인정보 보호법이 적용되는 지역도 있지만, 그렇지 않은 국가에서는 데이터 접근에 대한 통제가 거의 이루어지지 않습니다. AI 관련 규제가 아직 완벽하게 정비되지 않은 상황에서, 보안보다 편의성을 우선시하는 AI 제품이 시장에 계속 등장하는 것은 심각한 위험 요소입니다.

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결론

AI 기술의 급속한 발전은 혁신에 따르는 위험을 더욱 부각시키고 있습니다. 오픈소스 AI는 접근성과 투명성을 높일 가능성이 있지만, 동시에 데이터 보관 및 보안 문제와 같은 예상치 못한 위험을 초래할 수 있습니다. 특히, 많은 사용자들이 AI 애플리케이션의 편리함에 이끌려 자신도 모르는 사이에 개인정보를 희생하고 있습니다.

 

기업들은 직원 교육과 거버넌스 강화를 통해 AI 위험을 줄이기 위한 노력을 계속해야 합니다. AI 관련 규제가 발전하고 있지만, 여전히 AI 도구의 특성과 운영 환경을 고려한 ‘위험 기반 접근법(Risk-based approach)’이 최선의 방안입니다. AI 기술 발전 속도가 규제 정비보다 빠른 상황에서, 사용자들은 스스로 개인정보 보호에 대한 책임을 져야 하며, 그렇지 않을 경우 보안 위협에 노출될 위험이 더욱 커질 것입니다.