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[보안 101] 생성형 AI란 무엇인가요?

2025.02.04

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매달 하나의 주제를 선정해 질문을 던지며, 보안에 한 걸음 더 가까이 다가갑니다.
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01. 생성형 AI 정의

생성형 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 사용자의 특정 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있어 텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 작곡, 코딩 등 다양한 창의적 작업에 활용됩니다. 대표적인 예로는 텍스트를 생성하는 챗GPT(ChatGPT), 이미지를 생성하는 달리(DALL-E), 음성을 생성하는 발리(VALL-E) 등이 있습니다. 생성형 AI는 인간의 창작 능력을 보완하거나 확장하는 데 크게 기여하며 여러 산업의 혁신을 이끌고 있습니다.

02. 생성형 AI 작동 방식

생성형 AI의 작동 방식은 크게 학습, 조정, 그리고 강화라는 세 가지 과정으로 나눌 수 있습니다.

학습: 다양한 데이터를 학습해 기본 지능을 갖춘 모델을 만듭니다. 이 모델은 여러 분야에서 사용할 수 있는 일종의 만능 모델입니다. 이렇게 만들어진 모델은 기반 모델(Foundation model)이라 불리며, 다양한 작업에 활용될 수 있는 뼈대가 됩니다.

조정: 일반적인 지능을 가지고 있는 파운데이션 모델을 특정한 목적이나 상황에 맞게 맞춤화합니다. 특정 작업을 잘 수행할 수 있도록 세부적으로 튜닝하는 과정이 필요합니다.

강화: 이렇게 만들어진 생성형 AI 모델은 학습한 내용을 바탕으로 결과물을 생성합니다. 생성된 결과물은 평가 과정을 거치며, 품질과 정확성을 지속적으로 개선합니다. 이러한 과정을 반복하면서 AI는 점점 더 정교하고 자연스러운 결과를 만들어냅니다.

03. 생성형 AI의 이점

생성형 AI는 업무 효율성을 높이고, 인간의 창의력을 확장하며, 의사 결정을 한층 빠르고 정확하게 지원하는 도구로서, 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다.

1) 효율성 향상

생성형 AI는 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하여 생산성을 획기적으로 높입니다. 예를 들어 데이터 요약 및 분석, 문서 작성, 코드 검수, 고객 대응 등과 같은 작업을 빠르고 정확하게 수행함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 생성형 AI를 활용하면 기존에 대규모의 팀 또는 오랜 시간을 필요로 했던 작업을 단시간에 완료할 수 있고, 이를 통해 직원들은 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 효율성은 조직의 경쟁력을 강화하고 자원의 활용도를 극대화하는 데 기여합니다.

2) 창의력 향상

생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 독창적인 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등을 생성하여 인간의 창작 과정을 보완하고 확장합니다. 예를 들어 광고 캠페인용 카피를 작성하거나 영화 시나리오 초안을 작성하는 등 창의적인 콘텐츠 제작에 활용될 수 있습니다. 또한 디자이너와 작가가 생성형 AI와 협력하여 다양한 아이디어를 탐색하고 발전시킴으로써 창작의 범위를 넓히는 협업 도구로 사용됩니다. 이처럼 생성형 AI는 창의적인 영감을 제공하고 효율적인 작업 흐름을 지원하는 데 기여합니다.

3) 한층 향상된 의사 결정

생성형 AI는 보다 나은 의사 결정을 가능하게 합니다. 대규모의 데이터를 신속하게 분석하고 핵심 정보를 도출하여 의사 결정 과정을 단축합니다. 이를 통해 기업은 시장 데이터를 분석하거나, 실시간 재고 데이터를 활용해 공급망 최적화와 같은 전략을 신속하게 수립할 수 있습니다. 최신 정보를 바탕으로 정확한 예측 결과를 제공하기 때문에, 의사 결정의 질 또한 크게 향상됩니다. 이처럼 생성형 AI는 복잡한 상황에서도 명확하고 전략적인 선택을 가능하게 해 조직의 경쟁력을 강화합니다.

4) 사용자 경험 개선

생성형 AI는 사용자 경험을 혁신적으로 개선합니다. 사용자의 선호와 니즈를 학습하여 보다 개인화된 콘텐츠 및 서비스를 제공할 수 있으며, 언제나 이용 가능한 AI 기반 서비스는 고객의 문의를 실시간으로 처리해 응답 속도와 만족도를 크게 높입니다. 또한 제한적인 응답만이 가능했던 기존의 챗봇과 달리, 생성형 AI를 활용한 서비스는 자연스럽고 유연한 대화가 가능해 더 높은 수준의 고객 경험을 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객과의 상호작용을 강화하고 보다 깊은 신뢰와 충성도를 구축할 수 있습니다.

5) R&D 가속화

생성형 AI는 연구와 개발 과정을 가속화합니다. 새로운 개념이나 제품을 정교하게 시뮬레이션하고 평가할 수 있어 혁신적인 아이디어를 빠르게 현실화할 수 있습니다. 예를 들어 신제품 테스트 과정에서 생성형 AI는 기존 도구보다 더욱 상세하고 현실적인 시뮬레이션을 제공하여 테스트의 효율성과 정확성을 높입니다. 연구 및 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감하고 보다 신속한 혁신과 시장 출시를 가능하게 합니다.

04. 생성형 AI의 과제

생성형 AI는 혁신적인 기술이지만, 몇 가지 한계점을 지니고 있습니다.

1) 학습 데이터의 편향

생성형 AI는 학습 데이터에 의존하기 때문에 데이터에 포함된 편향이 결과물에 그대로 반영될 수 있습니다. 예를 들어 특정 지역이나 문화에 대한 편향된 데이터로 학습된 AI는 공정하지 못한 결과를 생성할 가능성이 있습니다. 이는 사회적 불평등을 심화시키거나, 사용자 신뢰를 떨어뜨리는 결과를 초래합니다. 생성형 AI의 신뢰성과 공정성을 확보하기 위해 데이터를 신중하게 제한하거나 정제하는 등 편향을 줄이기 위한 지속적인 노력이 필수적입니다.

2) 부정확한 정보 생성

생성형 AI는 때때로 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 환각(Hallucination) 현상을 보일 수 있습니다. 이는 AI가 실제로는 알지 못하거나 부정확한 내용을 정답이 아님에도 불구하고 그럴듯한 답변으로 제공하는 현상입니다. 또한 오래된 데이터를 학습한 모델은 현재와 관련이 없거나 유효하지 않은 정보를 생성할 가능성도 있습니다. 이러한 부정확한 정보는 사용자에게 혼란을 초래하고 AI에 대한 신뢰를 떨어트립니다. 이러한 문제를 줄이기 위해 검증 가능한 데이터를 기반으로 AI를 학습시키고, 생성된 결과를 체계적으로 평가 및 교정하는 시스템을 도입하는 것이 중요합니다.

3) 일관성 없는 아웃풋

생성형 AI는 결과물의 일관성이 부족하거나 맥락에 맞지 않는 내용을 생성하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 텍스트 생성 AI가 같은 질문에 서로 다른 답변을 제공하거나, 이미지 생성 AI가 의도와 다르게 왜곡된 결과를 만들어내는 사례가 이에 해당합니다. 이를 개선하기 위해서는 모델의 맥락 인식 능력을 강화하고, 사용자 피드백을 통해 모델을 개선하거나, AI의 생산물을 추가로 검증하는 과정 등이 필요합니다.

4) 보안, 개인정보보호 및 지적 재산에 대한 위협

생성형 AI는 보안 및 법적 측면에서도 다양한 위협을 초래할 수 있습니다. 학습 데이터에 포함된 개인정보가 의도치 않게 결과물에 나타나거나 AI를 통해 가짜 뉴스, 피싱 이메일 등 악의적인 콘텐츠가 생성될 가능성도 있습니다. 또한 만약 AI가 저작권이 있는 데이터를 학습한 경우 이를 기반으로 생성된 결과물이 타인의 지적 재산권을 침해할 우려도 존재합니다. 더 나아가 생성형 AI 모델이 프롬프트에 포함된 정보를 학습 과정에서 활용하는 경우, 민감한 개인 정보가 수집되거나 저장될 가능성도 배제할 수 없습니다. 이러한 문제를 예방하기 위해서는 AI 개발 단계에서부터 데이터 사용에 대한 윤리적 기준을 수립하고, 법적 규제를 강화하며, AI가 생성한 콘텐츠의 투명성과 책임성을 높이는 노력이 필요합니다.

05. 생성형 AI 성능 개선을 위한 방안

생성형 AI의 성능을 높이기 위해 다양한 기술과 접근 방식이 활용됩니다.

1) 파인 튜닝

파인 튜닝(Fine-Tuning)은 기본 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가 학습시키는 방법으로, 생성형 AI가 특정 산업이나 주제에 특화된 결과를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 대규모 의료 데이터를 학습한 모델은 더욱 정확하고 전문적인 의학 보고서를 작성할 수 있으며, 법률 문서에 최적화된 AI를 개발해 법률 관련 업무를 보조하는 데 활용할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 AI는 더욱 정밀하고 맥락에 적합한 결과를 제공하게 되며, 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

2) 검색 증강 생성

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 데이터 소스를 참조하여 AI 답변의 정확도를 높이는 기술로, 마치 오픈북 테스트를 가능하게 하는 방식이라고 이해할 수 있습니다. 외부 데이터베이스에서 필요한 정보를 실시간으로 검색하고 이를 바탕으로 결과물을 생성함으로써 최신 정보나 기존 학습 데이터에 없는 세부 사항을 보완할 수 있습니다. 이 방법은 단순히 모델의 사전 학습 데이터에 의존하는 것을 넘어, 실시간으로 유용한 정보를 활용하여 더욱 신뢰도 높은 답변을 제공할 수 있도록 지원합니다. 특히 파인 튜닝에 비해 최신 정보를 제공하는 데 효과적이며, 또 출처가 확실한 데이터를 기반으로 결과를 개선하기 때문에 다양한 상황에서 관련성, 정확성, 유용성을 유지할 수 있는 비용 효율적인 접근법입니다.

3) 인간 피드백을 통한 강화 학습

인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)은 인간의 피드백을 활용해 AI 모델의 성능을 개선하는 강화 학습 기법입니다. 생성형 AI가 생성한 결과를 인간이 평가하고, 이러한 평가를 모델 학습에 반영함으로써 결과의 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 생성형 AI가 자연스럽고 맥락에 맞는 대화를 생성하며, 인간 친화적이고 윤리적인 출력을 만들어내는 데 특히 유용합니다. 인간 피드백을 기반으로 학습하기 때문에 사용자 경험을 크게 개선할 수 있을뿐만 아니라, 모델의 신뢰성과 안전성을 동시에 높이는 데 효과적입니다.

4) 지속적 학습

지속적 학습(Continual Learning)은 생성형 AI의 발전에 있어 가장 핵심적인 요소입니다. 지속적 학습을 통해 생성형 AI는 새로운 데이터와 상황을 학습하며 최신 정보를 반영하고 성능 저하를 방지함으로써 점점 더 발전된 결과를 제공합니다. 이 과정에서 학습 데이터의 품질을 높이고 편향을 줄이기 위한 데이터 정제 및 확장 작업도 병행되어야 합니다. 이를 통해 생성형 AI는 공정성과 정확성을 유지하며 변화하는 환경 속에서도 신뢰도 높은 결과를 지속적으로 제공할 수 있습니다.

이러한 방안들은 생성형 AI의 정확성과 효율성을 높이고, 다양한 도메인과 상황에서 더욱 유용한 도구로 발전시키는 데 기여합니다.

06. 정보보안 측면에서의 생성형 AI

정보보안 측면에서 생성형 AI는 약이 될 수도, 독이 될 수도 있는 양면성을 가지고 있습니다.

우선, 생성형 AI는 보안 강화를 위한 혁신적인 도구로 사용될 수 있습니다.
방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 비정상적인 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 위협의 원인을 설명하거나 대응 방안을 제안할 수 있습니다. 예를 들어 네트워크에서 악성 트래픽이나 이상 징후를 탐지해 관리자에게 요약 보고서와 대응 방안을 자동으로 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 피싱 이메일의 패턴을 분석해 사전에 차단할 수 있습니다. 의심스러운 이메일의 링크나 도메인을 감지해 사용자에게 경고 메시지를 제공하거나 안전한 링크로 변환할 수도 있습니다.

보안 교육 및 인식 강화에도 활용 가능합니다. 직원 맞춤형 보안 교육 자료를 생성하거나 실제 상황을 현실감 있게 반영한 피싱 이메일 시뮬레이션 훈련을 통해 실질적인 보안 인식을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 나아가, 가상 보안 어드바이저로서 사용자의 질문에 따라 실시간으로 보안 권장 사항이나 침해 사고 발생 시 적합한 대응 방안을 제안하는 역할도 수행할 수 있습니다.

결론적으로, 생성형 AI는 보안 위협 탐지의 정밀도를 높이고 보안 운영의 효율성을 향상시키며 인적 오류를 최소화하는 데 기여합니다. 이러한 기술은 보안 전문가가 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 돕고, 조직 전체의 보안 수준을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

그러나 생성형 AI는 피싱 이메일, 악성 코드, 딥페이크 등 악의적인 콘텐츠를 생성해 보안 위협을 초래할 수 있습니다. 예를 들어 자연스러운 피싱 메시지로 개인 정보를 탈취하거나, 보안 시스템을 우회하는 악성 코드를 생성할 수 있습니다. 또한 가짜 뉴스와 딥페이크를 활용해 혼란을 야기하거나, 자동화된 공격을 강화해 특정 취약점을 정교하게 악용할 수 있습니다.

이처럼 생성형 AI는 보안을 위한 강력한 무기가 될 수도 있지만, 동시에 치명적인 위협으로 작용할 가능성도 있습니다. 이를 긍정적으로 활용하기 위해서는 기술 개발과 더불어 강력한 윤리적 기준과 규제를 마련해야 하며, AI 오용을 방지하기 위한 체계적인 관리 및 모니터링이 필수적입니다. 다시 말해 생성형 AI를 현명하게 활용하기 위해서는 기술 혁신과 보안 정책이 균형을 이루는 조화로운 접근이 필요합니다.

07. 이글루코퍼레이션은 어떻게 생성형 AI를 활용하고 있나요?

이글루코퍼레이션의 에어(AiR, AI Road)는 분류형 AI, 설명 가능한 AI, 그리고 생성형 AI를 토대로 특정 보안 데이터에 대해 AI 모델이 판단한 근거를 알려주는 'AI 보안 어시스턴트'입니다. 사용자들은 AI 모델의 판단 기준 확인을 통해 AI 답변에 대한 신뢰도를 평가하고, 자연어 형태의 설명을 토대로 AI 답변에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. AiR는 AI가 판단한 공격 결과에 대한 신뢰성과 이해도를 높임으로써 보안 조직 전반의 지식 격차를 해소하고, 언제나 최상의 조치가 신속하게 실행될 수 있도록 도와줍니다.