이준호의 사이버보안 이야기 <16> 구글 Big Sleep이 일깨운 보안 취약점의 새로운 위험 > News Insight

"취약점이 없는 게 아니라, 아직 발견하지 못한 것이다."

2024년 11월, 구글의 AI 프로젝트 Big Sleep이 IT 업계를 들썩이게 했다. SQLite라는 널리 사용되는 오픈소스 데이터베이스에서 메모리 안전성 취약점을 찾아낸 것이다. 이 결함은 공식 릴리스 전에 구글이 SQLite에 보고했고, 결과적으로 빠르게 수정되었다. 구글은 이를 “대규모 언어 모델(LLM)이 현실 세계의 소프트웨어에서 복잡한 결함을 발견한 첫 사례”로 평가했다.

이 사건은 보안 기술의 패러다임 전환을 예고했다. AI가 단순히 보안 도구로서의 역할을 넘어, 취약점 탐지와 해결의 중심축으로 떠오를 가능성을 보여줬기 때문이다. 하지만 이 기술이 가진 강력함은 양날의 검처럼 작용할 수 있다. AI는 보안을 강화할 잠재력을 가지는 동시에, 악의적인 목적으로 사용될 위험성을 내포하고 있다. 이번 글에서는 Big Sleep이 가진 양면성과 우리가 나아가야 할 방향에 대해 심도 있게 살펴보고자 한다.

구글 Big Sleep: AI가 취약점을 발견하다

구글은 Big Sleep을 통해 AI가 보안 연구자의 워크플로우를 모방할 수 있도록 설계했다. 이 도구는 단순한 취약점 스캐너가 아니라, 소프트웨어 코드의 변경 사항을 분석하고, 이를 실행하여 결함을 유발하고, 문제의 근본 원인(root cause)까지 파악할 수 있는 기능을 가졌다. 특히, 이번 SQLite의 취약점 발견 사례는 LLM이 실제 소프트웨어의 결함을 발견한 첫 사례로 기록됐다.

흥미로운 점은 Big Sleep의 초기 이름이 ‘Project Naptime’이었다는 것이다. 연구자들이 이 AI의 도움으로 더 여유로운 연구 환경을 누릴 수 있는 미래를 상상하며 붙인 이름이다. 이는 단순히 해커들과의 경쟁에서 승리하기 위한 도구가 아니라, 보안 연구의 효율성과 생산성을 획기적으로 향상시키는 데 목표를 두고 있다.

SQLite 취약점 발견 사례

SQLite는 수많은 애플리케이션에서 널리 사용되는 오픈소스 데이터베이스 엔진이다. Big Sleep은 SQLite 코드의 변경 사항을 분석하며, 기존의 변종 취약점(variant vulnerability)을 찾기 위한 작업을 수행했다. 그 결과, Big Sleep은 단순히 코드를 읽는 데서 그치지 않고, 취약점을 실행시키고 시스템을 중단시킴으로써 문제를 명확히 이해하고 근본 원인을 파악할 수 있었다. 이는 전통적인 버그 탐지 도구가 제공하지 못했던 수준의 분석이었다.

AI 기반 취약점 탐지의 양면성

Big Sleep의 성과는 놀라웠지만, 이는 동시에 잠재적 위험성을 내포한다. AI 기술이 가진 강력함이 잘못된 손에 들어갈 경우, 그 파급력은 상상을 초월한다.

1. 악용 가능성: 해커의 손에 들어간 AI

Big Sleep과 같은 AI 도구가 해커의 손에 들어갈 경우, 다음과 같은 위험이 존재한다:

    ▶ 대규모 공격 설계의 자동화: AI는 기존 취약점의 변종을 빠르게 탐지하고, 이를 활용해 새로운 공격 벡터를 설계할 수 있다. 인간 해커가 일주일 걸릴 일을 AI는 몇 시간 만에 해낼 수 있다.

    ▶ 제로데이 취약점 탐지: AI가 아직 공개되지 않은 소프트웨어의 제로데이 취약점을 찾아내고, 이를 악용한 공격을 설계할 가능성도 있다.

    ▶ ​​AI 대 AI의 경쟁: 방어를 위한 AI가 공격을 위한 AI와 맞서야 하는 시대가 이미 열리고 있다.

2. 데이터 무기화

AI는 학습 데이터에 크게 의존한다. 만약 악의적인 공격자가 데이터셋에 허위 정보를 주입한다면, AI는 잘못된 분석 결과를 내놓거나, 무해한 코드를 취약점으로 오인할 수 있다. 이는 보안 시스템에 심각한 혼란을 초래할 수 있다.

3. 보안 도구 자체의 취약점

아이러니하게도, Big Sleep 같은 보안 도구 자체가 취약점이 될 수 있다.

    ▶​​ 도구의 역공학 위험: 해커가 Big Sleep을 역공학하여 도구의 동작 원리를 분석하고, 이를 기반으로 새로운 공격 방식을 개발할 가능성이 있다.

    ▶​​ 오탐 및 미탐 문제: AI가 취약점을 잘못 분석하거나, 중요한 취약점을 놓치는 경우, 이를 신뢰한 보안 팀의 대응이 잘못될 위험이 있다.

Big Sleep이 보안 업계에 주는 교훈

구글 Big Sleep이 보여준 것은 AI가 보안의 새로운 가능성과 동시에 위험 요소를 가지고 있다는 것이다. 이를 통해 우리가 배워야 할 교훈은 다음과 같다.

1. 기술 도입 시 명확한 통제가 중요하다

AI 기반 도구는 사용 목적과 범위가 명확히 규정되어야 하며, 그 사용이 적절히 통제되어야 한다. Big Sleep 같은 도구는 강력한 만큼, 남용될 경우 치명적인 결과를 초래할 수 있다.

2. 악용 방지 체계를 마련해야 한다

AI 기반 보안 도구를 배포하기 전, 도구의 악용 가능성을 평가하고 이를 방지하기 위한 기술적, 제도적 장치가 마련되어야 한다.

3. AI와 인간의 협력이 필요하다

AI가 보안 연구와 문제 해결의 중심축이 될 수 있지만, 최종 판단과 결정은 여전히 인간 전문가의 몫이다. AI와 인간의 협력은 앞으로 보안 업계의 핵심 과제가 될 것이다.

우리가 나아가야 할 방향​

Big Sleep의 사례는 취약점 분석과 보안 전략의 새로운 패러다임을 제시했다. 그러나 이는 새로운 도전 과제를 동반한다. 앞으로 우리가 나아가야 할 방향은 다음과 같다.

1. AI 도구 자체의 보안을 강화하라

AI 기반 보안 도구는 그 자체가 공격 대상이 될 수 있다. 따라서 도구의 코드와 데이터는 철저히 보호되어야 하며, 사용 권한과 접근 제어가 명확히 설정되어야 한다.

2. AI의 결과를 검증하라

AI가 제공하는 분석 결과를 맹신하지 말고, 인간 전문가의 판단과 검증 과정을 병행해야 한다.

3. 복구력(Resilience)을 강화하라

완벽한 보안은 불가능하다. 대신, 문제 발생 시 얼마나 빠르게 탐지하고 대응할 수 있는지가 보안의 핵심이 되어야 한다.

4. AI 대 AI 시대를 대비하라

공격과 방어 모두 AI에 의존하는 시대가 도래했다. 방어를 위한 AI 기술을 지속적으로 발전시키고, 이를 효과적으로 관리할 수 있는 체계를 마련해야 한다.

결론: 취약점을 바라보는 새로운 시각

Big Sleep은 단순히 보안 도구의 혁신을 보여준 사례가 아니다. 이는 보안 산업 전반에 걸친 새로운 도전을 예고했다. 취약점은 이제 더 이상 단순한 기술적 결함이 아니라, 복잡한 시스템 속에서 끊임없이 발생하는 위험 요소로 인식되어야 한다.

"취약점이 없는 것이 아니라, 아직 발견하지 못한 것이다."

이 말은 단순히 기술적 분석에만 국한되지 않는다. 우리가 AI를 활용하는 방식과 보안을 관리하는 철학에도 적용된다. 앞으로 AI와 인간이 협력하여 보안의 미래를 만들어 가야 한다. 하지만, 그 길은 기술적 도전 이상의 윤리적, 사회적 책임을 요구한다는 점을 잊지 말아야 한다

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