무기화된 대형 언어 모델의 위협
최근 메타는 무기화된 대형 언어 모델(LLM)의 위협에 대응하기 위해 새로운 보안 벤치마크인 CyberSecEval 3를 발표했습니다. LLM이 공격적으로 진화하고 있는 가운데, 이 벤치마크는 AI 모델의 사이버 보안 위험과 능력을 평가하는 데 중점을 두고 있습니다. 메타 연구진은 CyberSecEval 3가 제 3자에 대한 위험과 응용 프로그램 개발자 및 최종 사용자에 대한 위험을 포함한 총 8가지 위험을 평가한다고 밝혔습니다. 이러한 평가를 통해 LLM의 공격적 보안 능력을 강화하는 것이 목표입니다.
LLM의 취약점과 그 대응 방법
메타의 보고서에 따르면, Llama 3 모델은 “상당히 설득력 있는 다단계 피싱 공격을 자동으로 생성할 수 있는 능력”을 갖추고 있어, 중소기업에 큰 위협이 될 수 있습니다. 이 모델은 공격자가 활용할 수 있는 여러 취약점을 노출하고 있으며, 이로 인해 기업들은 더욱 효과적인 방어 전략을 마련해야 합니다. 보고서는 LlamaGuard 3와 PromptGuard를 배포하여 AI로 인한 위험을 줄이고, 사람의 감독을 강화하는 것이 필요하다고 강조합니다.
인간의 감독과 지속적인 교육의 중요성
CyberSecEval 3의 결과는 LLM 모델이 여전히 상당한 인간의 감독이 필요하다는 것을 보여주고 있습니다. 특히, 높은 위험이 있는 환경에서는 AI의 출력을 면밀히 모니터링하고 가이드를 제공해야 합니다. 또한, 무기화된 LLM의 진화에 대응하기 위해 사이버 보안 팀의 지속적인 교육과 훈련 투자도 필수적입니다. 이는 LLM을 방어적인 목적이나 레드 팀 연습에 활용할 수 있는 능력을 길러줄 것입니다.
결론: 다층적 방어 접근법의 필요성
메타의 CyberSecEval 3 프레임워크는 LLM의 무기화와 이에 대한 대응 전략을 제시합니다. 이 프레임워크는 고급 가드레일을 배포하고, 인간의 감독을 강화하며, 피싱 방어를 강화하는 등의 접근 방법을 통해 AI 기반 사이버 공격에 대한 방어를 효율적으로 강화할 수 있습니다.
”
조금 더 안전한 사이버 세상을 위해 모두가 함께 노력해야죠!
”
출처: VentureBeat
