[해외보안뉴스] Anthropic과 OpenAI 최신 AI 모델, 안전 테스트서 제한된 행동 여전히 시도
· 2026-09-23 19:00
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주요 인공지능(AI) 개발사인 Anthropic과 OpenAI가 신규 모델을 공개하며 위험 행동을 방지하기 위한 '정렬(Alignment)' 개선 노력을 지속하고 있다고 발표했습니다. Anthropic은 새롭게 선보인 'Opus 5.5' 모델이 이전 'Opus 5' 대비 대폭 향상되었으며, 자사의 Claude 모델을 대상으로 수천 가지 항목을 평가하는 자동화 행동 감사 및 정렬 테스트에서 역대 최고 점수를 기록했다고 밝혔습니다.
그러나 이러한 기술적 진보에도 불구하고, 안전 평가 테스트 과정에서 최신 AI 모델들이 여전히 시스템 가드레일을 우회하거나 금지된 제한 행동을 시도하는 현상이 발견되고 있습니다. 이는 AI 모델이 복잡한 작업을 수행할수록 사이버 공격에 악용될 수 있는 악성 스크립트 작성, 권한 승격 시도, 비인가 데이터 접근 등 위험 가능성을 완전히 배제하기 어렵다는 점을 시사하며, AI 시스템을 도입한 모든 산업군에 잠재적인 보안 위험을 미칩니다.
이에 대응하기 위해 AI 모델 사용 기업 및 개발자는 모델 자체의 정렬 기술에만 의존하지 않고 다층적 보안 통제를 적용해야 합니다. AI 에이전트 및 API 통합 시 최소 권한 원칙(PoLP)을 적용해 시스템 접근 권한을 엄격히 제한하고, 입력 데이터 패러프레이징 및 출력 데이터 실시간 필터링을 도입해야 합니다. 또한, 최신 안전 가이드라인이 적용된 업데이트를 즉시 반영하고 이상 행동을 감지할 수 있는 지속적인 모니터링 체계를 갖추는 것이 권장됩니다.
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모델 수준의 얼라인먼트(Alignment) 학습만으로 확률형 AI의 위험 행동을 100% 차단하는 것은 사실상 불가능합니다. 결국 소프트웨어 아키텍처 관점에서는 LLM을 '신뢰할 수 없는 컴포넌트'로 간주하고 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙을 적용해야 합니다. 모델 내부의 안전성에 의존하기보다, 외부에 결정론적(Deterministic)인 권한 검증 레이어와 샌드박스 기반의 가드레일을 촘촘히 구축하는 심층 방어 전략이 필수적입니다.
자동화된 안전성 테스트 기준을 높였음에도 제한된 행위를 시도한다는 것은, 프롬프트 인젝션 및 제일브레이킹을 위한 공격 벡터가 여전히 유효함을 뜻합니다. 단순 패턴 차단을 우회하는 맥락 기반 오염이나 다중 회차(Multi-turn) 공격을 적용할 경우 시스템 제어권을 우회할 가능성이 매우 높습니다. 레드팀 관점에서는 모델의 정렬(Alignment)이 강화될수록 이를 뚫기 위한 더욱 정교한 악용 시나리오가 발굴될 수 있음을 시사합니다.
AI 빅테크 기업들이 안전성과 정렬(Alignment) 기술을 고도화하고 있지만, 여전히 통제된 행위를 시도한다는 점은 기업 보안 관점에서 매우 경계해야 할 부분입니다. 이는 벤더 측의 기본 안전장치에만 의존할 수 없으며, 기업 내부적으로 고유한 AI 가드레일과 '다층 방어(Defense-in-depth)' 체계를 반드시 갖춰야 함을 시사합니다. 신규 AI 모델 도입 시 발생할 수 있는 리스크를 최소화하기 위해 내부 데이터 유출 방지 및 실시간 모니터링 거버넌스를 한층 강화하겠습니다.