BGR 에 따르면, 새로운 연구 보고서에서 '펀 튜닝'이라는 놀라운 기술을 공개했습니다. 이 기술은 AI(인공 지능) 자체를 사용하여 Google의 Gemini를 포함한 다른 고급 AI 모델을 표적으로 삼아 매우 효과적인 즉각 주입 공격을 자동으로 생성합니다.
이 방법은 AI를 그 어느 때보다 더 빠르고, 저렴하고, 쉽게 '해킹'할 수 있게 만들어, AI를 둘러싼 사이버 보안 전쟁이 새로운 국면을 맞이하게 되었습니다.
악당이 AI를 이용해 AI를 파괴할 때의 위험
즉시 주입은 공격자가 AI 모델의 입력 데이터에 악성 명령어를 몰래 삽입하는 기술입니다(예: 소스 코드의 주석, 웹의 숨겨진 텍스트). AI가 사전 프로그래밍된 안전 규칙을 우회하도록 '속이는' 것이 목표이며, 이는 민감한 데이터 유출, 허위 정보 제공, 기타 악의적인 행위 실행 등 심각한 결과를 초래합니다.
해커들은 AI를 이용해 AI를 공격하고 있다
사진: 링크드인 스크린샷
이전에는 이러한 공격을 성공적으로 실행하려면, 특히 Gemini나 GPT-4와 같은 '폐쇄형' 모델에서 많은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 수동 테스트가 필요했습니다.
하지만 Fun-Tuning은 판도를 완전히 바꿔놓았습니다. 여러 대학의 연구진으로 구성된 팀이 개발한 이 방법은 구글이 제미니 사용자에게 무료로 제공하는 튜닝 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 효과적으로 활용합니다.
튜닝 중 제미니 모델의 미묘한 반응(예: 데이터 오류에 대한 대응 방식)을 분석함으로써, Fun-Tuning은 악성 명령을 숨기는 데 가장 효과적인 '접두사'와 '접미사'를 자동으로 결정할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 공격자의 악의적인 의도에 순응할 가능성이 크게 높아집니다.
테스트 결과에 따르면 Fun-Tuning은 일부 버전의 Gemini에서 최대 82%의 성공률을 달성하는데, 이는 기존 공격 방법의 30% 미만을 능가하는 수치입니다.
펀 튜닝의 위험성을 더욱 높이는 것은 낮은 비용입니다. 구글의 튜닝 API는 무료로 제공되므로 효과적인 공격을 구축하는 데 드는 계산 비용은 10달러 정도로 낮을 수 있습니다. 더욱이 연구진은 제미니의 특정 버전에 맞춰 설계된 공격이 다른 버전에도 쉽게 성공적으로 적용될 수 있다는 것을 발견했으며, 이는 광범위한 공격 가능성을 열어주었습니다.
구글은 Fun-Tuning의 위협을 인지하고 있다고 밝혔지만, 튜닝 API의 작동 방식을 변경할지는 아직 밝히지 않았습니다. 연구진은 또한 방어적인 딜레마를 지적합니다. Fun-Tuning이 튜닝 프로세스에서 악용하는 정보를 제거하면 합법적인 개발자에게 API의 유용성이 떨어질 것입니다. 반대로, 현재 상태로 두면 악의적인 행위자들이 계속해서 악용할 수 있는 발판이 될 것입니다.
펀튜닝(Fun-Tuning)의 등장은 사이버 공간의 대립이 새롭고 더욱 복잡한 국면에 접어들었음을 분명히 경고합니다. AI는 이제 단순한 표적이 아니라 악의적인 행위자들의 손에 쥐어진 도구이자 무기가 되었습니다.
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출처: https://thanhnien.vn/hacker-dung-ai-de-tan-cong-gemini-cua-google-18525033010473121.htm
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