구글, 제미나이 AI 모델 탈취 시도 포착: 10만 번의 프롬프트로 지식 복제 시도

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핵심 요약

구글은 상업적 목적을 가진 공격자들이 제미나이 챗봇에 10만 번 이상의 프롬프트를 입력하여 모델의 지식을 추출하려 시도했다고 발표했다. 이러한 '모델 추출' 또는 '지식 증류'는 대형 모델의 응답을 학습 데이터로 사용하여 더 작고 저렴한 복제 모델을 만드는 기법이다. 구글은 이를 지식 재산권 침해로 규정했으나, 과거 구글 역시 타사 데이터를 활용했다는 의혹을 받은 바 있어 업계 내 논란이 예상된다. 현재 AI 업계에서는 비용 절감을 위해 이러한 증류 기법이 널리 사용되고 있으며, 모델 보호와 기술 공유 사이의 법적 경계는 여전히 모호한 상태이다.

배경

LLM 학습 기초, API 작동 원리

대상 독자

AI 보안 전문가, LLM 개발자, AI 전략 기획자

의미 / 영향

AI 모델의 지식 재산권 경계가 모호해짐에 따라, API 제공 기업들은 보안을 강화하고 후발 주자들은 증류를 통해 기술 격차를 빠르게 좁히는 경쟁이 가속화될 것이다.

섹션별 상세

구글 위협 정보 그룹은 제미나이를 대상으로 한 대규모 '모델 추출(Model Extraction)' 공격 사례를 보고했다. 한 공격 세션에서는 비영어권 언어를 포함해 10만 개 이상의 프롬프트를 입력하여 제미나이의 응답을 수집한 정황이 포착됐다. 공격자들은 특히 모델의 추론 알고리즘과 단계별 정보 처리 방식을 집중적으로 타겟팅하여, 제미나이와 유사하게 작동하는 저가형 복제 모델을 구축하려 시도했다.

지식 증류(Knowledge Distillation)는 거대 모델의 입출력 데이터를 활용해 더 작고 효율적인 모델을 학습시키는 기법이다. 수십억 달러의 비용이 드는 초기 학습 과정을 생략하고, 기존 모델의 응답 패턴을 학습함으로써 원본의 성능을 저비용으로 복제할 수 있다. 이는 셰프의 요리 맛과 겉모양만 보고 레시피를 역설계하는 과정과 유사하며, 모델의 소스 코드나 원본 학습 데이터 없이도 구현 가능하다.

구글은 이러한 행위를 지식 재산권 절도로 규정했으나, 과거 구글 역시 유사한 의혹에 휩싸인 바 있다. 2023년 구글의 바드(Bard) 팀이 ShareGPT에 공개된 ChatGPT의 대화 데이터를 학습에 사용했다는 주장이 제기됐다. 당시 BERT 모델의 창시자인 제이콥 데블린은 이것이 OpenAI의 서비스 약관 위반임을 경고하고 퇴사했으나, 구글은 해당 데이터의 사용을 공식적으로 부인했다.

현재 AI 업계에서 모델 증류는 비용 절감과 효율화를 위한 표준적인 기법으로 널리 활용되고 있다. Stanford 연구진은 단돈 600달러로 LLaMA 모델을 GPT-3.5 데이터로 파인튜닝하여 Alpaca 모델을 제작해 기술적 가능성을 입증했다. 최근에는 OpenAI의 GPT-4o Mini나 Microsoft의 Phi-3, 그리고 DeepSeek의 R1 증류 모델들이 이 기법을 통해 고성능과 경제성을 동시에 확보하고 있다.

실무 Takeaway

대형 언어 모델(LLM)의 API가 공개된 이상, 속도 제한(Rate-limiting) 외에는 지식 증류를 통한 모델 복제를 완벽히 차단할 기술적 장벽이 부족하다.
지식 증류는 수천만 달러의 학습 비용을 수백 달러 수준(예: Alpaca 모델 $600)으로 낮출 수 있는 강력한 모델 최적화 및 비용 절감 전략이다.
기업은 자사 모델의 독점적 성능을 보호하기 위해 추론 과정이나 특정 응답 패턴에 대한 보안 대책을 강화해야 하며, 이는 향후 법적 분쟁의 핵심 쟁점이 될 전망이다.