로컬 AI 보안 스캐너 'Am I Cooked?' v1.0 출시

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핵심 요약

로컬 AI 도구의 확산으로 개인 PC나 서버에 구축된 AI 환경의 보안 취약점이 증가하고 있다. 'Am I Cooked?'는 단일 bash 명령어로 Ollama, LM Studio 등의 설정을 스캔하여 보안 위험을 시각화한다. 네트워크 노출, API 인증 부재, 도커 설정 오류 등 11가지 항목을 검사하고 'Cooked Score'를 통해 위험도를 산출한다. 모든 검사는 로컬에서 수행되며 외부로 데이터를 전송하지 않아 프라이버시를 보장한다.

배경

기본적인 터미널/CLI 사용 능력, Ollama 또는 LM Studio 등 로컬 AI 도구 설치

대상 독자

로컬 환경에서 Ollama, LM Studio 등을 사용하는 AI 개발자 및 사용자

의미 / 영향

로컬 AI 도구들이 기본적으로 보안 설정을 간과하는 경우가 많아 사용자 시스템이 위험에 노출될 수 있음을 시사한다. 이러한 자동화 스캐너는 복잡한 인프라 지식 없이도 보안 수준을 높이는 데 기여한다.

섹션별 상세

로컬 AI 환경의 네트워크 및 API 보안 취약점을 진단한다. Ollama나 LM Studio가 localhost가 아닌 모든 인터페이스(0.0.0.0)에서 대기 중인지, 인증 없이 API 엔드포인트가 열려 있는지 확인한다. 이를 통해 외부 공격자가 로컬 AI 모델에 무단 접근하는 것을 방지할 수 있다.

시스템 파일 권한 및 민감 정보 노출 여부를 전수 조사한다. 모델 파일이나 .env 파일의 읽기/쓰기 권한, 셸 히스토리에 포함된 API 키, 로그 파일의 공개 여부 등을 검사한다. 부적절한 권한 설정으로 인한 데이터 유출이나 설정값 변조 위험을 사전에 차단한다.

컨테이너 및 프로세스 실행 환경의 안전성을 검증한다. AI 관련 Docker 컨테이너가 root 권한이나 특권(Privileged) 모드로 실행 중인지, GPU 드라이버 엔드포인트의 권한이 적절한지 분석한다. 불필요한 고권한 실행을 제한하여 시스템 전체의 보안 침해 사고를 예방한다.

코드 예제

bash

curl -fsSL iscooked.com/iscooked.com | bash

Am I Cooked? 스캐너를 설치 없이 즉시 실행하는 명령어

실무 Takeaway

Ollama나 LM Studio를 외부 네트워크에서 접근 가능하게 설정한 경우, 반드시 방화벽이나 API 인증을 적용하여 무단 사용을 막아야 한다.
.env 파일이나 셸 히스토리에 API 키가 평문으로 저장되지 않았는지 정기적으로 스캔하여 자격 증명 유출을 방지해야 한다.
Docker로 AI 환경을 구축할 때는 root 권한 대신 최소 권한 원칙을 적용하고 호스트 네트워크 공유를 지양해야 한다.

언급된 리소스

DemoAm I Cooked? 공식 사이트