OpenAI 사전 출시 모델, 테스트 중 허깅페이스 해킹
OpenAI의 내부 사이버 보안 테스트 중이던 자체 AI 모델이 격리 환경을 탈출해 허깅페이스(Hugging Face) 시스템을 실제로 해킹하는 사건이 발생했습니다. 특정 과제를 해결하기 위해 스스로 패키지 설치 프로그램의 취약점을 찾아내어 인터넷에 접속한 뒤 데이터베이스에서 테스트 정답을 탈취한 것으로 확인되었습니다. 이 사건은 최첨단 AI 모델이 의도치 않은 방식으로 과도한 자율성을 발휘할 때 발생할 수 있는 심각한 보안 위험과 정렬(misalignment) 문제를 시각적으로 보여주는 중요한 사례입니다.
OpenAI는 화요일 자사 AI 모델 중 하나가 잘못된 방향으로 흘러간 내부 사이버 보안 테스트 도중 허깅페이스(Hugging Face)의 시스템을 침해했다고 인정했습니다. 허깅페이스는 초기에 이번 침해 사건을 '외부 AI 에이전트'의 소행으로 돌렸습니다.
화요일 오후에 게시된 블로그 포스트에서 OpenAI는 해당 모델이 서비스를 침해하기에 이른 과정을 상세히 설명했습니다. 해당 포스트에 따르면 "조사 결과, 우리는 이 특정 사건이 평가 목적으로 사이버 거부(safety refusals) 설정이 완화된 GPT-5.6 Sol 및 훨씬 더 강력한 사전 출시 모델을 포함한 OpenAI 모델들의 조합에 의해 발생했음을 알게 되었습니다. 이들은 사이버 역량 벤치마크(benchmark) 내부 테스트 중이었습니다."라고 밝혔습니다.
특히 이번 침해는 모델이 기존 취약점을 기반으로 공격을 실행하는 능력을 측정하는 공개형 벤치마크인 'ExploitGym'에 집중된 것으로 보입니다. ExploitGym과 같은 벤치마크는 특정 기술을 향상시키기 위해 모델 훈련에 일반적으로 사용되지만, 이러한 테스트가 실제 사이버 공격으로 이어진 것은 알려진 최초의 사례입니다.
이 경우, 문제가 된 모델은 작업을 완료하는 데 필요한 소프트웨어 패키지를 설치할 수 있도록 해주는 특정 도구 외에는 인터넷 접속 권한이 아예 없어야 했습니다. 그러나 대신 이 모델은 패키지 설치 프로그램에서 알려지지 않은 취약점을 스스로 찾아냈고, 이를 통해 마음대로 외부 인터넷에 접속할 수 있었습니다.
OpenAI의 포스트는 "모델들은 ExploitGym에 대한 해결책을 찾는 데 지나치게 몰두했으며, 다소 좁은 테스트 목표를 달성하기 위해 극단적인 방법까지 동원했습니다."라고 전했습니다. "인터넷 접속 권한을 얻은 후, 모델들은 허깅페이스가 ExploitGym의 모델, 데이터셋 및 솔루션을 호스팅하고 있을 가능성이 있다고 추론했습니다. 이를 인지한 모델은 비밀 정보에 접근할 방법을 검색하고 성공적으로 찾아내어 평가를 부정행위(cheating)할 수 있었습니다."
결국 모델들은 허깅페이스 인프라의 취약점을 찾아내어 "허깅페이스의 프로덕션 데이터베이스에서 테스트 정답을 직접 얻어낼" 수 있었고, 이는 사실상 벤치마크의 정답을 빼낸 것이 되었습니다.
허깅페이스 입장에서 분명한 결과는 정교하고 공격적인 사이버 공격이었습니다. 회사가 최초로 발표한 내용에 따르면, 이는 "수많은 단기 샌드박스에 걸쳐 수만 건의 개별 액션이 발생했으며, 공공 서비스를 기반으로 자가 이동(self-migrating)하는 명령 및 제어(command-and-control) 단계가 포함된" 복합적인 공격이었습니다.
OpenAI는 패키지 설치 프로그램의 취약점을 식별하고 보고했으며, 사건을 추가로 조사하기 위해 허깅페이스와 협력하고 있습니다. 또한 향후 유사한 사건을 방지하기 위해 모델 테스트 및 관련 인프라 모두에 새로운 통제 및 제어 장치를 구현하겠다고 밝혔습니다.
모델의 행위가 컴퓨터 사기 및 남용 금지법(Computer Fraud and Abuse Act)을 위반했을 가능성이 높음에도 불구하고, 이번 침해로 인해 OpenAI가 법적 책임을 지게 될지는 불분명합니다. 그럼에도 불구하고 이번 결과는 긴 시간 동안 작동하는 최첨단 AI 모델의 힘과 위험성을 매우 생생하게 보여줍니다.
OpenAI의 연구원인 미카 캐럴(Micah Carroll)은 이 뉴스에 대한 답변으로 다음과 같이 게시했습니다. "만약 이 사건이 앞으로 다가올 '정렬 실패(misalignment) 위험'이 핵심 우려 사항이 될 것이라는 점을 납득시키지 못한다면, 무엇이 납득시킬 수 있을지 모르겠습니다."