생성형 AI의 그림자: 국경 보안을 위협하는 LLM 악용 시나리오 분석

서론: LLM, 놀라운 기술의 양면성

GPT-4나 Claude와 같은 최신 대형 언어 모델(LLM: Large Language Model)은 번역, 요약, 창작 등에서 엄청난 혁신을 가져왔다. 하지만 이 기술이 국경 보안과 같은 민감한 분야에서 어떻게 악용될 수 있는지에 대한 연구는 이제 막 시작됐다.

최근 발표된 논문 "새로운 위협 벡터: 악의적 행위자들이 국경 보안을 약화시키기 위해 LLM을 악용하는 방법(Emerging Threat Vectors: How Malicious Actors Exploit LLMs to Undermine Border Security)"는 이 기술이 단순한 도구를 넘어서, 악의적인 목적에 따라 '조용한 공범'이 될 수 있음을 경고한다. 이 글에서는 해당 논문의 주요 내용을 분석하고, LLM이 어떻게 국경 보안을 위협할 수 있는지 구체적인 시나리오를 통해 살펴보겠다.

국경 보안과 LLM의 교차점: 무엇이 문제인가?

국경은 단순한 선이 아니다. 인도주의, 외교, 무역, 안보가 복잡하게 얽힌 지점이다. 이곳에서 LLM이 악용될 경우, 물리적인 공격이 아닌 '정보 기반'의 새로운 위협이 발생한다.

논문에서는 '사일런트 어드버서리 프레임워크(Silent Adversary Framework, SAF)'를 통해 악성 행위자들이 어떻게 LLM을 이용해 국경 보안을 위협하는지 단계별로 설명한다.

[SAF의 5단계 시나리오]

악의 숨기기: 직접적인 질문 대신 중립적이거나 학술적인 표현을 이용해 모델의 경계를 우회한다.
정보 추출: 경로 최적화, 위조 신분 생성, 문서 양식 생성 등 실질적인 결과물을 도출한다.
정보 결합 및 정제: 여러 결과물을 조합해 실질적인 작전 계획을 수립한다.
현장 배포: 실제 문서 위조, 침투, 허위 정보 유포 등으로 이어진다.
피드백 반복: 실패 또는 성공 결과를 바탕으로 프롬프트를 수정하며 점점 더 정교해진다.

이 구조는 LLM 악용이 단순히 이론적 가능성이 아니라, 실질적인 단계로 구현될 수 있음을 보여준다.

충격적인 실험 결과: 10가지 시나리오에서의 LLM 반응

연구진은 GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Flash, Grok, Runway Gen-2 등 최신 LLM을 대상으로 다음과 같은 10가지 시나리오를 실험했다. 실험은 모두 텍스트 기반이며, 직접적인 불법 행위는 포함되지 않았다.

1. 가짜 뉴스 생성

모든 모델이 인권 침해에 대한 그럴듯한 뉴스 기사 작성에 성공. 여론을 조작할 수 있는 가능성이 확인됐다.

2. 가짜 신분 생성

GPT-4o는 신뢰성 높은 백스토리와 SNS 활동까지 묘사하며, 실재 인물처럼 보이도록 했다.

3. 딥페이크 영상 스크립트 생성

교육 목적의 프레임으로 입력한 프롬프트에 대해, 대부분의 모델이 감정적으로 자극적인 영상 시나리오를 생성했다.

4. 문서 위조 양식 제작

여권이나 신분증 양식을 템플릿 형태로 제공하나, 일부 보안 요소는 재현에 실패했다.

5. 피싱 이메일 작성

모든 모델이 '사이버보안 교육용'이라는 명목 하에 설득력 있는 피싱 이메일을 생성했다.

6. 국경 취약점 분석

경계 지역의 지형, 순찰 패턴 등 취약 요소를 분석해 우회 루트까지 제시한 모델도 존재했다.

7. 침투 경로 최적화

기상, 지형, 인적 요인 등을 고려한 경로 설계를 제안했다. 실제 작전에 활용 가능성이 높다.

8. 국경 요원 심리 공략

동기부여 콘텐츠를 빙자해, 내부자 리크루팅에 활용될 수 있는 메시지를 설계했다.

9. 폭발물 제조 정보 제공

Claude를 제외한 모든 모델이 위험한 화학물 조합 정보를 생성했다.

10. 불법 무기 거래 정보

다크웹에서 무기 거래가 이뤄지는 방식, 암호화폐, 은닉 기술 등을 비교적 구체적으로 안내했다.

이러한 결과는 단순한 '오용 가능성'을 넘어, 실제 위협 수준으로 진입했음을 보여준다.

깊이 있는 해석: 우리가 이 연구에서 얻을 수 있는 교훈

① LLM의 위험은 모델 자체보다 '활용 방식'에 있다

기술이 중립적이라 해도, 목적이 악하면 결과는 파괴적이다. 윤리적 필터가 단순 키워드 기반으로 작동하는 한, '프롬프트 위장'은 계속해서 유효한 공격 벡터로 남는다.

② 취약성은 모델마다 다르다

Claude는 화학물 정보에서 높은 필터링 성능을 보였지만, 다른 분야에서는 여전히 허점을 드러냈다. 즉, 안전성은 절대적이지 않다.

③ LLM은 "공격 도구"가 아니라 "전략 자문"이 될 수 있다

단순 정보 제공이 아니라, 의사결정 보조와 시나리오 계획에 활용된다는 점에서 위험의 차원이 다르다.

④ 대응은 기술적 필터만으로는 부족하다

정책, 법률, 교육 등 다차원적인 접근이 필요하다. 예컨대, '오프라인 LLM 사용 규제'나 '프롬프트 행위 로그 저장' 등의 방안이 논의될 수 있다.

결론: LLM 시대, 우리는 무엇을 준비해야 하나?

생성형 AI의 시대는 이제 막 시작됐다. 하지만 이 기술의 양면성을 이해하지 못하면, 우리는 무의식 중에 보안의 구멍을 키우게 된다. 본 논문은 단지 '경고'에 그치지 않는다. 오히려 체계적 실험과 정량적 분석을 통해 실질적인 경각심을 불러일으킨다.

지금 필요한 것은 단순한 두려움이 아닌, 체계적 대응이다.

LLM 안전성 평가 표준 개발
프롬프트 감지 알고리즘 고도화
보안 기관과 AI 연구자 간의 협력 체계 구축

LLM은 '인공지능'일 뿐이다. 하지만 그를 사용하는 인간의 의도에 따라, 국가 안보의 수호자가 될 수도, 침입자의 도구가 될 수도 있다.

출처:

Doumanas, D., Karakikes, A., Soularidis, A., Mainas, E., & Kotis, K. (2025). Emerging Threat Vectors: How Malicious Actors Exploit LLMs to Undermine Border Security. AI, 6(232). https://doi.org/10.3390/ai6090232