생성형 AI의 정보보안 리스크 – GPT로 유출되는 조직의 내밀한 데이터

GPT의 도입과 함께 열리는 ‘보이지 않는 백도어’

  조직 내부에서의 GPT 사용이 증가하고 있다. 마케팅 초안 작성, 회의 요약, 계약서 해석, 코드 리뷰까지 GPT는 이제 단순한 외부 지식 검색 도구가 아니라 조직의 실질적인 업무 프로세스에 통합되고 있다. 하지만 이 과정에서 하나의 커다란 보안 사각지대가 열리고 있다. 바로 ‘내부 정보의 무의식적 유출’이다. 사용자는 GPT에 질문을 던지며, 종종 조직 내부의 데이터를 포함하거나, 민감한 프로젝트 정보를 전제로 삼는다. 이 질문들은 모델의 학습 대상은 아니라고 밝혀졌지만, 인터페이스 차원에서는 여전히 전송되고, 로그로 저장될 수 있다. 그리고 그 과정은 완전히 사용자 통제를 벗어난다.

  특히 클라우드 기반의 API나 웹 인터페이스를 사용하는 경우, 모든 텍스트 입력은 중앙 서버를 거치며, 법적으로 사용자가 제공한 데이터가 일시적으로 저장되거나, 성능 개선용 피드백으로 활용될 수 있는 구조다. GPT API를 제공하는 OpenAI, Google, Anthropic 등은 대부분 "학습에는 사용하지 않는다"라고 선언하지만, 학습이 아니더라도 데이터는 일정 시간 처리 로그로 남을 수 있으며, 이는 시스템 관리자의 접근 가능성, 혹은 외부 해킹의 표적이 될 수 있다. 이때 발생하는 정보보안 리스크는 단순한 개인정보 유출을 넘어, 기밀 전략 노출, 내부 보고서 구조 유출, 코드 및 알고리즘 설계 공개와 같은 조직의 핵심 경쟁력 손실로 이어질 수 있다.

  이와 같은 위협은 외부 해커의 침입처럼 명시적인 공격이 아니라, 합법적 기술 사용의 부작용으로 발생한다는 점에서 더욱 위험하다. 사용자는 AI와의 대화에서 의도적으로 보안 규정을 위반하지 않는다. 하지만 질문 속에 포함된 단어 하나, 예를 들어 “우리 ABC 고객사의 신규 계약서 문구를 바탕으로” 같은 표현은 곧바로 민감 정보 노출의 창구가 될 수 있다. GPT는 이 정보를 학습하진 않더라도, 해당 프롬프트가 클라우드 로그에 남거나, 엔지니어가 디버깅 과정에서 내용을 확인할 수 있는 환경이라면, 정보보안의 관점에서 치명적인 누수가 된다.

사용자 입력은 ‘정보 자산’이다 – 조직 내부 데이터의 무의식적 유출 경로

  기업 내 GPT 사용이 일상화되면서 생겨난 가장 큰 보안 사각지대는 바로 ‘프롬프트’ 자체가 정보 유출의 경로가 될 수 있다는 사실이다. 많은 직원들은 자신이 GPT를 사용할 때 어떤 정보를 입력하고 있는지 깊이 인식하지 못한다. 질문이 곧 기록이고, 그 기록이 조직의 외부 시스템에 전송될 수 있다는 사실은 아직 많은 사용자에게 낯설다. 예를 들어 마케팅 부서 직원이 GPT에 “경쟁사 X의 제품과 우리 제품(모델 A)의 비교 요약 보고서를 작성해 줘”라고 입력하는 순간, GPT의 서버에는 ‘모델 A’, ‘비교 전략’, ‘경쟁사 분석 방식’이라는 조직 고유의 전략 정보가 포함된 문장이 전달된다.

  이 정보는 학습에 사용되지 않더라도, 일시적인 캐시 메모리, 디버깅 로그, 전송 패킷 기록 등의 형태로 물리적으로 전파된다. 특히 API 기반 GPT를 사용할 경우, 로그 수집 기능이 기본적으로 활성화되어 있는 서비스가 많고, 일부는 성능 향상을 위한 로그 피드백 옵션을 디폴트로 설정해두고 있다. 기업 보안 관리자들이 이 부분을 정확히 파악하지 못한다면, 기업 전체가 기술적 백도어를 허용한 셈이 될 수 있다.

  더 심각한 점은 프롬프트가 단순한 질문 수준을 넘어서고 있다는 사실이다. 현재 GPT는 업무 보고서 작성, 계약서 분석, 코드 리뷰, 고객 커뮤니케이션까지 다양한 텍스트 기반 업무를 처리하고 있으며, 이때 입력되는 문장 안에는 계약 금액, 조건, 내부 정책, 프로젝트 진행 단계 등 고급 민감 데이터가 복합적으로 내장되어 있다. GPT에게 입력되는 문장은 곧 조직 내 문서의 요약본 또는 압축본이 되는 셈이며, 이들은 무의식 중에 외부 클라우드 시스템에 전송된다.

이런 현상을 “비의도적 비인가 데이터 전송(unintentional unauthorized data transmission)”이라고 규정할 수 있다. 이 개념은 단순히 해킹이나 내부자 유출처럼 명시적인 정보 침해와 다르며, GPT의 도입 자체가 새로운 정보 노출 지점을 만든다는 점에서 정보보안 체계의 근본적인 재설계를 요구한다. 많은 기업들이 내부망 전용 GPT나 자체 호스팅 모델(Open Source LLM)을 도입하려는 것도 이와 같은 이유에서다. 하지만 완전한 차단은 어렵다. 프리랜서, 외주 개발자, 협력사 등 외부 협력자의 접근도 고려할 때, GPT 사용을 통제할 수 없는 경로는 여전히 존재한다.

  이 문제의 해결을 위해서는 단지 기술적 대응만으로는 부족하다. 프롬프트 설계 가이드라인, 사용자 교육, 보안 정책과의 연동, 내부 데이터 분류 체계의 정교화 등 복합적인 조직적 대응 전략이 병행되어야 한다. 다음 문단에서는 이에 대한 기술적·제도적 대응 프레임을 구체적으로 다룬다.

 

기술적 대응의 한계와 보안 설계의 방향: 서버 보안만으로는 막을 수 없는 GPT 기반 리스크

  많은 기업들이 생성형 AI의 정보 유출 위험을 인지하고 대응 전략을 수립하고 있지만, 기술적 보안만으로는 GPT 기반 리스크를 원천적으로 차단할 수 없다. 전통적인 정보보안 프레임워크는 내부망 제어, 권한 관리, 암호화 전송, 로그 모니터링 등의 요소로 구성되며, 이는 중앙 집중적 IT 환경에서는 매우 효과적이었다. 하지만 GPT의 경우, 정보는 보안 장비를 거치기 전에 사용자 브라우저 또는 클라이언트 단에서 직접 외부 API로 전달된다. 이 구조는 보안 경계선을 무력화시키며, 사용자의 무의식적인 행위 하나로도 내부 기밀이 외부로 유출될 수 있다는 근본적인 한계를 드러낸다.

  예를 들어, 사용자가 사내 프로젝트에 관한 문서 일부를 복사해 GPT에게 “더 쉽게 써줘”라고 요청하는 순간, 그 문서는 클라이언트에서 외부 서버로 전송된다. 이때 데이터는 HTTPS를 통해 암호화되어 안전하게 전송되지만, 문제는 이 데이터가 전송 자체로 조직의 통제를 벗어난다는 점이다. 데이터 유출의 ‘사고’가 아닌 ‘기능’으로서의 GPT 사용이기 때문에, 전통적인 보안 정책으로는 대응이 불가능하다. 이것이 바로 생성형 AI의 정보보안 리스크가 기존 시스템보다 훨씬 복잡하고 다층적인 이유이다.

  이러한 구조적 문제를 해결하기 위한 첫 번째 기술적 접근은 LLM(Local Language Model)의 사내 배포다. 조직 내 GPT 대체 모델을 자체 서버에서 실행함으로써, 민감 정보가 외부로 유출되는 경로 자체를 원천적으로 차단하는 방식이다. 하지만 이 방식은 GPU 인프라 구축, 모델 파인튜닝, 유지보수 인력 확보 등 막대한 리소스를 요구하며, 중소기업이나 기관에게는 현실적으로 적용이 어렵다.

  두 번째 기술적 접근은 프롬프트 필터링 시스템의 도입이다. 이는 사용자 입력 시 민감 키워드나 특정 문맥이 포함된 경우, 자동으로 경고 메시지를 출력하거나 입력을 차단하는 시스템이다. 최근 일부 보안 솔루션 업체들은 이러한 ‘AI 입력 프록시’를 개발 중이며, GPT 프롬프트를 사전 분석하여 고위험 데이터가 전달되지 않도록 하는 사전 필터링 기반 보안 레이어를 제안하고 있다. 그러나 이 또한 사용자 경험을 저해하거나, 실제 업무 흐름을 끊는 문제가 발생할 수 있어 현장에서는 적극적으로 도입되지 못하고 있다.

  궁극적으로는 기술적 차단보다 더 중요한 것이 있다. 바로 조직 구성원의 프롬프트 리터러시(prompt literacy), 즉 “어떤 질문이 데이터 유출로 이어질 수 있는가?”에 대한 이해 능력과 경계 감각이다. 이 리터러시를 높이는 것이 기술보다 더 강력한 방어선이 될 수 있다.

 

실제 유출 사례와 조직 차원의 대응 실패

  2023년, 글로벌 반도체 제조 기업 A사는 내부 직원이 ChatGPT를 통해 코드 최적화를 요청하는 과정에서, 미공개 알고리즘의 핵심 로직 일부가 외부 서버로 전송되었다. 이 프롬프트는 단 한 번의 요청에 불과했지만, 해당 코드는 경쟁사 인수 관련 프로젝트의 일환으로 개발된 것이었고, 이후 감사 과정에서 이 데이터가 3개월간 외부 로그에 보존되었다는 사실이 드러났다. 해당 기업은 즉시 관련 부서의 AI 사용을 차단했지만, 이미 핵심 기술의 일부가 조직 외부에 유출된 상태였다.

  이 사례는 명확한 ‘고의’ 없이도 정보 유출이 발생할 수 있음을 보여준다. 더 큰 문제는 많은 조직이 이와 유사한 위험을 감지하지 못하고 있다는 점이다. 2023년 미국의 보안 전문지 CSO Online에서 조사한 결과에 따르면, 전 세계 기업 보안 책임자 중 61%가 ‘조직 내 GPT 사용 현황을 실시간으로 파악하지 못한다’고 응답했다. GPT 사용은 SaaS 형태로 개별 브라우저에서 이루어지고 있으며, IT 부서의 통제 범위를 넘는 경우가 많기 때문이다.

  한국 내에서도 비슷한 사례가 있다. 한 금융기관 B사는 GPT를 활용해 고객 응대 스크립트를 자동 생성하고 있었는데, 콜센터 직원 중 일부가 고객의 실제 질문 내용을 붙여 넣어 응답을 생성하는 과정에서, 고객의 이름, 상품 유형, 거래 조건 등 금융 관련 개인정보가 외부로 전송되었다. 이 문제는 자체적으로는 발견되지 않았으며, 외부 컨설팅 업체의 보안 진단을 통해 뒤늦게 드러났다.

  이러한 사례는 두 가지 교훈을 준다. GPT는 조직 내부에서 너무 빠르게 확산되고 있으며 전통적 보안 체계로는 통제가 불가능하는 점과 많은 조직이 GPT를 ‘기술 도구’로만 이해하고 ‘정보 시스템’으로는 관리하지 않고 있다는 점이다. 이러한 인식의 부재가 정보보안 문제를 악화시키고 있다.

 

생성형 AI 시대의 보안 전략: 기술 중심 대응에서 인간 중심 대응으로

  GPT로 대표되는 생성형 AI는 이미 조직의 일상 업무 속에 깊숙이 들어와 있다. 이를 거부하는 전략은 비현실적이며, 차단 중심의 대응도 생산성을 저해하는 부작용으로 이어질 수 있다. 따라서 보안 전략은 이제 단순한 기술 차단에서 ‘디지털 행동 설계’ 중심으로 전환되어야 한다. 이는 곧 GPT 사용의 정책화, 사용자 리터러시 교육, 인터페이스 설계의 삼위일체 전략이다.

  첫째, GPT 사용의 정책화를 위해서는 GPT 사용에 대한 명확한 사내 가이드라인과 보안 약속서가 필요하다. 어떤 데이터는 GPT에 입력할 수 없고, 어떤 경우에는 자체 AI를 사용해야 하며, 로그 기록은 어디까지 허용되는지를 명확히 규정해야 한다. 이는 일회성 교육이 아닌, 실제 업무 흐름과 통합된 프로세스 레벨의 규정화여야 한다.

  둘째, 사용자 리터러시 교육이 필요하다. 모든 직원이 보안 담당자가 될 필요는 없지만, GPT가 ‘비인가 데이터 전송 장치’가 될 수 있다는 사실은 인식해야 한다. 특히 계층별 GPT 사용 빈도와 리스크에 맞는 맞춤형 보안 리터러시 교육은 가장 필수적인 조건이다.

  셋째, 기술적으로 GPT 입력 인터페이스 자체에 보안 필터, 프롬프트 경고 시스템, 시각적 가이드라인 등을 통합할 수 있다. 예를 들어 프롬프트에 ‘계약서’, ‘내부(안)’, ‘기밀’, ‘고객명’ 등이 포함될 경우 자동 경고를 주거나, 색상으로 민감도 수준을 표시하는 방식이다. 이는 사용자가 보안을 스스로 인식하게 만드는 디지털 주권 기반 보안 UX 설계의 일환이다.

  위의 세 가지 전략은 기술적 완성도보다 조직 전체의 디지털 소통 문화를 재구성하는 과정이다. GPT는 단지 정보를 제공하는 시스템이 아니라, 조직 내부 정보를 외부로 발산할 수 있는 창구이기도 하다. 이것이 곧 생성형 AI 시대의 정보보안이 기존과 전혀 다른 이유이며, ‘보안의 철학’ 자체를 재정립할 시점이 도래했음을 의미한다.