[전화성의 기술창업 Targeting] 〈348〉 [AC협회장 주간록58] 차등 정보보호 기술로 만드는 안전한 한국형 LLM 생태계

최근 보고서들에 따르면, 대규모언어모델(LLM) 활용이 급격히 확대됨에 따라 개인정보 유출 위험이 주요 이슈로 떠오르고 있다. 다양한 도메인에서 사용되는 방대한 데이터에는 이름, 이메일, 거래 정보 등 민감한 개인식별정보(PII)가 상당수 포함돼 있으며, 이를 모델 학습에 직접 활용할 경우 개인정보가 축적돼 프라이버시 문제와 규제 위반 위험이 커질 수밖에 없다.

실제로 LLM의 개인정보 암기 문제는 이미 여러 연구를 통해 검증된 바 있다. GPT-2 모델을 대상으로 한 연구 결과, 특정 질의만으로도 훈련 데이터에 포함된 이름, 전화번호, 이메일 주소와 같은 민감한 개인정보가 추출되는 사례가 확인됐다. 이와 함께 프롬프트 해킹(prompt injection) 공격과 같은 새로운 사이버 위협도 주목받고 있다. 정교한 프롬프트로 인해 모델이 내부 지식이나 민감 데이터를 의도치 않게 노출할 수 있어 LLM 활용에는 보다 세밀한 대응이 요구된다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 최근 글로벌 연구와 산업계에서는 차등 프라이버시(Differential Privacy)와 같은 첨단 정보보호 기술을 적용한 평가 벤치마크 필요성을 강조하고 있다. 차등 프라이버시는 데이터에 일정한 수학적 잡음을 추가해 개별 데이터가 식별되지 않도록 하는 기술로, 데이터 분석 유용성은 유지하면서 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있다. 일반적인 언어 이해 능력을 평가하는 KMMLU, GLUE, SuperGLUE와 같은 기존 벤치마크 외에도 PrivLM-Bench와 RED TEAM Benchmarks처럼 개인정보 보호와 보안을 전문적으로 평가하는 벤치마크가 등장했다.

그러나 글로벌 벤치마크 대부분은 영어 중심으로 개발돼 있어, 한국의 특수한 환경과 규제 체계를 제대로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 특히 한국은 개인정보보호법, 신용정보법 등 강력하고 구체적인 개인정보 보호 법률 체계를 가지고 있어, 이러한 국내 환경을 정확히 반영한 한국형 개인정보 보호 벤치마크 개발이 절실하다.

한국형 벤치마크는 데이터 개인정보 자동 인식 및 차단 기능, 악의적 프롬프트 해킹 대응, 국내 규제 준수 여부 평가, 인컨텍스트 러닝 데이터를 통한 개인정보 기억력 평가 등 구체적인 항목을 포함해, LLM 개인정보 보호 성능을 객관적으로 평가할 수 있어야 한다. 차등 프라이버시와 같은 첨단 정보보호 기술을 적극 도입해 개인정보 유출 가능성을 최소화하고, 보다 신뢰할 수 있는 모델 개발을 유도해야 한다.

이러한 한국형 개인정보 보호 벤치마크가 공식적으로 구축되면, 국내 전 분야에서 AI 모델 개인정보 보호 수준을 객관적으로 검증할 수 있게 된다. 이는 단순한 성능 평가를 넘어, AI 개발자들이 반드시 준수해야 할 최소한의 개인정보 보호 기준을 정의하고, 차등 정보보호 기술을 활용해 악의적 공격에 강력하게 대응하는 안전한 AI 생태계를 조성하는 데 기여할 것이다. 이를 통해 AI를 활용한 서비스들이 대중의 신뢰를 얻고 광범위하게 확산될 수 있는 토대가 마련될 것이다.

결국 한국형 차등 정보보호 기술 기반 벤치마크 도입은 국내 AI 경쟁력 강화와 개인정보 보호가 균형 있게 발전하는 선진적인 AI 생태계 구축의 중요한 발판이 될 것이다. 정부와 산업계, 학계가 협력해 이러한 벤치마크 구축에 적극 나서야 하며, 이는 한국의 AI 기술이 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 위치를 확보하는 데 중요한 역할을 하게 될 것이다.

전화성 초기투자AC협회장·씨엔티테크 대표이사 glory@cntt.co.kr

김현민 기자 minkim@etnews.com