생성형 AI 악용한 사이버 범죄 증가 가능성 언급!

과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)는 2024년 사이버 보안 위협 전망을 발표하며, 생성형 AI 기술을 악용한 사이버 범죄 증가를 예고했습니다. 이 기술은 다양한 사이버 공격에 사용될 수 있어, 이에 대응할 기술 개발의 필요성이 제기되었습니다. 주요 사이버 보안 위협으로는 소프트웨어 공급망 공격 확대, 피싱 공격 고도화, 랜섬웨어 공격 등이 있었습니다.

생성형 AI는 우리 삶에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 강력한 기술입니다. 이 기술의 긍정적인 측면은 다음과 같습니다.

긍정적인 측면

효율성 증가: 자동화된 컨텐츠 생성은 많은 분야에서 업무 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 보고서 작성, 데이터 분석 등에서 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

창의적 아이디어 제공: 생성형 AI는 예술, 디자인, 글쓰기 등 창의적인 작업에 새로운 아이디어를 제공합니다. 이는 창작자들에게 영감을 주고, 창의력을 높일 수 있습니다.

교육 및 학습 지원: AI는 맞춤형 교육 자료와 프로그램을 제공하여 학습 효율을 높입니다. 학생들에게 개인화된 학습 경험을 제공하고, 교육자에게는 효과적인 교수법을 지원합니다.

 

 

하지만 이와 동시에 생성형 AI는 부정적인 측면도 가지고 있습니다.

 

부정적인 측면

정보 왜곡: 생성형 AI가 잘못된 정보나 편향된 데이터를 기반으로 컨텐츠를 생성할 위험이 있습니다. 이는 오해와 혼란을 야기할 수 있습니다.

개인정보 침해: 개인 데이터의 무단 활용은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있습니다. 이는 법적, 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다.

사이버 보안 위협: 생성형 AI는 악성코드 제작, 피싱 공격, 사기 등에 활용될 수 있습니다. 이러한 위협은 개인과 조직 모두에게 심각한 위험을 가할 수 있습니다.

부정적 측면 확대 시 발생 가능한 범죄

피싱 및 사기: 생성형 AI, 특히 고도로 발달한 언어 모델과 이미지 생성 도구는 피싱 및 사기 공격에 사용될 위험이 있습니다. 이러한 AI 도구들은 매우 설득력 있는 가짜 콘텐츠를 생성할 수 있어, 사람들을 속이고 개인 정보나 금융 정보를 빼내는 데 악용될 수 있습니다.

피싱 공격의 경우, AI는 실제로 존재하는 인물이나 기업처럼 보이는 이메일, 메시지, 소셜 미디어 게시물을 생성할 수 있습니다. 이러한 메시지들은 매우 현실적이고 구체적인 세부 사항을 포함하고 있어 사용자가 신뢰하고 개인 정보를 공개하거나 링크를 클릭하도록 유도할 수 있습니다.

또한, AI는 실제 인물의 목소리나 얼굴을 모방한 가짜 오디오나 비디오 (딥페이크)를 생성할 수 있어, 이를 통해 사기를 시도하거나 사용자를 혼란에 빠뜨릴 수 있습니다. 이러한 기술의 남용은 재정적 손실은 물론, 사용자의 신뢰를 크게 저하시키는 결과를 가져올 수 있습니다.

이런 위험을 감안할 때, AI 기술 사용과 관련하여 보안과 개인정보 보호에 대한 강력한 대책과 사용자 교육이 매우 중요해집니다. 사용자들은 AI가 생성한 콘텐츠를 식별하고, 의심스러운 요청이나 메시지에 주의를 기울이는 방법을 배워야 합니다. 또한, 기술 개발자와 정책 입안자들은 이러한 위험을 최소화하기 위한 책임 있는 AI 사용 지침을 마련하고 준수해야 합니다.

가짜 뉴스 생성: AI는 사회적 혼란을 야기할 수 있는 가짜 뉴스를 생성하고 유포할 수 있습니다. 이는 공공의 신뢰를 저하시키고 사회적 분열을 조장할 수 있습니다.

디지털 사기술 악용: 정치적 조작이나 사회적 불안을 조성하는 데 생성형 AI가 활용될 수 있습니다. 이는 민주적 가치와 사회 질서를 위협할 수 있습니다.

결론적으로, 생성형 AI는 그 잠재력과 위험성이 공존하는 기술입니다. 이에 대한 균형 잡힌 이해와 적절한 규제 및 관리가 필요합니다. 기술의 혁신적인 측면을 최대한 활용하면서도, 부정적인 측면에 대한 철저한 대비가 필요한 시점입니다.