넷크래프트는 최근 게재한 블로그 게시물에서 매주 수천 개의 웹사이트가 AI 생성형 콘텐츠를 사용하고 있으며, 이 기술의 사용이 꾸준히 증가하고 있다고 밝혔다.
사이트 수는 7월 말부터 급증하기 시작해 8월 첫째 주까지 지속되다가 감소세로 돌아섰다. 넷크래프트는 한 특정한 위협 행위자 한 명이 생성형 AI를 광범위하게 사용하여 가짜 쇼핑 사이트를 개설하고 제품 설명을 작성한 것이 짧은 기간 증가한 것에 기여했을 수 있다고 설명했다.
또한 넷크래프트는 "3월과 8월 사이의 광범위한 활동 증가는 온라인 상점 영역에서 눈에 띄게 급증한 것으로 보인다. 사기성 웹사이트의 콘텐츠 제작 도구로 사용되는 생성형 AI가 보편적으로 확장하고 있음을 나타내며, 내년에는 사기성 온라인 콘텐츠가 기하급수적으로 증가할 수 있다"라고 말했다.
넷크래프트 연구팀은 "생성형 AI로 인해 수많은 악성 웹사이트가 생겨났고, 콘텐츠의 양과 설득력으로 피해자를 끌어모으고 있다"라고 지적했다. 웹사이트나 이메일이 전문적인 영어 표현으로 작성됐다는 이유만으로 합법적인 것으로 판단하는 것은 더 이상 불가능하다는 설명이다. 하지만 이메일이나 사이트에서 가짜임을 증명하는 단서가 있을 수도 있다.
연구팀은 위협 행위자가 사기 이메일에 LLM 출력물을 실수로 포함시키는 경우가 있다고 설명했다. 예를 들면 가족사진 파일 다운로드 링크가 포함되어 있다고 주장하는 피싱 이메일에 "물론이죠! 여기 가족사진을 위한 50개의 문구가 더 있습니다."라는 문장이 포함된 사례가 있었다.
넷크래프트는 "이메일 본문을 생성하는 데 챗GPT를 사용하는 위협 행위자가 무작위 생성기에 도입부를 실수로 포함시킨 것으로 보인다. 이 사례는 생성형 AI와 기존 공격 수법의 조합을 시사한다"라고 말했다.
가짜 홈페이지에도 "물론이죠! 전문 영어로 번역된 내용은 다음과 같습니다."라는 LLM의 출력물이 없다면 충분히 믿을 만하다. 한 회사의 장점을 선전하는 가짜 투자 웹사이트에서도 "물론이죠"라는 표현을 제외하면 "클리브랜드 인베스트의 6가지 주요 강점은 다음과 같습니다."라는 표현은 그럴듯했다.
넷크래프트 연구팀은 "도둑 사이에 명예는 없다. 범죄자가 다른 피싱 사이트에서 인증 정보를 기꺼이 훔치는 것처럼, 그럴듯한 LLM 생성 템플릿을 발견하면 그 내용을 거의 그대로 복제하는 것을 관찰했다"라고 말했다. 예를 들어 "클리브랜드 인베스트" 웹사이트 텍스트는 "브리타닉 파이낸스(Britannic Finance)"를 위해 만들어진 다른 가짜 텍스트를 LLM의 응답 표현을 포함해 복제됐다. 복제 이후 LLM을 사용해 일부 용어를 동의어로 수정한 것으로 보인다.
가짜 사이트, SEO까지 적용
또한 넷크래프트는 더 많은 피해자를 끌어들이도록 SEO를 적용한 가짜 온라인 쇼핑몰과 가짜 약국 사이트를 발견했다. 이들 사이트에서는 "이 개요를 참고하면 좋은 출발점이 될 것입니다..."라는 문구와 함께 제목, 제목, 본문에 SEO 키워드를 포함하라고 안내하는 LLM의 출력물이 포함됐다. 이 모든 것은 빙산의 일각에 불과하다. 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)의 수석 연구 책임자 브라이언 잭슨은 "이 보고서는 생성형 AI 기능으로 강화되고 있는 사이버 위협의 한 영역, 즉 피싱을 통해 피해자에 대한 초기 접근 권한을 확보하는 것에 대해서만 이야기한다"라고 말했다.
잭슨은 "안타깝게도 이는 LLM로 인해 늘어난 전체 위협 중 극히 일부에 불과하다. LLM 덕분에 완전히 새로운 사이버 위협 기법의 분류법이 위협 프레임워크에 추가되고 있다"라고 덧붙였다.
정찰에 악용되는 LLM
잠재적 피해자의 공개 자료와 잠재적 취약점을 검색하고 요약하는 등 정찰 활동에 LLM을 사용하는 경우가 있다. 잭슨은 "오픈AI는 국가가 후원하는 계정이 이런 일을 하는 것을 금지했다. 그다음에는 프롬프트 인젝션과 탈옥 등을 통해 LLM 자체를 악용하려는 시도가 있다"라고 설명하며 마이터 아틀라스(MITRE ATLAS)를 통해 전체 기법 목록을 제시했다. 이는 넷크래프트의 연구 결과와 일치한다. 넷크래프트는 블로그에서 "더 많은 사례가 있으며, 더 교묘한 공격에 LLM이 대규모로 사용되고 있음을 보여주는 결정적인 증거가 있다. 보안 측면에서 갖는 의미는 기업이 경계를 늦추지 말아야 하며, 전문 영어로 작성된 웹사이트 텍스트는 더 이상 합법성을 나타내는 강력한 지표가 될 수 없다는 점이다. 생성형 AI로 인해 인간을 속이기 쉬워지면서 콘텐츠 차단 및 삭제와 같은 기술적 조치가 개인과 브랜드를 보호하는 데 점점 더 중요해지고 있다"라고 강조했다.
잭슨은 "가장 우려스러운 것은 AI로 커지는 기존의 위협이 아니다. 기존 위협을 완화하는 데 도움이 되는 기술은 이미 정의했다. 생성형 AI로 인한 새로운 사이버 위협이 기업의 방심을 불러일으킬 수 있다"라고 언급했다.
이어 "이미 살펴본 바와 같이, 대부분 사람은 경영진이 영상으로 전화를 걸면 실제로 지시를 내리는 사람이라고 믿을 수 있다고 기대한다. 생성형 AI는 한정적인 학습 데이터로도 딥페이크를 효과적으로 만들 수 있기 때문에 더 이상 그렇지 않다"라고 덧붙였다.
editor@itworld.co.kr
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.