28 November 2024
암호화폐 거래소 업비트(Upbit) 약 580억원어치 코인, 북한 해킹조직에 탈취당해
지난 2019년, 국내 굴지의 암호화폐 거래소 <업비트>에서 34.2만개의 이더리움이 알 수 없는 지갑으로 전송되었습니다. 당시 시세로 580억원, 현재 시세로는 무려 1조 4700억원에 달합니다. 지갑 주소는 은행 계좌번호와 같은 역할을 하는데요. 해당 주소는 "0xa09871AEadF4994Ca12f5c0b6056BBd1d343c029"였습니다. 시간이 지나서 지난 11월 21일에서야 경찰은 FBI와의 공조를 통해 해당 사건이 북한 해커, 정확하게는 북한 정찰총국 산하 해킹조직인 '라자루스'와 '안다리엘'이라고 결론 내리고 추적 과정을 공개했습니다. 해당 지갑에 접속한 IP 주소를 입수하고 국제 인터넷 주소 관리기구를 통해 해당 IP 주소는 북한에서 사용된 것을 확인했다고 하는데요. 해커들이 사용한 인터넷망에선 '헐한 일', 우리 말로 '중요하지 않은 일'을 뜻하는 북한 말이 포착되기도 했습니다. 그 외 암호화폐의 흐름, FBI 공조를 통해 얻은 자료 등을 통해 북한 소행으로 결론을 내렸다고 합니다.
북한 해킹조직에 타깃이 된 국내 가상화폐거래소들의 보안 취약점
북한 해킹조직 암호화폐의 탈취흐름도 [출처:중앙일보] : https://www.joongang.co.kr/article/25293776
북한은 트랜잭션을 분산, 찾기 힘들게 하였고 단일 트랜잭션으로 이더리움 34.2만 개를 빼돌렸는데요. 이 가운데 57%는 자신들이 자체적으로 만든 가상자산 교환 사이트 3곳에 보낸 뒤 시세보다 2.5% 싼 가격에 비트코인으로 바꿔치기했고, 이후 비트코인을 현금화하는 방식으로 자금을 세탁한 것으로 추정됩니다. 나머지 이더리움 43%는 중국, 미국, 홍콩, 스위스 등 13개국 51개 거래소로 분산 전송, 세탁되었습니다. 북한이 만든 가상자산 교환 사이트는 폐쇄된 지 오래고, 세탁된 자금 역시 2년 전 추적이 끊겼지만 일부 가상자산이 스위스의 한 거래소에 보관된 것을 2020년에 확인되어, 무려 4년에 걸쳐 국내 자산임을 증명하고 약 4.8비트코인을 환수했습니다. 그 마저도 중국과 미국, 홍콩 등 다른 국가 소재 가상자산 거래소들은 협조 요청에 답하지 않거나, 협조할 의무가 없다며 환수를 거절했습니다. 피해 금액에 비하면 현저히 적은 양입니다. 2019년 당시 업비트에 발생했던 직원 사칭 해킹 메일 유포 사건이 이 해킹의 방법이 아니었나 하는 분석이 나오고 있는데요. 당시 업비트 팀장을 사칭한 해커가 "고객 입출금 관련 지연문제에 대해 내부 회의결과, 직원전용 업비트 지갑을 개인지갑과 연동해서 별도의 승인절차나 검토과정 없이 출금이 가능하게 해준다"는 내용을 미끼로 해서 악성파일 다운로드를 유도한 사례가 나타나기도 했습니다. 실제 고객이 악성코드를 발동했는지는 알 수 없지만, 만일 북한이 업비트 사용자의 정보를 탈취, 시스템에 접속한 순간부터 공격자는 시스템 내부에서 다양한 취약점에 대한 공격을 시도하여 루트 권한을 탈취, 업비트의 핵심 월렛으로 접근할 가능성이 열릴 수 있게 됩니다.
당시 국내 거래소들은 2FA(2단계 인증)를 강제하지 않아서 ID와 비밀번호를 한번 탈취하면 바로 아무런 저항 없이 시스템에 접속할 수 있었습니다. 그 뿐만 아니라 고객들이 거래소를 통해 빈번하게 거래할 때 내부 수수료를 물지 않기 위해 단일 월렛에 가상자산을 보관하고, 고객들에게는 정상적으로 거래가 진행되어 수수료가 빠져나가는 것처럼 보이게 하기도 했습니다. 도덕적 해이도 문제지만, 이 과정에서 단 한 건이라도 월렛 정보가 유출되는 경우 대량의 가상자산이 한 번에 탈취당할 수도 있다는 문제가 있습니다. 거기다 블록체인 기술 자체는 개별 해커가 공격할 수 없지만, 단일 월렛에서 내부 거래로 진행되는 암호화폐 거래소에의 경우에는 블록체인이 주장하는 높은 보안성, 무결성의 보호를 절대 받을 수 없다는 문제도 있습니다.
정부기관의 합동조사 이후의 드러난 보안 실태 및 거래소들의 허술한 대응책
실제 2018년, 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원에서 2017년 9월부터 12월까지 업비트, 빗썸, 코빗, 유빗 등 가상화폐거래소 10곳을 점검하여 '가상화폐거래소 보안 취약점 점검 결과'를 발표하기도 했는데요. 방화벽을 포함한 기초 네트워크 보안 솔루션조차 없었으며, 일부 거래소는 업무용 노트북의 반입과 반출을 자유롭게 허용했고, 무선인터넷 공유기로 업무와 주요망을 관리하는 등 심각한 보안 허점을 노출하고 있었습니다. 기본조차 하지 못하는데 주요 시스템에 대한 접근통제는 가능할 리 없었죠. 이후 두나무측은 2023년에는 인터넷과 차단된 가상화폐 지갑인 콜드 월렛(Cold Wallet)에 회사가 보유한 가상자산의 70% 이상을 보관하고, 인터넷에 연결된 핫 월렛(Hot Wallet)도 단일 레이어가 아닌 다수 레이어로 분산해 운영하여 단 1건의 사이버 침해사고도 발생하지 않았다고 주장했습니다.
하지만 거래소 관련 사고는 아직도 이어지고 있습니다. 올해 6월, 외국의 대형 암호화폐 거래소 크라켄(Kraken)에서는 익명의 보안 연구원이 거래소 플랫폼의 치명적인 제로데이 결함을 발견, 이를 악용해 300만 달러 상당의 디지털 자산을 훔치기도 했습니다. 아이러니한 것은, 해당 보안 연구원이 보상금을 주지 않으면 탈취한 암호화폐를 반환하지 않을 것이라 협박했다는 것인데요. 해당 취약점 역시 블록체인의 취약점이 아니라 거래소 내부의 로직을 악용, 거래 금액을 조작할 수 있었던 데에서 발생한 문제였습니다.
가상자산은 탈중앙화를 통한 분산 거래를 원칙으로 하고 있습니다만, 신원 확인 등의 목적으로 확보한 개인정보를 중앙화해 운영하는 거래소 방침과 거래 편의성을 위해 모든 자산을 따로 운용하는 망분리 없이 동일한 레이어 / 웹 서버에서 작업되고 있어 해커가 웹 서버에 침투해 토큰·정보를 손쉽게 획득할 수 있었습니다. 심지어 가상자산의 분산거래도 해킹에서 자유롭지 못했습니다. 일부 거래소는 자체 블록체인을 운영하기 때문에 8개의 분산 서버를 동시에 해킹하지 않으면 탈취가 불가능하다고 주장하기도 했는데요.
실제로는 과반의 서버만 해킹하는 것으로 자체 체인의 무결성 검증을 손쉽게 무력화, 가상자산을 탈취한 사례가 발생하기도 했습니다. 사실 블록체인이 주장하는 보안의 가장 큰 약점도 여기에 있습니다. 과반 이상의 사용자가 악의적 목적을 가졌다면 너무나 쉽게 파훼되는것이죠. 물론 아직까지는 그런 최악의 악용사례가 비트코인이나 이더리움 등 메이저 가상자산에서는 발생하지 않았으나, 몇몇 알트코인에서는 이런 체인 변조가 발생, 코인의 신뢰 자체가 무너진 경우도 있었습니다.
중앙 집중형 거래소의 보안 취약점을 보완한 탈중앙화 거래소(DEX, Decentralized EXchange)의 가능성과 한계
대부분의 환전 가능 거래소들이 KYC(Know-Your-Customer) 컴플라이언스 준수를 위해 중앙 집중형 거래소(CEX, Centralized EXchange)의 형식을 채택하고 있는데요. 이 방식의 경우, 모든 이용자는 암호화폐(또는 법정화폐)를 거래소 소유의 암호화폐 지갑(또는 은행 계좌)으로 먼저 입금한 후 거래를 해야만 합니다. 이렇게 입금된 거액의 암호화폐(또는 법정화폐)는 거래소가 일괄 관리하게 되면서, CEX 거래소는 보안키 값 하나만 알면 모든 자산 탈취를 가능게한 문제가 발생합니다. . 이를 벗어나고자 나온 것이 DEX(Decentralized EXchange, 탈중앙화 거래소)인데요. 하지만 이런 거래소도 서로 다른 암호화폐 간 교환을 위해 나온 프로토콜인 Uniswap에서 발생하는 MEV(Maximal Extractable Value)라는 중재 방식에 개입, 거래를 속일 수 있다는 취약점이 있습니다.
비트코인을 비롯한 암호화폐가 트럼프 당선인의 친 암호화폐적 행보와 함께 급격하게 시세가 오르고 있습니다. 가뜩이나 기술 탈취나 랜섬웨어 감염과 같이 별도의 사회공학적 해킹을 진행하거나 암시장에서 현금화를 하는 등의 부수적 작업이 필요한 기존 공격과 달리, 암호화폐와 이를 취급하는 거래소에 대한 공격은 해커들에게 아주 먹음직스러운 먹잇감이 될 수밖에 없습니다. 거래소를 통해 자산 거래를 한다면, 무엇보다 안전한 거래소를 사용하는 한편 본인 스스로에 대한 보안성 제고와 엄격한 개인 키(KEY)관리, 개인 PC에 악성코드가 감염되지 않도록 하는 등의 대비를 늘 신경 써야 할 것입니다.
인텔렉추얼데이터는 진화하는 보안 위협에 대한 사전 보호 및 예방 작업을 위해 지속적인 보안 정책을 수행하고 있습니다.

최근 미국에서는 생성형 AI와 대화한 내용을 소송에서 증거로 제출해야 하는지 여부가 쟁점이 된 판례들이 등장했습니다. 주요 법률 매체와 로펌을 중심으로 관련 분석도 활발히 이루어지고 있습니다. 미국 소송 절차인 eDiscovery(이디스커버리) 과정에서, Attorney-Client Privilege(변호사-의뢰인 비밀유지권)와 Work-Product Doctrine(변호사 업무 결과물 원칙)은 증거 제출 의무를 방어하는 매우 중요한 장치입니다. 오늘 다룰 두 사건은 모두 생성형 AI를 소송 준비 과정에 활용한 경우지만, 법원은 eDiscovery 제출 대상 여부를 각각 다르게 판단했습니다. 인텔렉추얼데이터는 화제의 두 사건 판례를 비교 분석해, 기업이 미국 소송 eDiscovery에서 자료 제출 및 방어를 위해 사전에 점검해야 할 부분을 실무적 관점에서 정리했습니다. ✔ 미국 법조계의 뜨거운 이슈: Heppner, Warner 사건이 화제가 된 이유는? 1. 생성형 AI 사용 확대 흐름에서 등장한 사례2. AI와의 대화의 증거성, 법적 취급에 관한 미국 법원 최초·초기 판결3. 공개 AI 플랫폼에 관한 법원의 판단 기준 제시 두 사건은 생성형 AI를 사용한 소송 준비라는 공통점이 있으나, 같은 날 상반된 판단이 내려졌습니다. 법원은 Heppner 사건을 “first impression”, 즉 해당 쟁점을 최초로 다룬 판결이라고 명시했습니다. Heppner 건은 AI와의 커뮤니케이션이 미국 소송 eDiscovery 과정에서, Attorney-Client Privilege 또는 Work Product 보호, 즉 eDiscovery 제출 의무 방어에 해당하는지 처음 판단한 사건이 되었습니다. 이 사건은 AI 사용 주체 및 목적, 변호사의 개입 여부, 데이터 수집·학습·공개 범위 등에 따라 법원의 판단이 달라질 수 있음을 보여주었습니다. 또한 Warner 사건은 변호사 없이 소송을 진행한 당사자(pro se)가 생성형 AI로 준비한 자료도 Work Product 보호를 받을 수 있음을 보여준 사례로 주목받았습니다. *Attorney-Client Privilege(ACP): 변호사-의뢰인 비밀유지 특권. 의뢰인이 법률 조언을 구하기 위해 변호사와 주고받은 의사소통의 비밀을 보장*Work Product Doctrine: 변호사 업무 결과물 원칙. 소송 준비 과정에서 변호사가 작성하거나, 변호사의 지시·개입에 의해 작성된 자료를 보호하는 원칙 ✔ Heppner - 생성형 AI로 소송을 준비한 자료, eDiscovery 공개 or Privilege(특권) 보호 대상인가?판례: United States v. Heppner, No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 배경 여러 기업 임원으로 재직했던 Heppner는 증권·전신 사기 등의 혐의로 2025년 10월 형사 기소되었습니다. Heppner는 소환장을 받고 변호인을 선임한 상태에서, Anthropic의 소비자용 AI인 클로드(Claude)를 이용해 방어 전략과 법적 주장을 정리한 31개의 프롬프트 및 문서를 작성했고, 이후 이 자료를 변호인과 공유했습니다. FBI 자택 압수수색 과정에서 해당 문서가 담긴 전자기기가 확보되었고, 이에 Heppner 측은 Attorney-Client Privilege와 Work Product Doctrine으로 보호된다고 주장하며 정부의 열람에 이의를 제기했습니다. 사건 쟁점공개 AI 플랫폼과의 대화가 Attorney-Client Privilege 또는 Work Product Doctrine으로 보호받을 수 있는가? 법원의 판단 법원은 피고가 공개 AI 플랫폼과 주고받은 대화 기록 문서가 ACP와 Work Product Doctrine으로 보호받지 않는다고 판결했습니다. 이는 생성형 AI 대화의 증거성에 관한 초기 판례로 평가됩니다. Heppner 사건에서 ACP가 적용되지 않은 이유법원은 아래 세가지를 이유로 Claude와의 소통을 법률 자문으로 볼 수 없다고 판단했습니다. 1. 변호사-의뢰인 관계 부재: Claude는 변호사가 아님2. 합리적 기밀 유지 기대 부족: Claude는 변호사가 아닌 제3자, Anthropic의 개인정보처리방침상 기밀이 유지되지 않음3. 법률 자문 목적 부정: 변호인의 지시를 받지 않았으며, Claude는 법률자문을 제공하지 않음출처: United States v. Heppner , No. 25-cr-00503 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026) 사건 판결문 Anthropic(앤트로픽)은 Claude가 법률 자문을 제공하지 않는다고 명시하고 있습니다. 또한 Anthropic 개인정보처리방침상 Claude에 입력된 프롬프트와 출력 데이터는 AI 모델 학습에 활용되거나 정부 규제 기관을 포함한 제3자에게 공개될 수 있습니다. Heppner 사건에서 Work Product Doctrine이 적용되지 않은 이유Heppner의 변호사는 AI 활용을 지시하지 않았으며, Heppner가 자발적으로 작성한 자료임을 인정했습니다. ✔ Warner - 생성형 AI와의 대화는 제3자와의 커뮤니케이션인가, 그저 도구의 사용인가?판례: Warner v. Gilbarco, Inc.,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 배경원고 Warner는 인종차별을 이유로 전 회사 Gilbarco 등을 상대로 고용 차별 소송을 제기했습니다. 소송 과정에서 AI 사용과 eDiscovery에 관한 법원의 명령(order)이 내려졌습니다. 사건 쟁점생성형 AI 사용 자료의 eDiscovery 대상 여부와 Work Product Doctrine의 보호피고는 원고가 챗지피티(ChatGPT) 등 생성형 AI에 입력·생성한 자료와 AI 사용 기록 일체의 제출을 요구했습니다. 원고는 해당 자료가 소송 준비 과정에서 생성된 것으로, Work Product 보호를 주장하며 제출을 거부했습니다. 법원의 판단 법원은 피고 요구를 기각했습니다. Patti 치안판사는 해당 자료는 디스커버리 대상이 아니며, 대상이라 하더라도 Work Product Doctrine에 의해 보호될 수 있다고 판단했습니다. 이는 생성형 AI 활용 자료의 eDiscovery 범위와 Work Product 보호에 관한 중요한 판례로 평가됩니다. 1. Work Product 보호 인정원고는 pro se(본인 소송) 원고가 ChatGPT 등 생성형 AI을 활용한 소송 준비자료가 Rule 26(b)(3)(A)에 따른 Work Product 보호 대상이 될 수 있다고 판단했습니다. AI 사용만으로 보호가 자동 포기되지는 않는다고 봤습니다. 2. AI는 "제3자(person)"가 아니다법원은 "ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 도구(tool)이지 사람(person)이 아니다"라고 명시했습니다. Work Product 보호 포기(Waiver)는 적대적 당사자나 그에 준하는 제3자에게 정보가 공개된 경우 성립하는데, AI 입력만으로 공개로 볼 수 없다고 판단했습니다. 3. 비례성 미충족법원은 피고의 광범위한 AI 사용 자료 요구는 Rule 26(b)(1)의 관련성·비례성 요건을 충족하지 못하며, 원고의 사고 과정과 소송 전략을 들여다보려는 Fishing Expedition에 해당한다고 판단했습니다.*출처: Warner v. Gilbarco, Inc. ,No. 2:24-cv-12333 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026) 사건 판결문 ✔ 인텔렉추얼데이터 eDiscovery 전문가 코멘트AI를 활용해 생성·이용된 자료가 eDiscovery 대상에 포함되는지, 그리고 이에 대해 ACP(Attorney-Client Privilege) 또는 Work Product 보호가 인정되는지는 사건 유형, AI 활용 주체, 사용 목적 등에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 향후 관련 판례와 논의 역시 지속적으로 축적될 것으로 보입니다. 특히 기업 입장에서는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성형 AI 사용이 확대되는 흐름 속에서, 그에 따른 법률 리스크도 함께 검토할 필요가 있습니다. Heppner 사건의 법리는 형사에 국한되지 않고 민사 소송과 기업 내부 조사에도 확장 적용될 수 있습니다. 임직원이 공개형 AI로 소송 전략이나 법률 분석을 수행할 경우, 기밀정보가 상대방에게 노출되거나 기업에 불리한 내용이 증거로 남을 위험이 있으며, 이는 기업 증거보전(Legal Hold) 및 기밀정보 관리 이슈로도 이어질 수 있습니다. 기업 법무에 AI를 도입할 때에는 Enterprise 플랜 또는 폐쇄형(Private) AI 환경을 기반으로 이용 약관과 정보보안 요건을 검토하는 것이 필요합니다. Warner 사건은 pro se(본인 소송) 사례인 만큼 법원이 유연한 기준을 적용했을 가능성이 있어, 기업 소송에서는 보다 엄격한 기준이 적용될 수 있다는 점도 고려해야 합니다. 사내 AI 활용 정책 수립과 임직원 교육을 통해 기업의 증거 관리 프로세스가 법적으로 방어 가능한(Defensible) 체계를 갖추도록 준비하는 것이 중요합니다.
May 19 2026

중국 생성형 인공지능 딥 시크(DeepSeek R1)의 과도한 이용자 정보 수집이 아직도 논란이 되고 있습니다. Open AI가 있는 미국은 물론이고 한국에서도 금지령이 확산되고 있는데요. 계속되는 주요 기관의 딥 시크 접속 차단 조치외교부와 국방부, 산업통상자원부가 6일 딥 시크 사이트 접속을 차단한데 이어 통일부와 농림축산식품부, 보건복지부, 환경부, 과학기술정보통신부 등도 7일 딥 시크 금지령에 동참했습니다. 앞서 행정안전부와 국가정보원은 지난 3일 모든 중앙부처와 광역 지방자치단체에 딥 시크, 오픈AI 등 생성형 인공지능(AI)을 사용할 때 민감한 정보는 입력하지 말라는 내용을 담은 보안 가이드라인을 발송한 바 있는데 이 같은 지침에 따라 접속 차단이 늘어나고 있습니다.한국거래소도 지난달 말 딥 시크 접속을 차단하는 등 내부 보안 조치를 실시했습니다. 한국 거래소는 현재 Open AI의 Chat GPT와 구글 제미나이 등 미국 기업들의 AI 서비스 이용은 막지 않고 있습니다. 한국인터넷진흥원(KISA) 역시 <보호나라> 홈페이지를 통해 생성형 AI 사용 시 주민등록번호, 전화번호, 주소 및 금융 정보 등의 개인 정보를 입력하지 않도록 주의하라는 내용이 포함된 ‘생성형 AI 사용 관련 주의 보안권고’를 공지했습니다. 생성형 AI 공개가 하루 이틀 일이 아닌데 이렇게 나오는 것은 다분히 딥 시크를 겨냥한 것이라고 볼 수 있습니다.딥 시크 코드 해독으로 밝혀진 개인정보 유출?거기다 개인정보 유출 증거가 나왔다며 미국 사이버보안업체 페루트(feroot) 시큐리티의 이반 차린니 최고경영자(CEO)가 AI 소프트웨어를 활용해 딥시크의 코드를 해독한 결과 감춰진 부분을 발견했다는 보도가 미국 ABC방송을 통해 발표되었는데요. 차린니 CEO는 "중국 정부의 통제 아래 있는 서버들과 중국 내 회사로의 직접적 연결이 보인다"며 "이는 과거에는 한 번도 본 적이 없는 것"이라고 말했습니다.딥 시크 코드 내에 차이나모바일의 온라인 레지스트리 사이트 'CMPassport.com'으로 사용자 정보를 전송하는 기능을 지닌 코드가 의도적으로 은폐된 듯한 모양새로 삽입돼 있었다는 게 차린니 CEO의 주장입니다. 이들은 "딥 시크에 가입하거나 로그인하는 사용자는 자신도 모르게 중국 내 계정을 만들게 돼 신원과 사용한 검색어 등이 중국 정부 시스템에 노출될 수 있다는 것"이라고 설명했는데요. 미 국토안보부 차관을 지낸 존 코언은 ABC 방송 인터뷰에서 "국가안보 당국자들은 언제나 중국 기업들이 판매하는 기술제품에 중국 정부가 자료를 들여다볼 수 있는 백도어가 있다고 의심해 왔다"면서 "이번 사례에선 그런 백도어가 발견됐고 열렸으며 이는 우려스러운 일"이라고 말했습니다. 미 하원 정보위원회 소속인 조시 고트하이머 의원도 "모든 정부 기기에서 딥 시크를 즉각 금지해야 한다"면서 "누구도 본인 기기에 내려받지 못하게 해야 하고 대중에도 알려야 할 것"이라고 말했습니다.오픈 소스인데 백도어 삽입? 지속되는 보안 관련 논란그러나 좀 이상합니다. 클린 코드 원칙 이야기를 하지만 잘 지켜지지 않을뿐더러, 소스가 공개돼 있는데 백도어를 다 보이게 심어놨다는 게 쉽게 납득하기 힘듭니다. 중국 레지스트리 사이트 역시 다른 단계가 아니라 로그인 단계에서 중국 통신사 네트워크 주소가 하드코딩되어 있다는 것을 증거라고 주장하고 있는거죠. 그런데 실제 개발을 해 보면 서버 주소나 암호화 키 등은 암호화가 되어 숨겨집니다. 저렇게 드러내는 것이 오히려 더 어색하죠.일각에서는 이를 보고 '중국의 세계 감시', '기술 탈취'를 이야기하지만 아직까지 드러난 바에 따르면 과도한 공포가 아닐까 하는 의구심을 갖게 한다는 것입니다. 정말로 숨길 의도가 있었다면 더 깔끔한 방법으로, 티나지 않게 숨길 수가 있거든요. 많은 사람들은 이런 갑작스러운 차단에 대해 미국이 OAI를 차세대 성장 동력으로 내세우는 가운데 스타게이트 프로젝트를 발족하면서 딥 시크의 등장이 달갑지 않아서 스타게이트 프로젝트 참가국들을 통해 압박을 하고 있다는 해석을 내놓기도 했습니다. 실제 미국 FCC(연방통신위원회, Federal Radio Commission)은 차이나모바일을 국가안보 위협으로 지정하기도 했는데, 이 상황에서 딥 시크 로그인 페이지에서 해당 기업의 코드가 발견되었다는 점에서 더욱 더 문제시하려는 것 아닌가 하는 의혹도 있습니다.딥 시크 보안에 대한 우려와 중국 정부의 반발각국 정부와 기업이 보안 우려에 따라 중국 AI 모델 딥 시크 사용 금지에 나서자, 중국은 불법 데이터 수집은 없다며 반발에 나섰는데요. 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 정례 브리핑에서 "중국은 국가 안보 개념을 일반화하고 경제·무역 문제를 정치화하는 방식에 일관되게 반대해왔다"며 "지금껏 기업 혹은 개인에 위법한 형식으로 데이터를 수집·저장하라고 요구한 적도 없고 요구하지도 않을 것"이라고 강조했습니다. 아울러 중국 기업의 합법적 권익을 굳게 수호할 것이라며 경우에 따라 보복 조치에 나설 수 있다고 말했습니다. 하지만 중국의 국가정보법 상 모든 조직과 개인이 정부의 정보 활동을 지원하고 협력하도록 요구하고 있기 때문에, 중국 당국은 딥 시크가 수집한 해외 사용자의 데이터에 접근할 가능성이 있다는 우려 자체는 상존하고 있습니다. 실제 중국은 다양한 분야에서 과도한 개인정보를 가져가는 모습을 보여줬거든요. 물론 아직까지 딥 시크가 이런 위험성이 있다는 것이 증명되진 않았지만, 이번 딥 시크 사태를 놓고 미국과 중국이 다투는 것은 AI 기술이 가져올 수 있는 개인정보 보호, 데이터 주권, 국가 안보, 기술 헤게모니 등 다양한 문제를 잘 보여준다고 생각합니다.국가 간 데이터 흐름을 관리할 통일된 프레임워크의 필요성사실 국제사회는 이런 문제에 대응하기 위해 다양한 규제 프레임워크를 제시하고 있습니다. 대표적인 것이 EU의 COMPL-AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 AI 모델의 해킹 위험과 편향성을 체계적으로 평가하는 기술적 규제의 선례를 제시하고 있습니다. EU AI Act의 6대 윤리 원칙을 27개의 기술 벤치마크로 구체화하여, 프롬프트 유출이나 목표 변조와 같은 사이버 보안 위협에 대한 모델의 취약성을 진단하고, HarmBench 데이터셋을 활용해 인종과 성별 편향성을 정량화 합니다. 오는 2025년 4월부터 EU AI Act의 공식 감사 도구로 활용됩니다. 하지만 아직까지 범 국가 간 단일 모델, 통일 프레임워크는 만들어지지 않았습니다.그리고 국가 간 데이터 흐름, 소위 크로스보더 데이터 흐름에 대한 관리의 중요성 역시 부각되게 되었습니다. EU의 GDPR, Data Act, 미국 법무부(DOJ) 등의 정책이 충돌하게 된거죠. 프레임워크를 비롯해 데이터 관리에 있어서 까지 국제 공조, 조화가 시급한 과제가 되고 있는 상황입니다. 미-중간의 다툼도, AI의 미래를 위한 경쟁도 좋지만 무엇보다 사람들이 안전한 시스템을 쓸 수 있도록 투명한 체계를 만드는 것이 피할 수 없는 AI의 대두 시대, 그리고 그 시대에서 살아갈 인류의 공공복리를 위해 필요한 내용이 아닐까 생각됩니다.
Feb 13 2025