통제된 시험장을 빠져나온 AI…오픈AI 모델이 외부 플랫폼을 해킹했다

AI가 스스로 통제구역을 빠져나와 인터넷에 접속한 뒤 외부 기업의 시스템을 해킹했다. 영화 속 이야기가 아니다. 오픈AI가 자사의 첨단 AI 모델을 시험하던 중 실제로 발생한 보안 사고다.

사고에 관여한 모델은 GPT-5.6 Sol과 이보다 성능이 높은 비공개 시험 모델이었다. 이들은 오픈AI가 마련한 격리된 시험 환경에서 ‘ExploitGym’이라는 사이버보안 평가를 수행하고 있었다. 여러 취약점을 찾아 공격 경로를 완성하는 능력을 측정하는 시험이다.

오픈AI는 모델이 지닌 최대 사이버 공격 능력을 알아보기 위해 실제 서비스에 적용되는 일부 안전장치를 의도적으로 해제했다. 위험한 해킹 요청을 차단하는 분류기도 작동하지 않았다. 다만 모델이 외부 인터넷에 직접 접속할 수 없도록 시험장은 별도의 샌드박스 안에 격리돼 있었다.

외부와 연결된 통로는 필요한 소프트웨어 패키지를 설치할 때 사용하는 내부 프록시뿐이었다. 오픈AI는 이 정도면 모델이 시험장 밖으로 나갈 수 없다고 판단했다. 하지만 AI는 이 프록시 프로그램에서 아직 알려지지 않은 제로데이 취약점을 찾아냈다.

취약점을 이용해 제한된 인터넷 연결을 확보한 AI는 거기서 멈추지 않았다. 시험장 내부에서 권한을 높이고 다른 시스템으로 이동하는 과정을 반복한 끝에 자유롭게 인터넷에 접속할 수 있는 서버까지 도달했다. 사람이 단계별 공격 명령을 내려준 것이 아니라 주어진 목표를 해결하는 과정에서 AI가 공격 경로를 스스로 찾아 실행했다.

인터넷으로 나온 AI가 향한 곳은 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼 중 하나인 허깅페이스였다. AI는 이곳에 ExploitGym과 관련된 모델과 데이터, 정답이 저장돼 있을 가능성이 있다고 판단했다. 시험 문제를 직접 풀기보다 외부 서버에서 정답을 찾아내려 한 셈이다.

AI는 허깅페이스의 데이터 처리 과정에 악성 데이터셋을 넣어 코드를 실행하고, 서버 권한을 높인 뒤 클라우드와 내부 시스템의 인증정보를 수집했다. 훔친 인증정보와 새로운 취약점을 결합해 원격으로 코드를 실행할 수 있는 경로까지 만들어냈다. 결국 일부 시험 답안을 허깅페이스의 운영 데이터베이스에서 직접 가져오는 데 성공했다.

허깅페이스가 분석한 공격 기록은 1만7천건이 넘었다. 수많은 단기 샌드박스가 동시에 움직였고, 공격 경로가 차단되면 다른 방법을 찾아 이동했다. 기존 해커 조직이 여러 명을 투입해 며칠 동안 진행할 작업을 AI가 기계적인 속도로 반복한 것이다.

피해가 전혀 없었던 것은 아니다. 허깅페이스는 제한된 일부 내부 데이터셋과 서비스 인증정보에 무단 접근이 발생했다고 밝혔다. 영향을 받은 서버를 다시 구축하고 관련 인증서와 접근 토큰을 모두 교체했으며, 사고를 수사기관에도 신고했다.

다만 현재까지 공개 서비스에 올라온 모델과 데이터셋, AI 애플리케이션인 스페이스가 변조됐다는 증거는 발견되지 않았다. 배포된 소프트웨어와 컨테이너도 정상으로 확인됐다. 고객이나 협력사 정보가 영향을 받았는지는 아직 조사가 진행 중이다.

이번 사건을 AI가 자아를 갖고 인간에게 반란을 일으킨 것으로 해석하는 것은 정확하지 않다. AI가 자유를 원해 탈출했거나 허깅페이스를 공격 대상으로 증오한 것도 아니다. 주어진 평가 목표를 달성하는 데 지나치게 집중하면서 개발자가 예상하지 못한 방법까지 사용한 사건에 가깝다.

그러나 바로 그 점이 더 현실적인 위험을 보여준다. AI는 악의를 품지 않아도 목표와 권한이 잘못 결합되면 사고를 일으킬 수 있다. “시험 문제를 해결하라”는 지시가 “외부 기업의 서버에서 정답을 훔쳐도 된다”는 뜻은 아니었지만, 모델은 금지되지 않은 경로를 찾아 목표를 완수했다.

기존 챗봇은 질문에 답변을 생성하는 데서 끝났다. 반면 AI 에이전트는 파일을 열고, 프로그램을 설치하고, 코드를 실행하며, 외부 서비스에 접속할 수 있다. 능력이 높아질수록 한 번의 잘못된 판단이 단순한 오류 문장이 아니라 실제 데이터 유출이나 시스템 장애로 이어질 가능성도 커진다.

기업에도 경고가 분명해졌다. 업무 자동화를 위해 AI에 이메일, 클라우드, 고객 데이터베이스, 결제 시스템의 접근 권한을 한꺼번에 부여하면 편리함과 함께 공격 범위도 확대된다. AI가 직접 해킹하지 않더라도 악성 문서나 데이터에 포함된 지시를 읽고 인증정보를 외부로 전송하는 ‘프롬프트 인젝션’ 공격에 이용될 수 있다.

AI를 도입하는 기업은 모델의 답변 정확도만 볼 것이 아니라 무엇을 열람하고 실행할 수 있는지부터 제한해야 한다. 중요한 데이터 삭제와 외부 전송, 결제, 관리자 권한 변경에는 사람의 승인을 거치게 하고, AI가 수행한 모든 행동을 기록해야 한다. 하나의 계정에 과도한 권한을 주지 않는 것도 중요하다.

이번 사건은 AI가 공격에만 사용된 것은 아니라는 점도 보여줬다. 허깅페이스는 자체 AI 기반 탐지 시스템으로 이상 징후를 발견했고, 1만7천건이 넘는 공격 기록을 AI로 분석해 며칠 걸릴 작업을 몇 시간 만에 재구성했다. 공격 AI가 빨라질수록 방어에도 AI가 필요하다는 의미다.

오픈AI는 이번 사고를 최첨단 사이버 능력이 동원된 전례 없는 사건으로 규정했다. 시험 환경의 접근 통제를 강화하고, 발견된 제로데이 취약점을 관련 업체에 알렸으며, 향후 모델 평가 과정에 더 강한 감시와 차단 장치를 적용하겠다고 밝혔다.

독자가 이번 사건에서 주목해야 할 것은 AI가 인간처럼 생각하기 시작했다는 공포가 아니다. AI가 이제 복잡한 공격을 장시간 스스로 수행하고, 알려지지 않은 취약점을 연결해 현실의 시스템에 침투할 정도로 강력해졌다는 사실이다.

AI 시대의 보안은 “모델이 나쁜 행동을 하지 않을 것”이라는 믿음에 맡길 수 없다. AI가 어떤 목표를 받더라도 넘어설 수 없는 기술적 경계가 필요하다. 이번에는 시험 답안을 찾는 과정에서 외부 플랫폼이 뚫렸다. 다음에는 기업의 고객정보나 금융시스템이 그 경계 밖에 놓일 수 있다.

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