생성형 AI와 LLM 시대의 소프트웨어 공급망 보안: OWASP와 Sonatype이 말하는 핵심 전략
AI의 부상은 단순 작업 자동화부터 소프트웨어 개발 가속화, 응용 프로그램 구축 및 유지 방식의 변화에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 전례 없는 기회를 열었습니다. 그러나 AI는 또한 중요한 취약점, 윤리적 우려, 데이터 개인 정보 보호 위험, 의사 결정 과정에서 오용이나 편향의 가능성을 노출시켰습니다.
특히 대규모 언어 모델(LLM)이라는 빠르게 성장하는 AI의 하위 집합이 발전함에 따라, 이들이 구축된 기반은 공격자들의 주요 표적이 되고 있습니다. 기존의 보안 프레임워크가 충분하지 않은 AI 생태계에서는, 공급망 위협이 모델 가중치, 데이터셋, 오픈 소스 종속성 등 다양한 요소를 통해 확장되고 있습니다.
📌 2025 OWASP LLM Top 10: "공급망"을 핵심 위협으로 지정
2025년, OWASP는 대규모 언어 모델 애플리케이션을 위한 상위 10가지 위협 항목을 발표하며, 공급망 보안을 핵심 범주 중 하나로 명시했습니다. 이는 소프트웨어 보안의 전통적 개념이 LLM 기반 시스템까지 확장되어야 한다는 인식을 반영합니다.
OWASP는 LLM 특화 공급망 위험으로 다음을 강조합니다:
- 공개 리포지토리에서 수집된 악성 또는 백도어가 있는 훈련 데이터 및 모델
- 오염된 오픈 소스 종속성
- 서드파티 자산의 무결성 및 출처 확인 부족
- SBOM(Software Bill of Materials) 부재로 인한 불투명성
LLM은 종종 사전 훈련 모델과 외부 도구에 의존하며, 이는 공격자가 탐지되지 않은 상태로 해로운 구성 요소를 시스템에 삽입할 수 있는 기회를 제공합니다.
LLM 환경에서 소프트웨어 공급망 보안이 중요한 이유
전통적인 SDLC(소프트웨어 개발 생명 주기)에서는 빌드 도구, 패키지, 종속성 관리가 중심이 되지만, LLM 개발에서는 사전 훈련된 모델, 미세 조정 데이터셋, ML 라이브러리, API 및 오케스트레이션 툴 모두가 공격 벡터가 될 수 있습니다.
OWASP의 권고 사항은 다음과 같은 핵심 원칙을 포함합니다:
- SBOM 포함: 모델, 데이터, 코드 종속성 등 모든 구성 요소에 대한 추적 가능성 확보
- 서드파티 검증: 공급자에 대한 서드파티 감사 및 코드 리뷰 요구
- Red Teaming 및 테스팅: LLM에 특화된 취약점 검출 및 대응 시뮬레이션
- 모델 카드 및 위험 카드 작성: LLM의 설계, 성능, 편향, 한계 등을 투명하게 문서화
Sonatype의 공급망 보안 접근법
Sonatype은 이러한 OWASP 권장 사항을 실무적으로 구현할 수 있도록 플랫폼을 제공합니다. AI와 LLM 기반 도구를 개발할 때도 공급망 공격을 완화하고 보안 신뢰를 구축하는 자동화 기능을 갖추고 있습니다.
✅ 주요 기능:
- 자동화된 구성 요소 분석: 오픈 소스 라이브러리의 보안 위험 자동 탐지 및 차단
- 위조 구성 요소 탐지: AI 기반 정적 분석을 통해 백도어 탐지
- SBOM 생성 및 검증: 모델과 종속성의 출처, 무결성, 규제 준수 여부 확인
- 정책 기반 거버넌스: 챗봇, RAG 시스템 등 LLM 활용 사례에 맞춘 맞춤형 보안 정책 적용
AI 통합 전략에서 보안 체크리스트가 필요한 이유
OWASP는 LLM 보안을 위한 체크리스트 접근이 전략적 가치가 있다고 강조합니다. 이는 단순 점검 항목이 아니라, 조직이 다음과 같은 구조적 요소를 놓치지 않게 도와주는 도구입니다:
- 위협 모델링 및 위험 평가
- AI 자산 인벤토리 관리
- 윤리 및 책임 기반 교육
- 거버넌스 체계 수립 (RACI 차트, 정책 문서 등)
- 규제 대응 (예: EU AI Act, GDPR)
특히 Shadow AI(승인되지 않은 AI 도구 사용), 데이터 유출, 모델 조작 등은 보안 인식이 낮을 때 쉽게 발생할 수 있는 사고입니다. 따라서 체크리스트는 기술뿐 아니라 조직문화와 책임 배분에도 영향을 줍니다.
결론: 공급망 보안은 AI 시대의 필수 전략
LLM을 위한 OWASP 상위 10은 단순한 경고가 아니라, 보안 없는 혁신은 위험하다는 실질적 메시지입니다. 생성형 AI가 조직의 주요 결정과 시스템에 통합됨에 따라, 그 기반이 되는 공급망을 보호하는 것은 선택이 아닌 필수입니다.
공급망 보안이 부족한 조직은 다음과 같은 위험에 노출됩니다:
- 오염된 훈련 데이터에 의한 편향된 출력
- 탐지되지 않은 모델 변조 및 백도어
- 규제 미준수로 인한 법적 책임
Sonatype은 개발 초기부터 배포 후 운영까지 보안을 내장하는 전략을 통해, 혁신과 신뢰를 동시에 달성할 수 있도록 지원합니다. 지금이 바로, AI 보안을 개발 수명 주기 전반에 통합할 시점입니다.
원문 출처: The OWASP LLM Top 10 and Sonatype: Supply chain security
참고 링크:
