Part 1: 그림자 속의 위협: AI 기술의 어두운 단면 (The Unseen Threats in AI) 개요

AI 기술은 우리 시대의 가장 강력한 혁신 동력이며, 다양한 산업과 시스템에 깊숙이 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 급격한 발전과 확산 이면에는 간과할 수 없는 보안 위협의 그림자가 드리워져 있습니다. 전통적인 보안 패러다임으로는 예측하고 대응하기 어려운, AI 기술 그 자체의 작동 원리와 구조적 특성에서 비롯되는 근본적인 취약점들이 존재합니다.
 
Part 1, '그림자 속의 위협: AI 기술의 어두운 단면'에서는 이러한 위협들을 AI 기술 내부에 숨겨진 '보이지 않는 적'으로 규정하고, 현재 가장 주목받는 AI 기술 및 시스템 유형들을 심층적으로 해부하여 그 내재된 보안 리스크를 파헤칩니다.
 
우리는 다음의 핵심 기술 분야를 중심으로 분석을 진행합니다.

1. 거대 언어 모델 (LLM): LLM의 복잡한 내부 구조, 방대한 학습 데이터 의존성, 그리고 예측 생성 방식이 어떻게 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 유해 콘텐츠 생성과 같은 위협으로 이어지는지 그 원리를 기반으로 탐구합니다. 
2. 검색 증강 생성 (RAG) 시스템: LLM에 외부 지식 기반을 결합하여 활용하는 RAG 시스템이 정보 검색 및 프롬프트 증강 과정에서 어떤 새로운 공격 표면과 데이터 무결성/기밀성 문제를 발생시키는지 분석합니다. 
3. 모델 압축 기술: 모델의 효율성을 높이기 위한 양자화, 가지치기 등의 기술이 원본 모델의 적대적 강건성이나 예측 일관성을 어떻게 변화시키며, 예상치 못한 보안 약점을 만들 수 있는지 살펴봅니다. 
4. AGENT2AGENT (A2A) 통신: 미래 AI 시스템의 핵심이 될 자율 에이전트 간 통신의 자율성과 동적인 상호작용이 에이전트 신뢰 문제, 통신 내용 조작, 악성 에이전트 행위 등 어떤 근본적인 보안 위험과 잠재적인 공격 경로를 가지는지 개괄적으로 제시합니다 (심층 분석은 Part 5에서 다룸).
5. Model Context Protocol (MCP): MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 오픈 프로토콜입니다. MCP에서 발생하는 주요 보안 위협은 AI 모델이 외부 서비스와 상호작용하기 위해 사용하는 "컨텍스트" 정보가 악의적으로 조작되거나 오용될 때 발생합니다. 이 컨텍스트 정보의 안전한 교환하는 방법을 실습해 보겠습니다.

 
각 기술 분야의 분석은 단순한 위협 나열을 넘어, 해당 기술의 핵심 원리 이해를 통해 위협의 근원을 밝히고, 실제로 발생했거나 발생 가능성이 높은 피해 사례를 제시하여 위협의 현실성을 강조합니다. 더 나아가, 각 위협의 핵심 개념을 직접 체험하고 기본적인 방어 기법을 적용해보는 '따라하기 프로젝트'를 함께 제공하여 이론 학습의 효과를 극대화하고 실질적인 이해를 돕습니다.
 
Part 1에서 구체적으로 다룰 내용은 다음과 같습니다.
 
1.1 서론: 보이지 않는 적과의 싸움 - AI 보안의 새로운 도전 
1.2 심층 분석: LLM의 작동 원리와 잠재된 위협 
1.2.1 보안 영향도 및 실제 피해 사례 
1.2.2 대응 방법에 따라하기 프로젝트 1: 간단한 프롬프트 인젝션 공격 시뮬레이션 및 방어 코드 작성해보기 
1.3 심층 분석: RAG 시스템의 정보 흐름과 보안 취약점 
1.3.1 보안 영향도 및 실제 피해 사례 
1.3.2 대응 방법에 따라하기 프로젝트 2: 간단한 데이터 접근 권한 설정 및 검색 결과 필터링 구현해보기 
1.4 심층 분석: 모델 압축 기술의 효율성과 감춰진 보안 리스크 
1.4.1 보안 영향도 및 실제 피해 사례 
1.4.2 대응 방법에 따라하기 프로젝트 3: 압축된 모델의 성능 변화 및 간단한 적대적 공격 시도해보기 (이론 기반) 
1.5 심층 분석: AGENT2AGENT 통신의 자율성과 잠재적인 공격 경로 
1.5.1 보안 영향도 및 실제 피해 사례 
1.5.2 대응 방법에 따라하기 프로젝트 4: 간단한 에이전트 간 메시지 암호화 통신 구현해보기 
1.6 심층 분석: MCP 효율성 증대라는 장점 이면의 잠재적인 보안 리스크 
1.6.1 보안 영향도 및 실제 피해 사례 
1.6.2 대응 방법에 따라하기 프로젝트 5: 컨텍스트 정보의 안전한 교환 구현해보기
 
Part 1은 AI 보안이라는 복잡한 영역을 탐색하기 위한 필수적인 토대입니다. AI 기술의 강력함 뒤에 숨겨진 '어두운 단면'을 깊이 이해하는 것은 효과적인 방어 전략을 수립하고 미래의 위협에 선제적으로 대비하기 위한 확고한 시작점이 될 것입니다.