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AI에 '프락치' 심는다…거대언어모델 새 보안 위협 규명
KAIST 거대언어모델(LLM)의 전문가 혼합(MoE) 구조를 악용한 공격 기법을 설명한 AI 생성 이미지. KAIST 제공 구글 제미나이 등 주요 상용 인공지능(AI) 거대언어모델(LLM)은 효율을 높이기 위해 여러 개의 작은 '전문가 AI' 모델을 상황에 따라 선택해 사용하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 활용한다. 국내 연구팀이 MoE 구조의 취약점을 악용해 LLM 내부까지 접근하지 않고도 AI 안전성을 무너뜨리는 새로운 공격 기법을 규명했다. KAIST는 신승원 전기및전자공학부 교수와 손수엘 전산학부 교수 공동연구팀이 MoE 구조를 악용해 안전성을 훼손하는 공격 기법을 처음 규명했다고 26일 밝혔다. 연구결과는 12일 미국 하와이에서 열린 정보보안 분야 국제학회 'ACSAC 2025'에서 발표돼 최우수논문상을 수상했다. 연구팀은 공격자가 LLM의 내부 구조에 직접 접근하지 않고 조작된 전문가 AI 모델 하나만 오픈소스로 유통돼도 전