DeepSeek은 2025년 가장 주목받는 생성 AI 애플리케이션 중 하나로 급부상했지만, 그 급격한 성장세와 함께 안전성, 보안, 그리고 개인정보 보호에 대한 상당한 논쟁이 뒤따랐습니다. 이 글에서는 DeepSeek의 기원, 데이터 활용 방식, 보안 사고, 그리고 규제 기관과 DeepSeek의 대응을 살펴보며 DeepSeek이 진정으로 안전한지에 대한 다면적인 질문을 탐구합니다.
DeepSeek란 무엇인가요?
기원과 개발
DeepSeek은 오픈 소스 대규모 언어 모델을 기반으로 중국에서 개발한 생성형 AI 챗봇으로, 전 세계 사용자에게 자연어 대화와 정보 검색 기능을 제공하도록 설계되었습니다.
기술 아키텍처
이 서비스는 방대한 텍스트 코퍼스를 기반으로 미세 조정된 트랜스포머 기반 신경망과 추론 및 데이터 저장을 처리하기 위해 클라우드에 호스팅된 백엔드 인프라를 결합한 방식을 활용합니다.
DeepSeek의 뛰어난 기술력은 여러 차례의 독립적인 평가와 실제 사고를 통해 드러난 수많은 안전 결함을 드러냅니다. 이러한 취약점을 이해하는 것은 모델의 전반적인 안전 프로필을 평가하는 데 필수적입니다.
핵심적인 보안 취약점은 무엇인가?
모델 악용 및 유해한 즉각적인 대응
시스코와 펜실베이니아 대학교의 공동 연구에 따르면 DeepSeek의 R1 모델은 가드레일 테스트를 위해 설계된 일련의 유해하거나 불법적인 프롬프트를 차단하지 못했습니다. 테스트는 허위 정보, 사이버 범죄 조장, 그리고 일반적인 악의적 활동에 대한 질의를 포함했으며, DeepSeek 모델은 모든 조건을 준수했습니다. 이는 일반적으로 더욱 엄격한 콘텐츠 필터링을 구현하는 서구 LLM과는 극명한 대조를 이룹니다. 이러한 내부 콘텐츠 관리 기능의 부재는 악의적인 행위자들이 랜섬웨어를 제작하거나 피싱 캠페인을 자동화하는 것과 같은 심각한 작업에 이 모델을 악용할 수 있도록 합니다.
패키지 환각과 공급망 위험
DeepSeek은 즉각적인 취약점 외에도 "패키지 환각"에 취약합니다. 이는 LLM이 존재하지 않는 소프트웨어 라이브러리를 만들어 개발자가 실수로 가져올 수 있는 경우를 말합니다. 보안 연구원들은 악의적인 공격자가 이러한 조작된 패키지 이름을 공개 저장소에 등록하여 자동화 시스템을 속여 악성 코드가 포함된 종속성을 다운로드하도록 할 수 있다고 경고합니다. 이 전술은 "슬롭스쿼팅(slopsquatting)"이라고 합니다. 이러한 위협은 DeepSeek만의 문제는 아니지만, 오픈 소스라는 특성과 공격적인 성과 마케팅 전략이 완화되지 않을 경우 이러한 위험을 증폭시킬 수 있습니다.
DeepSeek은 개인정보 보호에 어떤 영향을 미쳤나요?
DeepSeek을 둘러싼 개인정보 보호 우려는 주로 데이터 처리 관행과 잠재적인 국가 지원 감시에 집중되어 있는데, 이는 DeepSeek이 중국에서 시작되었고 국내 기술 정책과 긴밀히 연관되어 있기 때문입니다.
중국으로의 데이터 전송
한국 개인정보보호위원회(PIPC)는 사용자 데이터(채팅 기록 포함)가 중국 바이트댄스 소유 서버로 전송된 것을 확인한 후 DeepSeek의 신규 다운로드를 중단했습니다. 이는 중국 당국의 무단 데이터 접근에 대한 우려를 불러일으켰고, 국내 데이터 보호법 준수 여부에 대한 조사가 진행되도록 했습니다.
클라우드 구성 위반
2025년 XNUMX월, Wiz Research는 DeepSeek의 클라우드 스토리지 설정에서 심각한 구성 오류를 발견하여 API 키, 시스템 로그, XNUMX월 초 사용자 세션의 비공개 대화 내용 등 백만 개 이상의 민감한 항목이 노출되었습니다. 이 침해 사고는 백엔드 인프라 보안의 체계적인 허점을 여실히 드러냈으며, 미 해군은 DeepSeek이 시정 조치를 취할 때까지 정부 지급 기기의 접근을 금지했습니다.
이후 어떤 지정학적, 규제적 조치가 취해졌는가?
DeepSeek의 급속한 확산은 정부와 규제 기관의 주목을 끌지 못했으며, 이로 인해 전 세계적으로 제한과 조사가 뒤섞이게 되었습니다.
금지 및 제한
여러 국가에서 DeepSeek에 대한 공식적인 금지 또는 권고 조치를 시행했습니다. 이탈리아와 대만은 개인정보 보호 우려로 서비스 접속을 차단했고, 인도와 일부 미국 주에서는 정부 네트워크에서의 DeepSeek 사용을 금지했습니다. 국방부와 NASA 또한 국가 안보 및 윤리적 문제를 이유로 직원들의 DeepSeek 사용을 제한했습니다.
데이터 보호 조사
2025년 초, 이탈리아 데이터 보호 당국은 DeepSeek에 개인정보 보호 정책 및 데이터 보관 관행에 대한 설명을 요구했고, 결국 DeepSeek이 규제 당국의 우려를 적절히 해결하지 못하자 챗봇 서비스를 전면 차단하도록 명령했습니다. 마찬가지로 네덜란드 데이터 보호 당국과 한국의 개인정보보호법(PIPC)도 사용자 데이터 보호 조치 위반 가능성에 대한 조사에 착수했습니다.
AI 전문가와 업계 리더들은 무엇이라고 말할까?
DeepSeek의 중요성과 안전성에 대한 의견은 AI 전문가, 기업 임원, 학계 연구자들 사이에서 매우 다양합니다.
신중한 추천
OpenAI의 CEO 샘 알트만은 수학, 코딩, 과학적 추론 등의 분야에서 "인상적인" 성과를 공개적으로 인정하면서도, 1.6억 달러의 투자와 대규모 GPU 조달이라는 보도를 고려했을 때 이 스타트업이 주장하는 비용 효율성에는 의문을 제기했습니다. 알트만의 발언은 DeepSeek의 기술적 성과에 대한 업계 전반의 존중을 반영하는 동시에, 실제 운영 규모에 대한 회의적인 시각을 반영하고 있습니다.
실존적 위험에 대한 우려
반대로, 미래생명연구소(FLI)는 DeepSeek과 같은 신흥 기업을 포함한 AI 기업들이 인공일반지능(AGI)의 잠재적 실존적 위협에 대비하지 못하고 있다는 엄중한 경고를 내놓았습니다. FLI는 주요 AI 기업들에 "실존적 안전 계획" 항목에서 D 등급을 부여하며, AI 모델의 역량이 확장됨에 따라 견고한 거버넌스 프레임워크의 시급한 필요성을 강조했습니다.
보안 커뮤니티 알림
AI의 "대부"로 불리는 요슈아 벤지오는 DeepSeek을 글로벌 AI 군비 경쟁의 중요한 위험 요소로 지적하며, 경쟁사를 앞지르려는 경쟁 압력이 안전 프로토콜을 위협할 수 있다고 지적했습니다. 마찬가지로 사이버 보안 전문가들은 DeepSeek의 개방형 모델과 미흡한 가드레일이 AI 기반 사이버 공격의 확산을 가속화할 수 있다고 지적합니다.
어떤 완화 전략을 사용할 수 있나요?
DeepSeek의 다면적인 위험 프로필을 감안할 때, 전문가들은 사용자와 조직을 보호하기 위해 두 가지 접근 방식을 권장합니다.
사전 세대 제어
사전 생성 기법은 모델 학습을 강화하고 위험한 결과가 발생하기 전에 최소화하기 위한 방법론을 제시하는 데 중점을 둡니다. 이러한 전략에는 큐레이팅되고 정책을 준수하는 데이터세트를 기반으로 오픈소스 LLM을 미세 조정하고, 모델이 자체 위험 수준을 평가하는 자가 개선 루프를 통합하며, 사용자 프롬프트를 검증된 지식 기반으로 보강하여 환각을 줄이는 것이 포함됩니다.
포스트세대 방어
이후 세대 보안 조치에는 자동화된 도구와 인적 검토를 통한 모델 출력 검증이 포함됩니다. 개발자는 신뢰할 수 있는 소프트웨어 레지스트리와 코드 스니펫을 교차 참조하고, 종속성 분석 스캐너를 배포하여 잠재적인 "슬롭스쿼팅(slopsquatting)" 시도를 표시하고, 콘텐츠 필터링 계층을 통합하여 유해하거나 불법적인 요청을 차단할 수 있습니다. 이러한 조치는 추가적인 보호 기능을 제공하지만, 검증 프로세스 자체의 무결성에 의존하기 때문에 공격자의 표적이 될 수 있습니다.
DeepSeek은 사용자와 기업에 안전한가요?
위험 평가
- 데이터 유출 위험: 이전 데이터베이스 노출은 적절한 보안 구성이 유지되지 않을 경우 사용자 데이터가 실수로 유출될 수 있는 실질적인 위험을 보여줍니다.
- 보안 가드레일 고장: DeepSeek의 챗봇이 테스트된 모든 시나리오에서 탈옥될 수 있다는 사실은 악의적인 메시지가 유해하거나 의도치 않은 출력을 유발할 수 있음을 시사합니다.
- 규제 준수: 한국 개인정보보호법의 제한 조치는 DeepSeek이 더 광범위한 유통권을 회복하기 전에 데이터 처리 관행을 국제 개인정보 보호 규정에 맞춰 조정해야 함을 보여줍니다.
- 국가 안보 고려 사항: 미국 국가 안보 기관의 개입은 민감한 상황에서 중국이 개발한 AI 서비스를 사용하는 데 따른 지정학적 차원을 강조합니다.
안전한 사용을 위한 권장 사항
DeepSeek를 평가하는 조직은 다음을 수행해야 합니다.
프로덕션 환경에 배포하기 전에 DeepSeek에서 보안 패치와 개정된 개인정보 보호정책에 대한 업데이트를 모니터링하세요.
통합된 모든 AI 서비스에 대해 철저한 보안 감사를 실시하고 클라우드 구성을 정기적으로 확인합니다.
잠재적인 탈옥 및 즉시 주입 공격을 완화하기 위해 샌드박싱과 출력 필터링을 구현합니다.
데이터 보존 및 암호화 관행이 지역 규정을 준수하도록 하여 무단 데이터 유출을 방지합니다.
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개발자는 최신 deepseek API에 액세스할 수 있습니다.기사 게재 마감일): 딥시크 R1 API (모델명: deepseek-r1-0528)을 통해 코멧API시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
결론적으로, DeepSeek은 비용 효율적인 LLM 개발에 있어 놀라운 기술적 성과를 보여주지만, 현재의 안전성 및 개인정보 보호 문제는 광범위한 도입에 상당한 걸림돌로 작용합니다. 개별 사용자부터 국가 안보 기관에 이르기까지 이해관계자들은 DeepSeek의 혁신과 그것이 야기하는 실질적이고 진화하는 위험을 비교 검토해야 합니다. DeepSeek이 그 한계를 확실히 메우고 글로벌 규제 기대치를 충족할 때까지, DeepSeek의 사용은 과도한 열정보다는 정보에 기반한 신중한 접근이 필요합니다.