AI 기반 딥페이크가 선거 무결성을 위협하는 방식과 이에 대한 대처 방안

 

선거 광고는 이미 약간 지저분하고 논란의 여지가 있을 수 있다.

이제 후보자가 투표에 영향을 미치는 강력한 입장을 표명하는 선거 광고로 타겟팅 되었다고 상상해보자. 그리고 그 광고는 진짜가 아니다. 그것은 딥페이크이다.

 

이것은 미래 지향적 가설이 아니다. 딥페이크는 실제로 만연한 문제이다. 우리는 이미 AI가 생성한 "지지"가 헤드라인을 장식하는 것을 보았고, 우리가 들은 것은 피상적인 것에 불과하다.

 

2024년 미국 대선이 다가오면서 우리는 사이버 보안과 정보 무결성에서 미지의 영역에 진입하고 있다. 본인은 사이버 보안과 AI가 모두 초기 개념이었을 때부터 그 교차점에서 일해 왔고, 지금 일어나고 있는 일과 같은 것을 본 적이 없다.

 

인공지능의 급속한 발전, 특히 생성 AI와 물론 현실적인 딥페이크를 만드는 것의 용이성은 선거 위협의 풍경을 변화시켰다. 이 새로운 현실은 선거 보안과 유권자 교육에 대한 기본 가정의 변화를 요구한다.

 

무기화된 AI

내 개인적인 경험을 증거로 삼을 필요는 없다. 오늘날 우리가 직면한 사이버 보안 과제가 전례 없는 속도로 진화하고 있다는 증거가 많이 있다. 불과 몇 년 만에 잠재적 위협 행위자의 역량과 방법론에서 극적인 변화를 목격했다. 이러한 진화는 AI 기술에서 목격한 가속화된 개발을 반영하지만 우려스러운 반전이 있다.

 

사례:

●취약점의 신속한 무기화. 오늘날의 공격자는 종종 패치를 개발하고 배포하는 것보다 빠르게 새로 발견된 취약점을 빠르게 악용할 수 있다. AI 도구는 이 프로세스를 더욱 가속화하여 취약점 발견과 악용 사이의 기간을 줄인다.

●확장된 공격 표면. 클라우드 기술의 광범위한 채택으로 잠재적인 공격 표면이 크게 확대되었다. 분산 인프라와 클라우드 공급자와 사용자 간의 공유 책임 모델은 적절하게 관리되지 않으면 악용을 위한 새로운 벡터를 만든다.

●구식 기존 보안 조치. 방화벽 및 바이러스 백신 소프트웨어와 같은 레거시 보안 도구는 이러한 진화하는 위협에 발맞추기 위해 고군분투하고 있으며, 특히 AI가 생성한 콘텐츠를 탐지하고 완화하는 데 있어서 그렇다.

 

누가 말하고 있는지 보라.

이 새로운 위협 환경에서 딥페이크는 선거의 공정성에 특히 교활한 도전이 된다. Ivanti의 최근 연구에 따르면 위협에 대한 숫자가 몇 가지 있다. 사무직 근로자의 절반 이상(54%)이 고급 AI가 누구의 목소리도 사칭할 수 있다는 사실을 모른다. 잠재적 유권자들 사이에서 이러한 인식 부족은 중요한 선거 주기를 맞이하면서 매우 우려스럽다.

 

너무 많은 것이 걸려 있다.

오늘날의 딥페이크 기술은 정교해져서 국내외 위협 행위자들이 최소한의 노력으로 설득력 있는 가짜 오디오, 비디오 및 텍스트 콘텐츠를 만들 수 있다. 간단한 텍스트 프롬프트로 진짜 콘텐츠와 구별하기 점점 더 어려운 딥페이크를 생성할 수 있다. 이 기능은 허위 정보의 확산과 여론 조작에 심각한 영향을 미친다.

 

귀속 및 완화의 과제

귀속은 AI가 생성한 선거 간섭에서 우리가 직면한 가장 중요한 과제 중 하나이다. 역사적으로 선거 간섭을 국가 행위자와 연관시켰지만, AI 도구의 민주화는 다양한 이념적 동기에 의해 주도되는 국내 집단이 이제 이러한 기술을 활용하여 선거에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

이러한 잠재적 위협 행위자의 확산은 허위 정보의 출처를 식별하고 완화하는 우리의 능력을 복잡하게 만든다. 또한 기존 사이버 보안 조치를 넘어서는 선거 보안에 대한 다각적인 접근 방식의 필요성을 강조한다.

 

선거 무결성을 유지하기 위한 조정된 노력

선거에서 AI 기반 딥페이크의 과제를 해결하려면 여러 부문에서 조정된 노력이 필요하다. 다음은 우리가 노력을 집중해야 할 핵심 영역이다.

 

●AI 시스템을 위한 Shift-left 보안. 우리는 "shift-left" 보안의 원칙을 AI 시스템 자체의 개발에 적용해야 한다. 즉, 선거 간섭에서의 잠재적 오용에 대한 고려 사항을 포함하여 AI 모델 개발의 초기 단계부터 보안 고려 사항을 통합해야 한다.

●보안 구성 시행. 딥페이크를 생성하는 데 사용될 가능성이 있는 AI 시스템과 플랫폼은 기본적으로 견고하고 안전한 구성을 가져야 한다. 여기에는 강력한 인증 조치와 생성될 수 있는 콘텐츠 유형에 대한 제한이 포함된다.

●AI 공급망 보안. 소프트웨어 공급망 보안에 집중하는 것처럼, 이러한 경계를 AI 공급망으로 확장해야 한다. 여기에는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 세트와 생성 AI 시스템에 사용되는 알고리즘을 면밀히 조사하는 것이 포함된다.

●향상된 탐지 기능. 특히 선거 관련 정보의 맥락에서 AI에서 생성된 콘텐츠를 식별할 수 있는 고급 탐지 도구에 투자하고 개발해야 한다. 여기에는 AI 자체를 활용하여 AI에서 생성된 허위 정보를 퇴치하는 것이 포함될 가능성이 높다.

●유권자 교육 및 인식. 딥페이크에 대한 방어의 중요한 구성 요소는 정보를 갖춘 유권자이다. 유권자들이 AI 생성 콘텐츠의 존재와 잠재적 영향을 이해하고 접하는 정보를 비판적으로 평가할 수 있는 도구를 제공하는 포괄적인 교육 프로그램이 필요하다.

●부문 간 협업. 기술 부문, 특히 IT 및 사이버 보안 회사는 정부 기관, 선거 관리자 및 미디어 기관과 긴밀히 협력하여 AI 주도 선거 간섭에 대항하는 연합 전선을 구축해야 한다.

 

지금과 다음 단계

이러한 전략을 구현할 때, 그 효과를 지속적으로 측정하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 AI가 생성한 콘텐츠가 선거 담론과 유권자 행동에 미치는 영향을 추적하도록 특별히 설계된 새로운 지표와 모니터링 도구가 필요하다.

 

또한 전략을 신속하게 적응시킬 준비가 되어 있어야 한다. AI 분야는 숨가쁘게 진화하고 있으며, 방어책도 마찬가지로 빠르게 진화해야 한다. 여기에는 AI 자체를 활용하여 더욱 강력하고 적응 가능한 보안 대책을 만드는 것이 포함될 수 있다.

 

선거에서 AI 기반 딥페이크의 과제는 사이버 보안과 정보 무결성의 새로운 장을 나타낸다. 이를 해결하려면 기존 보안 패러다임을 넘어 여러 부문과 학문 분야에서 협업을 촉진해야 한다. 목표는 민주적 절차의 이익을 위해 AI의 힘을 활용하는 동시에 해를 끼칠 가능성을 완화하는 것이다. 이는 단순한 기술적 과제가 아니라 지속적인 경계, 적응 및 협력이 필요한 사회적 과제이다.

 

우리 선거의 성실성, 그리고 확장해서 말하면 우리 민주주의의 건강은 우리가 이 도전에 정면으로 맞설 수 있는 능력에 달려 있다. 이는 기술자, 정책 입안자, 시민 모두에게 주어진 책임이다.