최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 많은 개발자들이 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용해 코드를 작성하는 사례가 늘고 있다. AI 기반 코딩 도우미는 프로그래밍을 더욱 효율적으로 만들어주지만, 이러한 코드가 데이터 포이즈닝(Data Poisoning) 공격을 포함하고 있을 가능성이 커지면서 보안 위협이 심각해지고 있다.
데이터 포이즈닝은 AI가 학습하는 데이터에 조작된 정보를 삽입해 모델의 판단을 왜곡하거나 악의적인 결과를 유도하는 공격 방식이다. AI 코딩 도구가 악의적으로 조작된 코드를 학습했다면, 이를 기반으로 생성된 코드 역시 취약점이나 백도어를 포함할 수 있다. 이러한 상황이 개발자들이 인지하지 못한 채 AI가 추천하는 코드를 무분별하게 사용하는 문제로 이어질 수 있다.
다시 말해, AI의 활용이 증가하면서 많은 개발자들이 신뢰성 검증 없이 AI가 생성한 코드를 바로 도입하고 있다. 만약 ChatGPT나 Copilot과 같은 도구가 악성 데이터셋을 기반으로 학습되었거나, 공격자가 특정 코드 패턴을 AI 모델에 삽입했다면, 개발자들은 자신도 모르는 사이에 보안 취약점을 포함한 코드를 서비스에 적용할 가능성이 높아진다. 이는 해커들이 AI 모델을 이용해 대규모 사이버 공격을 시도할 수 있는 새로운 위협 요소로 작용할 수 있다.
오픈소스 코드 활용이 일반화되면서 공격자들은 의도적으로 조작된 코드 샘플을 공유하거나, 오픈소스 라이브러리에 악성 코드를 포함시킴으로써 AI가 이를 학습하도록 유도한다. 최근 연구에서는 AI 기반 코드 생성 시스템이 신뢰할 수 없는 오픈소스 코드에서 학습할 경우, 보안 취약점을 포함한 코드를 생성할 가능성이 높다는 점이 밝혀졌다. 이는 AI 기반 코딩 도우미를 사용할 때 반드시 코드의 무결성을 검증해야 한다는 점을 시사한다.
따라서, AI가 추천하는 코드를 사용할 때 개발자들은 반드시 코드 검증 과정을 거쳐야 한다. 단순히 AI가 생성한 코드의 기능적 정확성을 확인하는 것만으로는 충분하지 않으며, 보안적인 관점에서 코드가 취약점을 포함하고 있지는 않은지 점검해야 한다. 또한 신뢰할 수 있는 데이터셋과 검증된 코드 리포지토리를 사용하고, AI 코딩 도구의 학습 데이터를 주기적으로 검토하여 보안 위협을 최소화해야 한다.
AI 활용이 늘어날수록 데이터 포이즈닝을 비롯한 보안 위협도 더욱 심각해질 것이다. 따라서 AI 기반 코딩 도구를 사용하는 모든 개발자들은 단순한 편의성뿐만 아니라 보안 리스크도 고려해야 한다. AI를 활용한 개발이 보편화되는 시대에서는 보안성을 갖춘 AI 코드 검증 체계가 필수적이며, 이를 고려한 개발 문화가 정착되어야 한다.
