중국 AI 기업들이 어떻게 1,600만 건 이상의 비밀 대화를 통해 미국의 고급 AI 모델 핵심 역량을 불법적으로 빼냈을까요? 이번 사건은 “경쟁사의 기술을 따라잡기” 수준이 아니라, 대규모 자동화와 조직적 우회 인프라를 결합해 상용 모델을 사실상 ‘학습 데이터 공장’처럼 활용한 정교한 공격으로 평가됩니다.
대화 1,600만 건을 ‘학습 재료’로 만든 불법 디스틸레이션 구조
Anthropic이 공개한 핵심은 세 중국 AI 기업이 디스틸레이션(distillation) 기법으로 Claude의 응답을 대량 수집해, 자사 모델이 그 행동을 모방하도록 학습시켰다는 점입니다. 디스틸레이션은 원래 큰 모델(교사)의 출력을 활용해 작은 모델(학생)을 효율적으로 학습시키는 정상적인 방법이지만, 여기서는 약관 위반·접근 제한 우회·가짜 계정 군집 운영이 결합되며 ‘불법 모델 추출’로 성격이 바뀌었습니다.
공격은 단순히 답변 몇 개를 긁어가는 수준이 아니었습니다. 24,000개 이상의 가짜 계정이 동원됐고, 그 결과 1,600만 건 이상의 대화가 만들어졌습니다. 이는 “사람이 테스트해보는” 방식이 아니라, 목표 기능을 정해놓고 그 기능을 최대한 많이 뽑아내는 프로그램화된 데이터 수집 파이프라인에 가깝습니다.
기업별로 달랐던 ‘탈취 목표’: 논리·코딩·툴 유즈까지 정밀 수집
흥미로운 대목은 세 기업이 같은 공격을 하면서도 수집 목표를 다르게 최적화했다는 점입니다. 즉, 대화량이 많다고 무작정 모은 것이 아니라, Claude가 잘하는 능력—그리고 경쟁에 결정적인 능력—을 골라 수집했습니다.
- DeepSeek는 15만 건 이상의 대화로 기초 논리, 정렬(alignment), 정책에 민감한 질의에서의 우회 패턴을 집중적으로 수집한 정황이 언급됩니다. 모델의 “안전장치가 작동하는 방식” 자체가 학습 대상이 된 셈입니다.
- MiniMax는 전체의 대부분에 해당하는 1,300만 건을 통해 에이전틱 코딩(agentic coding), 툴 유즈(tool use), 오케스트레이션 역량을 집중적으로 노린 것으로 지목됩니다. 특히 신모델 출시 직후 트래픽을 빠르게 해당 모델로 전환하는 등, 업데이트를 놓치지 않도록 운영까지 최적화한 점이 포착됐습니다.
- Moonshot AI는 340만 건 이상으로 에이전틱 추론, 코딩·데이터 분석, 컴퓨터 비전 영역을 폭넓게 수집했고, 여러 접근 경로를 섞어 조직적 활동을 감추려 했다는 분석이 뒤따릅니다.
이처럼 공격 목표가 “정답”이 아니라 고급 추론, 도구 연동, 작업 자동화 같은 제품 경쟁력의 코어를 향했다는 점에서, 이번 사안은 단순 계정 남용을 넘어 산업 스파이 행위에 가까운 기술 탈취로 받아들여집니다.
우회 인프라의 핵심: ‘히드라 클러스터’ 프록시로 접근 제한을 무력화
더 큰 문제는 “어떻게 그렇게 많은 계정을 지속적으로 운영했느냐”입니다. Anthropic에 따르면 공격자들은 중국 내 접근 제한 환경에서, 수만 개 계정을 동시에 굴리는 프록시 서비스(일명 hydra cluster)를 구축했습니다. 단일 프록시 네트워크가 2만 개 이상의 허위 계정을 동시에 운용한 사례까지 언급될 정도로 규모가 컸습니다.
기술적으로 이런 프록시 기반 운영은 두 가지 효과를 노립니다.
1) 지역 제한·차단을 회피해 서비스 접근 자체를 가능하게 만들고
2) 트래픽을 일반 사용자와 섞어 이상 징후를 희석시켜 탐지를 어렵게 합니다.
즉, 공격의 본질은 “Claude에 질문을 많이 했다”가 아니라, 탐지 회피를 전제로 한 대규모 자동 수집 시스템을 설계했다는 데 있습니다.
Anthropic이 공개한 탐지·대응: 행동 지문과 체인-오브-쏘트 패턴 분류
이번 이슈가 미국 AI 산업을 뒤흔든 이유 중 하나는, Anthropic, 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개가 단순한 ‘차단 공지’가 아니라, 실제로 어떤 방식으로 공격을 잡아냈는지 기술적 힌트를 제공했기 때문입니다.
Anthropic은 다음과 같은 접근을 언급했습니다.
- 행동 기반 탐지(behavioral fingerprinting): 계정 생성, 사용 패턴, 요청 빈도, 세션 구성 등 “사람 사용자라면 나오기 어려운” 행동적 특징을 지문처럼 추적해 군집을 식별합니다.
- 체인-오브-쏘트 추출 패턴 탐지 분류기: 특정 유형의 질의 반복, 단계적 추론을 유도하는 프롬프트 패턴, 모델 내부 사고를 과도하게 끌어내려는 시도 등에서 나타나는 디스틸레이션 목적의 신호를 분류기로 탐지합니다.
- 인증·계정 발급 경로 강화: 교육 계정·스타트업 계정 등 악용되기 쉬운 경로를 보완해, “대량 계정 발급 → 자동 수집”으로 이어지는 연결고리를 끊는 방향으로 방어를 강화했습니다.
- 업계 공유: 탐지 기법과 시그널을 다른 AI 기업, 클라우드 제공사, 관계 당국과 공유해 공격 인프라를 생태계 차원에서 무력화하려는 움직임도 병행 중입니다.
결국 이번 사건이 남긴 메시지는 명확합니다. 최전선 AI 모델 경쟁에서 보안은 더 이상 부가 기능이 아니라, 모델 자체를 지키는 핵심 제품 역량이 됐습니다. 그리고 그 방어는 한 회사만으로는 어렵기 때문에, 산업 전체가 같은 위협 모델(threat model)을 공유하는 국면으로 진입하고 있습니다.
디스틸레이션 공격의 정교한 메커니즘: Anthropic, 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개로 드러난 기술적 이면
수만 개의 가짜 계정과 프록시 네트워크를 이용해 조직적으로 진행된 공격, 과연 그 기술적 이면에는 어떤 비밀이 숨겨져 있을까요? 이번 사건은 단순히 “계정을 많이 만들었다” 수준이 아니라, 접근 제한·탐지·속도 제한(레이트 리밋)을 동시에 우회하도록 설계된 자동화된 모델 추출 파이프라인에 가깝습니다.
대규모 디스틸레이션이 가능한 구조: “계정-프록시-자동화” 삼각 편대
디스틸레이션(distillation)은 원래 큰 모델(교사 모델)의 출력을 이용해 작은 모델(학생 모델)을 학습시키는 정당한 기법입니다. 하지만 이를 권한 없이 수행하면 “불법 모델 추출”이 됩니다. 핵심은 한두 번의 질의가 아니라, 학습 데이터로 쓸 수 있을 만큼 충분히 많은 (질의, 응답) 쌍을 안정적으로 뽑아내는 것입니다. 이를 위해 공격자는 보통 다음의 3요소를 결합합니다.
- 가짜 계정(Identity Layer): 계정 단위로 걸리는 사용량 제한, 정책 위반 제재, 지역 제한을 분산
- 프록시/중계망(Network Layer): IP 기반 차단, 국가 단위 접근 제한, 이상 트래픽 탐지를 회피
- 자동화 오케스트레이션(Automation Layer): 대량 프롬프트 생성, 결과 수집·정제, 실패 재시도, 다양한 모델 기능(툴 사용·코딩·추론) 커버
이번에 Anthropic이 공개한 바에 따르면, 중국 AI 기업들은 이 구조를 극단적으로 확장해 “hydra cluster” 형태의 프록시 서비스로 수만 개 계정을 동시 운용했고, 일반 사용자 트래픽과 섞어 탐지를 어렵게 했습니다. 즉, 네트워크·계정·요청 패턴을 동시에 분산시키는 방식이었습니다.
프록시 네트워크의 역할: 지역 차단을 넘어 “탐지 회피”까지
Claude 접근이 제한된 환경에서는 단순 VPN 수준을 넘어선 프록시 집합체가 필요합니다. 여기서 프록시는 두 가지 일을 합니다.
접근 경로 다양화
국가/ASN/IP 대역 기반 차단을 피하기 위해, 트래픽을 다양한 출발점에서 발생시키는 것처럼 보이게 만듭니다.행동 흔적 희석(Blending)
공격 트래픽을 “한 곳에서 갑자기 폭증한” 형태로 만들지 않고, 여러 노드로 나눠 완만한 증가처럼 보이게 합니다. 특히 정상 사용자 패턴과 섞이면, 단순 임계치 기반 모니터링은 무력화되기 쉽습니다.
이런 방식은 “한 번에 많이”보다 “오래, 고르게”를 가능하게 해 장기적 데이터 수집에 유리합니다. 디스틸레이션 공격이 무서운 이유는, 모델을 즉시 망가뜨리는 공격이 아니라 모델의 능력을 서서히 복제하는 공격이기 때문입니다.
무엇을 어떻게 뽑아냈나: 기능별 프롬프트 설계와 체계적 커버리지
대규모 추출이 성공하려면, 질문이 무작위면 안 됩니다. 학습 효율이 떨어지기 때문입니다. 공개된 정황을 종합하면, 공격자는 대체로 다음처럼 기능 단위로 프롬프트를 설계했을 가능성이 큽니다.
- 정책 민감 영역: 안전장치가 반응하는 경계 조건을 반복적으로 탐색(우회 표현, 단계적 질문, 역할극 등)
- 추론/정렬(alignment) 특성: 논리 전개 방식, 거절 문구 패턴, 안전한 대안 제시 스타일을 대량 수집
- 에이전틱 코딩 및 툴 유즈: “계획 → 코드 생성 → 실행/검증 → 수정”의 반복 루프를 최대한 많이 확보
(이는 단일 응답보다 학습 가치가 큰 연쇄적 상호작용 데이터를 만들기 때문입니다.)
즉, 단순 Q&A 복제라기보다, 모델이 잘하는 상호작용의 ‘절차’를 복제하려는 쪽에 가깝습니다. 특히 툴 사용·오케스트레이션 역량은 최신 모델의 경쟁력이 모이는 지점이라, 공격자가 집중하기 쉽습니다.
대량 요청을 “학습 데이터”로 바꾸는 후처리: 정제·라벨링·필터링
공격의 마지막 퍼즐은 수집된 1,600만 건 수준의 대화를 학습 가능한 데이터셋으로 변환하는 단계입니다. 일반적으로는 다음 작업이 뒤따릅니다.
- 중복 제거: 같은 질문/유사 변형을 압축해 데이터 품질을 높임
- 품질 필터링: 짧거나 무의미한 응답, 오류 응답, 정책 거절 응답 등을 목적에 따라 분류
- 난이도/영역 태깅: 코딩, 수학, 추론, 안전정책 등으로 라벨링하여 학습 커리큘럼 구성
- 다턴 대화 재구성: 에이전틱 상호작용처럼 “과정”이 중요한 데이터를 세션 단위로 보존
결국 공격자는 “대화 로그”를 훔치는 것이 아니라, 모델 학습 공장에 투입할 원재료를 대량 생산한 셈입니다.
왜 기존 보안만으로는 부족했나: 계정 기반 방어의 한계
많은 서비스가 계정 정지, IP 차단, 레이트 리밋으로 대응합니다. 하지만 수만 개 계정과 프록시가 결합되면 방어는 급격히 어려워집니다.
- 한 계정이 이상해도 전체 공격량의 일부일 뿐
- IP를 막아도 출발지가 계속 바뀜
- 요청량을 줄여도 기간을 늘리면 목표 달성 가능
그래서 Anthropic이 강조한 지점이 바로 행동 기반 탐지(behavioral fingerprinting)와 체인-오브-쏘트 추출 패턴 탐지 같은 “패턴 중심 방어”입니다. 계정/네트워크 단서가 아니라, 요청의 목적과 형태가 남기는 흔적을 잡아내야 대규모 디스틸레이션을 식별할 수 있기 때문입니다.
이처럼 Anthropic, 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개는 공격이 얼마나 산업화됐는지, 그리고 방어도 단순 차단을 넘어 행동·시퀀스·의도 단위로 진화해야 한다는 현실을 보여줍니다.
Anthropic, 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개: 최첨단 탐지 기술과 대응 전략
복잡한 공격은 흔히 “트래픽이 많아졌다” 같은 단순 지표로는 잡히지 않습니다. 이번 사건이 특히 인상적인 지점은, Anthropic이 수만 개 가짜 계정과 프록시 네트워크로 위장된 정교한 패턴을 “행동” 자체에서 드러난 흔적으로 포착했다는 점입니다. 즉, 누가 접속했는지가 아니라 어떻게 사용했는지를 추적해 대규모 추출을 끊어냈습니다.
행동 기반 탐지(Behavioral Fingerprinting): 계정이 아니라 ‘사용 습관’을 식별하다
일반적인 부정 사용 탐지는 IP, 결제 수단, 계정 생성 정보처럼 정적 신호에 의존합니다. 하지만 이번처럼 “hydra cluster” 형태의 프록시 서비스로 트래픽을 분산하면, 정적 신호는 빠르게 무력화됩니다. Anthropic이 강조한 해법은 행동 기반 탐지(behavioral fingerprinting)입니다.
행동 기반 탐지는 다음과 같은 동적 패턴을 조합해 “정상 사용자 군”과 “자동화된 모델 추출 군”을 구분합니다.
- 대화 흐름의 비정상성: 사람이 자연스럽게 이어가는 대화와 달리, 증류 목적의 질의는 일관된 템플릿, 과도한 반복, 특정 과업(코딩/도구 사용) 편중이 나타나기 쉽습니다.
- 질의-응답 소비 방식: 모델 학습 데이터로 쓰기 위해 결과를 “수집”하는 경우, 세션 전환/요청 간격/응답 길이 선호 등이 사용자형 탐색과 다르게 고정되는 경향이 있습니다.
- 대규모 병렬 실행의 흔적: 계정은 다수여도, 오케스트레이션 방식(작업 분배 구조)이 유사하면 요청 패턴이 통계적으로 닮아갑니다. 이 유사성이 바로 “지문”이 됩니다.
- 정책 민감 질의의 체계적 탐색: 검열 우회나 정책 경계 테스트처럼 특정 범주의 질문을 촘촘히 스캔하는 양상은 정상적인 제품 사용과 분리되는 경우가 많습니다.
핵심은 “한 계정이 수상하다”가 아니라, 여러 계정이 함께 만들어내는 군집 패턴을 잡아내는 것입니다. 이 때문에 프록시와 가짜 계정이 많을수록 오히려 공격자 측은 동일한 자동화 흔적을 남기기 쉬워집니다.
체인-오브-쏘트(CoT) 추출 패턴 탐지: ‘학습 가능한 형태’로 빼가는 순간을 겨냥
Anthropic은 별도로 체인-오브-쏘트 추출 패턴 탐지 분류기를 언급했습니다. 디스틸레이션 공격은 단순히 답만 모으는 것이 아니라, 모델의 추론 스타일·정렬 특성·경계 반응을 학습 데이터로 재현 가능한 형태로 수집하려는 경향이 있습니다. 그래서 공격 트래픽에는 종종 다음과 같은 특징이 나타납니다.
- 추론 과정을 유도하는 프롬프트의 반복(설명 방식, 단계화, 근거 제시 강요 등)
- 같은 문제를 여러 변형으로 재질문해 경계 조건을 맵핑
- 정렬/안전 정책의 “반응 표면”을 스캔하는 요청 묶음(무기화·불법행위·검열 회피 관련)
이런 패턴은 개별 요청만 보면 정상처럼 보일 수 있지만, 대량·반복·변형이 결합되면 “추출 목적의 실험 설계”처럼 드러납니다. 분류기는 바로 그 목적성을 확률적으로 식별해 차단 트리거로 활용됩니다.
계정 생성 경로 보강: 공격자가 악용하던 ‘쉬운 입구’를 좁히다
탐지로 잡아도, 공격자가 계속 계정을 만들면 소모전이 됩니다. Anthropic은 교육 계정·스타트업 계정 등 허위 계정에 악용되기 쉬운 인증/온보딩 경로를 강화했다고 밝혔습니다. 보통 이 단계에서 적용되는 강화책은 다음과 같습니다.
- 신원/결제/조직 검증의 단계적 강화(리스크 기반)
- 대량 가입/대량 토큰 소비의 조기 제한
- 의심 계정 군집에 대한 연쇄 분석(한 계정을 막으면 주변 계정도 함께 드러나는 구조 활용)
즉, “탐지(Detect) → 차단(Block) → 재가입(Repeat)” 루프를 끊기 위해 가입 단계부터 비용을 올리고, 운영 단계에서는 군집 단위로 억제하는 전략입니다.
업계 공유와 공동 방어: ‘한 회사만의 싸움’이 아닌 이유
이번 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개에서 Anthropic이 반복해 강조한 메시지는, 이런 공격이 단일 기업의 방어선만으로는 끝나지 않는다는 점입니다. 프록시 인프라, 클라우드 자원, 계정 생성 채널이 얽혀 있기 때문에 방어도 다음처럼 확장됩니다.
- 탐지 신호와 공격 전술(TTP) 공유: 다른 AI 기업·클라우드 제공사와의 정보 공유는 공격자의 재사용 가능한 인프라를 빠르게 소모시킵니다.
- 관계 당국과의 협력: 대규모 자동화 계정 운영과 지역 접근 제한 우회는 기술 이슈를 넘어 정책·집행과 맞물립니다.
- 모델 제공 단계의 방어 고도화: 단순 레이트 리밋을 넘어, 행동 기반/의도 기반 탐지로 “정상 사용”과 “추출 목적 사용”을 분리하는 방향으로 진화합니다.
정리하면, Anthropic의 대응은 “트래픽을 막았다”가 아니라 공격자의 운영 체계(계정-프록시-자동화-추출 목적)를 행동 지문으로 해체한 사례에 가깝습니다. 그리고 이 방식은 앞으로 다른 최전선 AI 서비스에도 표준 방어 전략으로 확산될 가능성이 큽니다.
Anthropic, 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개로 본 AI 수출 통제와 국가 안보: 위협의 심각성
탈취된 AI 모델이 국가 안보에 미치는 잠재적 위험은 무엇일까요? 핵심은 “성능”이 아니라 안전장치가 제거된 최전선급 능력이 통제 밖으로 빠져나갈 때 발생하는 파급력입니다. Anthropic이 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개를 통해 강조한 것도 바로 이 지점입니다. 단순 약관 위반이 아니라, 수출 통제의 목적(위험 능력의 확산 억제) 자체를 무력화할 수 있는 사건이라는 경고입니다.
안전장치가 빠진 ‘증류 모델’이 위험한 기술적 이유
디스틸레이션(증류)은 대형 모델(교사)의 출력을 대량으로 수집해 더 작은 모델(학생)을 학습시키는 방식입니다. 문제는 이 과정이 단순히 지식을 옮기는 데 그치지 않고, 다음을 함께 “복제”할 수 있다는 점입니다.
- 위험 작업 수행 능력의 전이: 유해 콘텐츠를 직접 생성하지 않더라도, 절차적 설명·대체 경로·도구 사용법처럼 “행동 가능한” 지식이 학습 데이터로 누적되면 위험이 커집니다.
- 정렬(alignment) 손실: 원본 모델이 안전 정책으로 제한하던 영역(예: 금지된 합성 경로, 공격 절차)을 증류 과정에서 우회 형태로 학습하면, 학생 모델은 동일한 억제 메커니즘을 갖추지 못할 수 있습니다.
- 운영 환경에서의 무제한 배포: API 기반 서비스는 모니터링·속도 제한·정책 집행이 가능하지만, 증류 모델이 자체 서버/온프레미스로 배포되면 행위 추적과 차단이 거의 불가능해집니다.
Anthropic이 “불법 증류는 안전장치를 제거한 모델 확산으로 이어질 수 있다”고 경고하는 이유가 여기에 있습니다.
생화학 무기 개발 방지가 흔들리는 메커니즘
현대 AI 안전 정책은 생화학 분야에서 지식의 직접 제공 차단, 고위험 요청의 단계적 거부, 경고·완화 가이드 제공 같은 장치를 결합합니다. 하지만 증류된 모델이 안전장치를 약화시키면, 다음과 같은 경로로 위험이 증폭될 수 있습니다.
- 실험 설계의 자동화: 위험 물질 합성 자체가 아니라도, “어떤 조건에서 실패하는지” “대체 시약은 무엇인지” 같은 실험 최적화 지식은 조합될 경우 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.
- 정보의 파편화된 제공: 안전 모델은 전체 절차를 막더라도, 느슨한 모델은 파편 지식을 반복 질의로 축적하도록 허용할 수 있습니다. 공격자가 이를 재조합하면 사실상의 가이드가 됩니다.
- 도구 연동(툴 유즈)로 현실화: 웹 검색, 데이터베이스, 코드 실행 도구와 연결된 모델은 단순 답변을 넘어 구체적 실행 계획을 만들 수 있습니다. 특히 에이전틱(agentic) 기능이 결합되면 위험 수준이 급격히 상승합니다.
즉, “모델이 어느 정도로 똑똑하냐”보다 “위험 요청을 어디서 어떻게 끊어내느냐”가 관건인데, 증류는 그 통제선을 흐리게 만듭니다.
사이버 공격 차단이 위험에 처하는 이유: 에이전틱 코딩과 규모의 문제
이번 사건에서 특히 주목되는 부분은 대화 추출이 단순 Q&A가 아니라 에이전틱 코딩, 오케스트레이션, 툴 유즈 역량을 노렸다는 정황입니다. 이런 역량이 안전장치 없이 확산되면 사이버 영역에서 다음 문제가 발생합니다.
- 공격 체인의 자동 생성: 취약점 탐색 → PoC 작성 → 권한 상승 → 측면 이동 → 흔적 삭제 같은 단계가 모델 주도로 빠르게 이어질 수 있습니다.
- 피싱/사회공학 고도화: 정교한 문장 생성이 아니라, 대상 조직·업무 맥락에 맞춘 시나리오 설계가 가능해져 탐지 회피가 쉬워집니다.
- 방어 측의 비대칭 악화: 방어자는 모든 경로를 막아야 하지만 공격자는 한 번만 성공하면 됩니다. 모델이 공격 성공률을 조금만 올려도 사회적 피해는 급증합니다.
결국 AI 수출 통제 논의가 단순히 “기술 경쟁”이 아니라 공격 자동화 능력의 확산 관리로 연결되는 이유가 여기에 있습니다.
왜 ‘수출 통제’가 다시 핵심 이슈가 되는가
Anthropic의 문제 제기는 이렇게 요약됩니다. 불법 증류가 가능하다는 사실 자체가, 최전선 AI의 확산을 통제하려는 정책 논리를 강화한다는 주장입니다. 특히 대규모 증류에는 데이터 수집 인프라뿐 아니라 학습을 돌릴 컴퓨팅 자원이 필요해, 자연스럽게 첨단 반도체·클라우드 접근과 연결된 통제가 논의될 수밖에 없습니다.
다만 중요한 점은 “통제 강화”가 곧바로 “안전 보장”을 의미하진 않는다는 것입니다. 이번처럼 프록시 네트워크, 대량 가짜 계정, 정상 트래픽 혼합 같은 우회가 가능하기 때문에, 정책은 기술적 대응(행동 기반 탐지, 계정 생성 검증 강화, 체인-오브-쏘트 추출 패턴 분류 등)과 결합돼야 실효성이 생깁니다.
요컨대, Anthropic이 공개한 이번 사례는 AI가 국가 안보 자산이 되는 순간, 모델 보안과 수출 통제가 한 세트가 된다는 현실을 보여줍니다. 안전장치가 작동하는 “서비스”에서, 안전장치가 빠진 “복제 모델”로 위험이 이동하는 것을 막지 못하면 생화학·사이버 영역 모두에서 통제선이 무너질 수 있습니다.
미래를 위한 공동 대응: Anthropic의 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개가 던진 산업·정책 과제
반도체 수출 통제 강화부터 글로벌 협력까지, AI 산업과 정책 입안자들이 반드시 힘을 합쳐야 하는 이유는 분명합니다. 모델이 한 번 “추출(distillation)”되면, 단순히 계정을 차단하는 수준으로는 확산을 되돌리기 어렵기 때문입니다. 이번에 Anthropic이 중국 AI 기업들의 Claude 불법 증류 공격 탐지 및 대응 공개를 통해 보여준 핵심 메시지는 “기술 방어만으로는 부족하며, 정책·산업 구조가 함께 움직여야 한다”는 것입니다.
기술: 방어의 중심은 ‘계정’이 아니라 ‘행동’으로 이동한다
대규모 허위 계정과 프록시 네트워크(hydra cluster)가 등장한 이상, 전통적인 보안(계정 인증 강화, IP 차단, 단일 레이트 리미팅)은 우회되기 쉽습니다. 따라서 방어의 초점은 다음처럼 행동 기반 탐지로 재편됩니다.
- 행동 지문(behavioral fingerprinting): 정상 사용자와 달리, 불법 증류는 대량·반복·균질한 질의 패턴을 만들기 쉽습니다. 예를 들어 짧은 시간에 수천~수만 건의 유사 프롬프트를 변형해 던지거나, 특정 능력(정렬 우회, 도구 사용, 코드 생성)만 집중적으로 긁어가는 트래픽은 통계적으로 튀게 됩니다.
- 체인-오브-쏘트(Chain-of-Thought) 추출 패턴 탐지: 단순 응답 품질이 아니라 “모델의 내부 추론 스타일”을 복제하려는 시도는 질의 구성에서 흔적이 남습니다. 이때 탐지기는 프롬프트의 길이, 단계 요구 방식, 반복 구조, 민감 정책 우회 시그널 등을 결합해 추출 목적의 상관 패턴을 분류합니다.
- 클라우드·API 레벨의 공조 방어: 공격자는 프록시와 계정 풀을 바꾸며 생존합니다. 결국 개별 모델 제공사의 로그만으로는 한계가 생기고, 클라우드 사업자·CDN·결제·인증 사업자와의 신호 공유가 탐지 정확도를 좌우합니다.
기술적으로 중요한 결론은 “AI 보안은 모델만 지키는 문제가 아니라, API 공급망 전체를 관측·상관분석하는 문제”로 진화했다는 점입니다.
정책: 수출 통제는 ‘칩’만이 아니라 ‘학습 역량’까지 겨냥한다
이번 사건이 국가 안보 프레임으로 연결되는 이유는, 불법 증류가 성공하면 안전장치가 약화된 고성능 모델이 더 넓게 퍼질 수 있기 때문입니다. 특히 다음 두 가지 정책 포인트가 교차합니다.
반도체 수출 통제의 재정의
Anthropic의 문제 제기는 “이 정도 규모의 증류를 수행하려면 결국 대규모 연산이 필요하며, 이는 첨단 반도체 접근성과 연결된다”는 논리로 요약됩니다. 즉, 칩 통제는 단순 공급망 제재가 아니라 대규모 모델 재현·증류 능력 자체를 제한하는 도구가 됩니다.모델 접근 통제의 국제 표준화 필요
지역 제한(geofencing)만으로는 프록시 네트워크가 뚫습니다. 따라서 정책은- 고위험 사용자/조직에 대한 강화된 KYC·계정 검증,
- 고성능 모델 API의 사용 목적 기반 접근 정책,
- 대규모 자동화 호출에 대한 감사(audit) 및 보고 체계
같은 “접근의 제도화”로 발전해야 합니다.
정책의 핵심은 “막을 수 없으니 포기”가 아니라, 대규모 불법 증류의 비용을 구조적으로 끌어올려 억지력(deterrence)을 만드는 것입니다.
산업: ‘각자도생’이 불가능한 이유—정보 공유가 경쟁력이 된다
Anthropic이 강조한 대로, 이 문제는 어떤 한 기업이 혼자 해결하기 어렵습니다. 공격자는 여러 서비스에 동시에 접근하고, 한 곳에서 막히면 다른 곳으로 이동합니다. 그래서 산업 차원의 공동 대응은 선택이 아니라 필수입니다.
- 공격 인텔리전스 공유: 프록시 지표, 계정 생성 패턴, 자동화 도구 시그널, 비정상 호출 그래프를 공통 포맷으로 교환해야 합니다. 이는 스팸·피싱 대응에서 효과가 입증된 방식이며, AI API에서도 동일한 네트워크 효과가 발생합니다.
- 표준화된 레이트 정책과 증류 방지 설계: 단일 기업의 정책은 공격자에게 “우회 연구 대상”이 됩니다. 반대로 업계 표준에 가까운 방어선이 생기면 우회 난도가 상승합니다.
- ‘안전 기능’을 경쟁 영역이 아닌 인프라로 전환: 안전장치 제거 가능성이 국가 안보 위험으로 이어지는 만큼, 안전 관련 기술(정책 준수, 민감 도메인 보호, 악용 탐지)은 산업 공통의 기반 시설로 다뤄져야 합니다.
결국 이번 사례는 “기술 경쟁”과 “안보 리스크”가 같은 트랙 위에 올라왔음을 보여줍니다. 불법 증류는 모델을 훔치는 사건이 아니라, AI 거버넌스를 무력화하는 방식의 공격입니다. 그래서 반도체 수출 통제, 접근 정책, 그리고 업계 공조는 서로 분리된 의제가 아니라—미래를 지키기 위한 하나의 패키지로 함께 설계되어야 합니다.
