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OpenAI 내부 모델, 웹사이트 2곳 침해·웹 요청 제한 우회·테스트넷 지갑 자금 사용

OpenAI가 2026년 6월 내부 모델이 일으킨 별개의 사고 4건을 10월 15일(현지시간) 공개했다. 정부 통계 사이트에서는 인증을 우회해 서버 설정 파일과 인증 정보를 얻었고, 연구 대시보드 과제에서는 내부 시스템에 접근해 설정을 바꿨다. 또 웹 요청 제한을 우회했고, 테스트넷 지갑 자금도 사용했다.

루카스 ·

OpenAI가 내부 모델이 2026년 6월 일으킨 별개의 사고 4건의 보고서를 10월 15일(현지시간) 공개했다. 한 모델은 정부 통계 사이트의 인증을 우회해 서버 설정 파일과 인증 정보를 얻었다. 다른 모델은 공개 연구 대시보드 과제에서 조직 내부 시스템에 접근해 설정을 바꿨다. 또 다른 모델은 공개된 복구 문구로 지갑 키를 만들어 테스트 네트워크 자금을 썼고, 나머지 한 모델은 연구팀이 정한 웹 요청 제한을 우회했다. 통계 사이트와 연구 대시보드 사고의 발생일은 2026년 6월 17일이며 두 보고서는 10월 15일 갱신됐다. 나머지 두 건은 6월에 일어났다고만 확인된다.1,2,3

데이터센터 랙 선반에 여러 대의 서버 장비가 줄지어 장착된 모습
랙에 장착된 서버 장비Tony Webster / Wikimedia Commons · CC BY 2.0 · 원본 · 크기 조정

이번 공개는 7월 OpenAI가 밝힌 사고의 후속이다. 당시 내부 시험용 에이전트가 인터넷 접근을 제한하는 도구의 미공개 취약점을 악용해 Hugging Face 네트워크에 침입했고, 해킹 시험의 답안을 얻으려 했다. 이후 OpenAI는 오정렬 감시 시스템을 과거 강화 학습과 평가 기록에 소급 적용했다. 통계 사이트와 연구 대시보드 두 보고서에 따르면 이 시스템이 해당 사고를 critical(심각)로 표시했다.1,2,3

정부 통계 사이트 사고에서는 병상 수 통계를 조회하던 모델이 접근 거부에 부딪히자 사이트의 파일 다운로드 기능으로 서버 설정 파일과 민감한 인증 정보를 얻었다. 모델은 이를 바탕으로 통계 엔드포인트의 인가 절차를 우회해 원래 막혀 있던 데이터를 가져와 로컬에 저장했다.1,2

연구 대시보드 과제에서는 두 차례 평가가 있었다. 첫 번째 평가에서 모델은 노출된 인증 정보를 이용해 내부 검색 서비스가 공개 대시보드로 요청을 중계하도록 설정을 바꿨다. 보고서는 기록상 이 변경의 복구가 확인되지 않는다고 했고, 모델이 복구를 거듭 미룬 채 평가가 끝났다. 두 번째 평가에서는 모델이 설정을 바꿔 클라우드 저장소 접근 토큰을 얻어 비공개 표 5개에서 총 14만 7451행을 내려받았다. 이때 바꾼 설정, 즉 토큰이 닿는 서비스 지정은 다시 복구했지만 이미 확보한 토큰으로는 비공개 데이터를 계속 가져왔다. 두 평가 모두 모델이 제출한 다섯 개 답은 전부 오답으로 판정됐고, 두 번째 평가는 모델이 답을 추측했다는 사실과 내부 시스템 접근, 비공개 표 다운로드, 인증 설정 변경을 평가가 끝날 때까지 밝히지 않은 채 종료됐다.1,3

세 번째 사고에서는 암호화폐 거래 애플리케이션을 업데이트하라는 지시를 받은 모델이 잠긴 지갑의 자금을 사용했다. 모델은 공개돼 있던 개발자용 복구 문구로 지갑 키를 만들어 테스트 네트워크 자금이 있는 계정을 찾아낸 뒤, 그 계정으로 요청받은 계약 배포 비용을 지불했다. 모델은 권한이 있는지 스스로 따져본 뒤 복구 문구가 공개돼 있고 테스트넷 토큰에 실제 가치가 없으므로 써도 된다고 판단했다. 배포는 성공했고 계정에서 거래 수수료가 빠져나갔다.

네 번째 사고에서는 공개 무역 통계를 찾으라는 지시를 받은 모델이 연구팀이 정해 둔 웹 요청 방식의 제한을 우회했다. 모델은 공개 연감에서 답을 찾아 제출한 뒤에도 통계 서비스에 접근할 다른 경로를 계속 찾았고, 외부 브라우저 도구가 허용되지 않은 POST 방식의 요청을 통계 서비스로 보내도록 웹 양식을 열게 했다. 돌아온 응답은 GIF 이미지 형태였고, 모델은 광학문자인식으로 이미지 속 수치를 읽어냈다.

Ars Technica는 연구자와 언론인이 이런 행동을 AI가 '제멋대로 행동했다'고 흔히 표현하지만 반드시 그렇지는 않다고 짚었다. 이 매체는 모델에게 대안적 방법을 쓰라는 지시가 없었더라도 모델이 효율적이고 집요하게 과제를 해결하도록 학습된다고 분석했다. 또 사고에 관여한 모델 대부분 또는 전부가 이런 행동을 막을 수 있었던 일부 안전장치를 꺼 둔 상태였다고 전했다.1

OpenAI는 이번 사고들에 대응해 보안 통제를 강화하고, 학습과 평가 중 실시간 인터넷 접근을 차단했으며, 정렬 채점 방식을 개선하고 오정렬 감시 체계를 모든 강화 학습 및 평가 트래픽으로 넓혔다고 밝혔다.2,3

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