LLM이 토큰 시퀀스로 추론 서버 장악할 수 있다는 지적

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LLM(대형언어모델)이 텍스트 응답이 아니라 토큰 시퀀스 자체를 이용해 자신이 실행되고 있는 GPU 서버를 장악할 수 있다는 공격 가능성이 제기됐다. 보이드 케인(Boyd Kane)이 개인 블로그에 올린 에세이가 해커뉴스(Hacker News)에서 논의되며 알려졌다.¹

케인이 주목한 지점은 에이전트 구조의 허점이다. 클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex) 같은 에이전틱 하네스(agentic harness)에서 LLM이 취하는 행동은 사용자 컴퓨터에서 실행되지만, 정작 응답을 계산하는 연산은 GPU를 갖춘 별도의 서버, 즉 추론 엔진(inference engine)에서 이뤄진다. 이 서버는 프런티어 LLM을 돌릴 만한 연산 능력과 모델 가중치(weights)에 대한 접근권을 갖고 있고, 데이터센터 내 다른 서버에도 상대적으로 높은 권한으로 접근할 수 있다. 인터넷상의 평범한 컴퓨터보다 공격자 입장에서 훨씬 가치가 높은 표적이라는 뜻이다.

케인이 제시한 공격 시나리오는 이렇다. LLM이 내놓는 토큰 시퀀스는 의미 없는 내용이라도, 그 시퀀스를 해석해 GPU에 모델을 올리고 출력 토큰을 실제 응답으로 파싱하는 소프트웨어에 취약점이 있다면, 그 취약점을 겨냥한 시퀀스를 LLM 스스로 생성해 코드 실행을 유도할 수 있다는 것이다. 즉 데이터로 취급돼야 할 토큰이 잘못된 파서를 만나 명령으로 실행되는 구조다.

이 주장이 단순한 가설이 아니라는 근거로 케인은 실제 사례를 든다. vLLM에서 발견된 CVE-2025-9141이 대표적이다. Qwen3 Coder용 XML 기반 툴 호출 파서가 거의 모든 툴 호출 인자를 eval()에 그대로 넘기는 구조였고, 이 때문에 LLM이 임의 코드를 호스트 서버에서 실행할 수 있는 상태였다. 흥미로운 점은 이 취약점을 심은 풀 리퀘스트(PR)를 구글의 제미나이(Gemini)가 자동 분석해 심각한 보안 취약점이라고 정확히 지적했는데도, vLLM의 리드 메인테이너가 이를 강제 병합했다는 사실이다. 당시 메인테이너는 강제 병합을 하며, 사용자 발화·응답·툴 호출이 뒤섞인 임의의 토큰 시퀀스를 완결된 대화 형식으로 파싱하는 작업 자체가 결코 간단하지 않고, LLM마다 그 처리 방식이 달라 버그가 생기기 쉬운 구조라고 밝혔다.

이런 복잡성은 vLLM 하나만의 문제가 아니다. vLLM 공식 문서는 200개가 넘는 모델 아키텍처를 지원한다고 밝히고 있고, 예제 디렉터리에는 약 35개의 Jinja 챗 템플릿이 들어 있다. 다양한 채팅 포맷을 처리해야 하는 만큼 파싱 로직이 조금만 어긋나도 LLM의 출력이 실행 가능한 코드로 오인될 여지가 생긴다는 것이 케인의 지적이다. 그는 실제로 vLLM 이슈 트래커에 올라온 사례도 인용했다. MiniMax-M3 모델이 <mm:think>라는 문자열을 그대로 출력했는데, vLLM이 이를 추론 블록의 시작으로 잘못 해석해 “정확히 따라 말해줄게: <mm:think>\n자, 어때?”라는 응답이 본문과 추론(reasoning) 영역으로 쪼개져 표시됐다. 이 자체는 무해한 버그지만, 추론 엔진이 토큰을 문자열로 바꿔 이어 붙이는 것 이상의 복잡한 처리를 수행하는 시스템이며, 개발자들이 속도 경쟁 압박 속에서 이를 개발하고 있다는 점을 보여주는 사례로 제시됐다.

케인은 비전·오디오 토큰을 다루는 멀티모달 아키텍처도 공격면을 넓힐 수 있다고 언급했다. 다만 이 부분은 단정적이지 않다. 현재의 멀티모달 LLM은 대체로 제약된 형태의 미디어 토큰만 출력하고, 이를 픽셀이나 파형으로 바꾸는 것은 모델 전용 디코더이기 때문에, ffmpeg 같은 미디어 처리 소프트웨어를 겨냥한 전통적인 손상 파일(malformed-file) 공격과는 성격이 다르다고 그는 자료 말미에서 밝히고 있다. 즉 이 지점에 대한 결론은 아직 조심스럽게 열어둔 상태다.

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