앤스로픽, IoT 확산형 AI 봇넷 가능성 경고
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소형 AI 모델이 낯선 IoT 기기에서 추론·복제 단계를 수행하며 자율 확산형 봇넷의 현실화 가능성을 보였다.
앤스로픽(Anthropic)이 소형 오픈웨이트 AI 모델을 활용한 사물인터넷(IoT) 기기의 분산 추론과 에뮬레이터 노드 간 복제 능력을 각각 실험했다. 아직 완전한 자율 복제체가 만들어진 것은 아니지만, 90억 매개변수 모델은 낯선 하드웨어 9종 가운데 8종에서 스스로 추론 환경을 가동했다. 앤스로픽은 소형 모델의 성능 향상 추세가 이어지면 수개월 안에 상용 IoT 기기에서 자기 복제가 가능해질 수 있다고 경고했다.1
이른바 ‘AI 웜’은 네트워크를 탐색해 취약점을 공격하고, 모델 가중치를 다음 기기로 복사하거나 공개 저장소에서 다시 내려받은 뒤 감염된 하드웨어에서 직접 추론한다. 기존 웜과 달리 처음 접하는 기기의 구조를 분석해 실행 방법을 찾아낼 수 있다는 점이 핵심이다. 중앙 서버가 없어 한 지점만 차단해서는 멈추기 어렵지만, 개체 수가 두 배가 되는 데 수일이 걸릴 만큼 확산 속도는 느릴 수 있다.1
고가의 데이터센터 GPU도 필수는 아니었다. 연구진은 대당 약 55달러인 비정품 안드로이드 TV 박스 15대에 구글의 Gemma4-26B-A4B를 나눠 올려 초당 0.39토큰으로 실행했다. 큰 모델의 계층을 여러 기기가 분담하면 개별 장치의 성능이 낮아도 분산 추론이 가능하다는 결과다. 수십만 대가 연결되면 느리지만 의미 있는 규모의 연산 자원이 될 수 있다는 설명이다.12
복제 능력 평가에서는 알리바바·딥시크·구글·메타·문샷AI·오픈AI·Z.ai의 오픈웨이트 모델 11종을 시험했다. 더해커뉴스에 따르면 GLM-5.2만이 안드로이드 에뮬레이터 redroid 노드 8대 모두에 Llama3.1-8B를 전파하는 작업을 5차례 중 4차례 안정적으로 마쳤다.2 앤스로픽은 300억 매개변수 이하 모델도 복제에 필요한 개별 단계 상당수를 수행하지만, 이를 처음부터 끝까지 연결하면 아직 실수한다고 밝혔다.1
이번 실험은 감염 전 과정을 입증한 것은 아니다. 연구진은 취약점 탐색과 침투보다 감염 기기에서 추론 환경을 설치하고 복제 절차를 잇는 능력에 초점을 맞췄다. 방어자를 지능적으로 회피할 가능성도 아직 시험하지 않았다. 따라서 확인된 것은 완성된 IoT AI 봇넷이 아니라, 이를 구성하는 핵심 기술 단계가 빠르게 결합되고 있다는 점이다.12
Footnotes
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출처
- AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter — Anthropic News
- Anthropic Warns Small AI Models Could Soon Form Self-Propagating IoT Botnets — The Hacker News
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