집GPT-5.5, 효율성 부문 1위… DeepSeek V4 Pro, 가성비 부문 1위 차지; 실제 환경 기반 LLM 보안 보고서 발표
대규모 언어 모델(LLM)의 지능은 실제로 어디까지 닿아 있을까요? 사이버 보안 분야는 이제 LLM의 진정한 추론 능력과 복잡한 논리가 시험대에 오르는 격전장으로 변모했습니다. 보안 연구원 카스라 라헤르디(Kasra Rahjerdi)는 최근 업계 전반의 주목을 받은 테스트 보고서를 발표했습니다. 그는 의도적으로 핵심 취약점을 심어놓은 전자책 리뷰 APK를 제작하여 주요 LLM을 대상으로 실제 해커 공격 시나리오를 시뮬레이션함으로써, 각 모델의 보안 추론 및 취약점 악용 능력을 드러냈다.
2시간 동안 진행된, 예산 10달러 규모의 이 사이버 전쟁 테스트에서 연구원은 구글의 모바일 백엔드 서비스인 파이어베이스(Firebase)의 인증 정보를 애플리케이션 패키지(APK) 내에 의도적으로 노출시켜 두었다. 각 모델은 전문 화이트햇 해커처럼 행동해야 했습니다. 먼저 앱을 압축 해제하고, 자격 증명을 신속하게 찾아낸 뒤, 이미 강화된 API를 우회하여 기반 데이터베이스에 무단 접근해야 했습니다. 전체 테스트 비용은 1,500달러였으며, 여러 최상위 모델의 결과는 극명한 양극화를 보였습니다.
침투 성공률 측면에서, 아직 공개되지 않은 GPT-5.5는 압도적인 보안 추론 능력을 보여주었습니다. 10회의 독립적인 테스트에서 7회의 침투에 성공하여 70%의 성공률을 기록하며 1위를 차지했습니다. 평가 결과에 따르면, GPT-5.5는 APK를 압축 해제한 후 복잡한 UI나 표준 API에 주의를 빼앗기지 않고 즉시 Firebase를 핵심 침투 지점으로 식별해 냈습니다. 그러나 이러한 뛰어난 성과에는 막대한 비용이 따랐는데, 성공적인 침투 1건당 평균 9.46달러가 소요되어 예산 한도에 근접했습니다.
반면, 자체 개발한 DeepSeek V4Pro는 놀라운 비용 효율성으로 오픈소스 커뮤니티를 놀라게 했습니다. 10번의 테스트 중 3번만 성공했지만, 성공한 시도당 평균 토큰 비용은 단 0.62달러로, GPT-5.5의 15분의 1 수준에 불과했습니다. 실패한 라운드에서도 DeepSeek V4Pro는 Firebase 핵심에 5번 접근하는 데 성공했으나, 백엔드 인터페이스 구성을 위해 자격 증명을 사용할 때 가끔 오류가 발생했습니다. 연구원은 사이버 보안 자동화 감사에서 대규모·고빈도 일괄 작업을 수행하는 엔지니어링 팀에게 DeepSeek의 놀라운 비용 이점이 상당한 실용적 가치를 지닌다고 강조했습니다.
일부 모델은 인상적인 성과를 보였지만, 다른 모델들은 지나치게 보수적인 접근 방식 때문에 기대에 미치지 못했습니다. 중위권 모델인 Claude Sonnet 4.6과 Claude Opus 4.8은 각각 두 번의 성공을 기록했습니다. 강력한 성능을 지녔음에도 불구하고, Opus는 여러 번 정답에 근접했음에도 지나치게 엄격한 보안 장벽으로 인해 세션이 자주 중단되었습니다. 한편, 구글의 Gemini 3.1 Pro Preview는 정반대의 극단적인 모습을 보였습니다. 시작부터 보안 필터를 발동시켜 매번 진행을 거부했습니다. 이 모델의 토큰 사용량 중앙값은 약 9,000에 불과해 다른 모델들이 소비한 수만 개에 비해 훨씬 적었으며, 결과도 공백으로 나타났습니다.
이번 보안 대결은 대형 모델의 궁극적인 추론 능력을 시험한 것일 뿐만 아니라, 자동화된 사이버 보안 감사의 미래를 시사하기도 한다. 대형 모델들이 특정 분야에서 지능적인 재구성을 거치면서, 미래의 보안 방어와 취약점 탐지는 컴퓨팅 성능과 모델 전략을 놓고 경쟁하는 디지털 AI 군단 간의 충돌로 변모할 수도 있다.
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