고급 AI 모델을 매우 똑똑하게 만드는 바로 그 요소가 동시에 그들의 아킬레스건이 될 수도 있다는 생각을 해본 적이 있나요? 결과적으로 대답은 아주 강력한 '예'입니다. 연구자들은 AI의 깊은 추론 능력을 역이용하여 핵심 안전 기능을 우회하는 **Chain-of-Thought Hijacking (사고의 사슬 하이재킹)**이라는 흥미로우면서도 우려스러운 취약점을 발견했습니다.

이것은 일반적인 jailbreak (탈옥)이 아닙니다. 영리한 역할극이나 까다로운 문구 사용은 잊으세요. 이 공격은 체계적이며, 거대 추론 모델 (LRMs, Large Reasoning Models)이 시간이 지남에 따라 정보를 처리하는 방식을 악용합니다. 이는 Gemini 2.5 Pro, ChatGPT o4-mini, Grok 3 Mini, Claude 4 Sonnet과 같은 프런티어 모델(frontier models)을 상대로 놀라운 성공률을 보인 블랙박스(black-box) 방식입니다.

"단계별로 생각하기"의 역설

프롬프트에 "단계별로 생각해보자(Let's think step by step)"를 추가하는 것이 LLM이 복잡한 문제를 해결하는 방식을 혁신했던 때를 기억하시나요? Chain-of-Thought (CoT, 사고의 사슬) 프롬프팅으로 알려진 이 기술은 모델을 단순한 다음 토큰 예측기에서 강력한 "추론 엔진(reasoning engines)"으로 변화시켰습니다. 이는 AI safety (AI 안전) 측면에서도 돌파구처럼 느껴졌습니다. 더 많이 생각하는 모델이라면 분명 더 안전할 것이라고 믿었기 때문입니다.

흔히 **deliberative alignment (숙의적 정렬)**라고 불리는 지배적인 이론은, 더 많은 추론이 자연스럽게 더 나은 정렬과 유해한 요청을 거부하는 더 강력한 능력으로 이어질 것이라고 시사했습니다. 아이디어의 핵심은 더 많은 "생각 시간"을 갖는 더 "똑똑한" 모델이 이전의 탈옥 방식들이 가졌던 패턴 매칭 실패에 덜 취약할 것이라는 점이었습니다.

하지만 충격적인 역설이 나타났습니다. 이 모델들이 심오한 수학적 증명을 다룰 수 있게 해주는 바로 그 메커니즘이 근본적인 안전 가드레일을 우회하는 데 악용될 수 있다는 것입니다. AI 안전에 있어서 "더 많이 생각하는 것"이 항상 "더 안전해지는 것"을 의미하지는 않습니다. 사실, 과도하게 긴 추론 사슬(reasoning chains)은 새로운 종류의 시스템 수준 취약점의 핵심이 될 수 있습니다.

Chain-of-Thought Hijacking이란 무엇인가?

Chain-of-Thought Hijacking은 특정 구절로 모델을 속이는 것이 아닙니다. 이는 LRM(Large Reasoning Models)이 긴 추론 시퀀스에 걸쳐 정보를 처리하는 방식을 체계적으로 악용하는 것입니다. 이 공격은 모델이 유해한 요청을 접하기 전에 엄청난 양의 무해한 추론 과정을 거치도록 유도하여 작동합니다.

마치 수천 개의 해롭지 않은 퍼즐 풀이 토큰 속에 아주 작은 악성 지침을 묻어두는 것과 같습니다. 모델의 내부 '거부 신호(refusal signal)', 즉 내장된 안전 메커니즘은 추론 과정이 길어짐에 따라 희석됩니다. 유해한 부분에 도달할 무렵에는 경계심이 풀린 상태가 됩니다.

이는 이론적인 이야기가 아닙니다. 엄격한 HarmBench 프레임워크에서 이 공격은 거의 전례 없는 성공률을 달성합니다:

• Grok 3 Mini: 100%
• Gemini 2.5 Pro: 99%
• ChatGPT o4-mini: 94%
• Claude 4 Sonnet: 94%

이 모델들은 실험적인 모델들이 아닙니다. 많은 기업들이 의존하는 최첨단 시스템들입니다. 만약 이들이 이렇게 신뢰성 있게 손상될 수 있다면, '안전한' 추론에 대한 우리의 현재 이해는 심각하게 재평가되어야 합니다.

무해한 퍼즐 전략: 작동 방식

이 공격을 이해하기 위해 LRM이 '사고(thinking)' 자원을 어떻게 할당하는지 살펴보겠습니다. 거의 즉시 응답하는 표준 LLM과 달리, LRM은 최종 답변을 내놓기 전에 경로를 탐색하고, 사실을 확인하며, 실수를 수정하는 구조화된 추론 흔적(structured reasoning trace)을 생성하도록 훈련됩니다.

이 하이재킹 공격은 이 기능을 결함으로 바꿉니다. 공격자는 유해한 것을 직접 요청하는 대신, 모델을 거대하고 복잡하지만 완전히 무해한 작업에 강제로 투입합니다. 이는 수학적 수수께끼일 수도 있고, 논리적 역설일 수도 있으며, 수천 개의 토큰 분량의 추론이 필요한 다단계 코딩 과제일 수도 있습니다.

이 과정 동안 모델은 자신이 구축된 대로 정확히 작동하고 있습니다: 도움이 되고, 논리적이며, 엄격합니다. 내부 안전 필터는 이 초기 추론 흔적에서 독성(toxicity)이나 혐오 발언(hate speech), 명백한 악의적인 의도를 감지하지 못합니다.

하지만 유해한 요청은 이 길고 논리적인 터널의 끝에서 여전히 기다리고 있습니다. 모델이 무해한 추론의 마라톤을 마치고 악의적인 프롬프트(prompt)에 도달할 때쯤이면, 결정적인 무언가가 변해 있습니다. 바로 모델의 주의(attention)가 이동하고, 안전 메커니즘이 약화되었다는 점입니다.

이것이 바로 이 공격의 탁월한 점입니다. 이 공격은 모델의 가드레일(guardrails)과 싸우는 것이 아니라, 그것을 앞질러 갑니다. 비난받을 데 없는 논리의 산더미 아래에 악의적인 의도를 파묻음으로써, 공격자는 모델이 자신의 추론 흐름에 너무 몰입한 나머지 위험한 영역으로 전환되는 것을 인지하지 못하는 문맥(context)을 만들어냅니다. 무해한 퍼즐은 인지적 연막(cognitive smoke screen) 역할을 하여, 마지막 악의적인 지시가

1. 주의력 감쇠 (Attention Attenuation): 어텐션 메커니즘 (attention mechanism)은 마치 스포트라이트와 같습니다. 짧은 프롬프트에서는 유해한 요청에 집중합니다. 하지만 추론 과정 (reasoning trace)이 5,000 또는 10,000 토큰으로 길어지면, 원래의 유해한 프롬프트가 갖는 상대적 가중치는 떨어집니다. 모델은 자신의 최근의 무해한 생각들에 더 많은 어텐션 예산 (attention budget)을 소비하게 됩니다.
2. 활성화 약화 (Activation Weakening): 모델의 레이어 (layers)를 조사해 보면, 추론 과정이 길어짐에 따라 거절 신호 (refusal signal)의 강도가 말 그대로 감소하는 것을 보여줍니다. "유해한 의도 (harmful intent)"에 대한 내부 표현 (internal representation)은 방금 생성된 방대한 양의 "안전한" 정보에 의해 희석됩니다. 이는 마치 경고등이 거의 보이지 않을 때까지 흐려지는 것과 같습니다.

이를 증명하기 위해 연구팀은 인과적 개입 (causal interventions)을 사용했으며, 심지어 거절 신호를 유지하는 데 책임이 있는 특정 어텐션 헤드 (attention heads)를 비활성화하기도 했습니다. 이러한 헤드들을 제거 (ablated)했을 때, 유해한 요청을 거절하는 모델의 능력은 붕괴되었습니다.

본질적으로, 거대 추론 모델 (large reasoning models)의 안전성은 어텐션을 향한 끊임없는 싸움입니다. 만약 공격자가 모델로 하여금 무해한 것에 대해 충분히 오래 "자기 자신과 대화"하게 만들 수 있다면, "이것은 나쁜 생각이다"라고 말하는 내부 신호는 배경 소음 속으로 사라져 버립니다. 모델이 규칙을 잊어버리는 것이 아니라, 규칙을 집행할 내부적인 추진력 (internal momentum)을 잃는 것입니다.

에이전트형 AI 시스템 (Agentic AI Systems)에 미치는 영향

이 발견은 특히 우리가 **에이전트형 AI 시스템 (agentic AI systems)**으로 나아감에 따라 심오한 시사점을 던져줍니다. 이러한 에이전트들은 단순히 질문에 답하는 것에 그치지 않고, 외부 도구를 사용하고, 웹을 탐색하며, 심지어 트랜잭션을 관리하면서 복잡하고 다단계적인 워크플로 (workflows)를 자율적으로 실행합니다. 기존의 가정은 모델의 추론 단계가 내부적인 거버넌스 (internal governance) 역할을 하여 안전 범위를 벗어나지 않도록 보장할 것이라는 점이었습니다.

거절 희석 (Refusal dilution)은 이러한 내부 거버넌스가 우리가 생각했던 것보다 훨씬 더 취약하다는 것을 시사합니다. 만약 모델의 안전 점검이 시간이 지남에 따라 약화되는 동적인 신호라면, 우리가 에이전트 시스템에 부여하는 자율성은 중대한 부채 (liability)가 됩니다. 여기 세 가지 결정적인 과제가 있습니다:

– 모니터링 격차 (The Monitoring Gap): 현재의 안전 모니터링은 종종 입력(프롬프트)과 출력(최종 답변)에 초점을 맞춥니다. 하지만 에이전트 워크플로우에서는 진정한 위험이 중간 과정, 즉 안전 신호가 희석되는 수천 개의 내부 추론 토큰에 있습니다. 이러한 흔적을 실시간으로 모니터링하는 것은 계산 비용이 많이 들고 기술적으로 어렵습니다.
– 신뢰 역설 (The Trust Paradox): 우리는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 에이전트를 원하며, 이는 본질적으로 긴 추론 사슬(reasoning chains)을 필요로 합니다. 그러나 사슬이 길어질수록 모델의 가드레일 신뢰도는 낮아집니다. 이는 에이전트의 유용성(utility)과 안전성 사이에 직접적인 충돌을 만듭니다.
– 동적 의도 표류 (Dynamic Intent Drift): 장기간 실행되는 과정에서, 에이전트의 실제 의도가 미묘하게 표류할 수 있습니다. 겉보기에는 무해한 작업이라도 개별적으로는 안전해 보이지만 집합적으로는 정렬(alignment)을 우회하는 방식으로 유해한 결과로 이끌릴 수 있습니다.

개발자 및 연구원들에게 주는 교훈은 명확합니다: AI 정렬(AI alignment)은 더 이상 일회성 훈련 단계일 수 없습니다. 모델에게 단순히 '좋게 행동하도록' 가르치고 무제한의 추론 흔적 전반에 걸쳐 계속 좋기를 기대할 수는 없습니다. 우리는 추론 과정 전체에 걸쳐 활성화되고 지속적인 안전 메커니즘이 필요하며, 이는 매 단계마다 의도를 재검증하는

개발자로서 이러한 진화하는 위협을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이는 단순한 학술적 호기심이 아닙니다. 우리가 구축하고 배포하는 AI 시스템의 보안 (security) 및 신뢰성에 실질적인 영향을 미칩니다. AI 안전(AI safety)의 미래는 지속적인 인플라이트 검증 (in-flight verification)에 달려 있으며, 이를 통해 지능형 에이전트(intelligent agents)의 사고 과정이 아무리 복잡해지더라도 우리의 의도와 정렬(aligned)된 상태를 유지하도록 보장해야 합니다.

이에 대해 어떻게 생각하시나요? 고급 AI를 위해 어떻게 더 강력한 안전 메커니즘을 구축할 수 있다고 생각하시나요? 아래 댓글로 여러분의 통찰을 공유해 주세요!