가짜 계정 2만4천 개 이후: AI 모델 보호 방식은 어떻게 바뀌는가

프롤로그: 다음 싸움은 이미 시작됐다

Anthropic이 1,600만 건의 무단 쿼리를 공개한 직후, AI 보안 연구자들은 이미 다음 방어선을 구축하고 있었습니다. 2026년 2월, Anthropic 폭로와 거의 같은 시점에 논문 하나가 조용히 arXiv에 올라왔습니다. 제목은 Antidistillation Fingerprinting(ADFP). 증류 공격이 끝난 뒤에도 살아남는 통계적 서명을 모델 출력에 심는 기술입니다.

공격이 세상에 알려지는 순간, 방어 기술도 함께 태어납니다. 그러나 역사적으로 공격과 방어의 경쟁은 늘 지속됩니다. 이 글은 그 경쟁의 다음 국면을 전망합니다. 기술, 법, 규제, 산업 구조 — 네 층에서 무엇이 바뀔 것인가.

1. 기술 방어의 4개 층

현재 AI 기업들이 구축 중인 방어 체계는 4개 층으로 이루어진 것으로 관측됩니다.

층 1: 접근 제어 (가장 빠르고 조잡한 방어)

속도 제한(Rate Limiting): 계정당 API 호출 수 제한
지역 차단: 특정 국가·IP 대역 접근 차단
계정 인증 강화: 교육·연구 목적 계정 등록 시 신원 확인 절차 추가

한계: 프록시·VPN으로 우회 가능. 정상 사용자에게도 불편을 줍니다.

층 2: 이상 탐지 (Anthropic이 이번에 사용한 방식)

행동 지문(Behavioral Fingerprinting): 체계적이고 반복적인 쿼리 패턴 탐지
동기화 트래픽 분석: 복수 계정의 동시 유사 쿼리 감지
IP 상관관계: 하이드라 클러스터 구조 식별

한계: 공격자가 패턴을 불규칙하게 바꾸면 탐지 회피 가능. 지속적인 업데이트 필요.

층 3: 출력 워터마킹 (현재 연구·도입 단계)

출력 워터마킹은 모델이 생성하는 텍스트에 사람 눈에는 보이지 않는 통계적 서명을 삽입하는 기술입니다. 아이디어는 단순합니다. 워터마킹된 출력으로 훈련한 학생 모델에도 서명의 흔적이 남기 때문에, 이를 법적 증거로 활용할 수 있다는 논리입니다.

워터마킹의 구조적 약점: 그러나 2026년 초 발표된 복수의 연구에 따르면, 기존 워터마킹 알고리즘은 증류 공격으로 효과적으로 제거될 수 있습니다. 제거 방법은 두 가지로 관측됩니다.

사전 제거: 증류 전 데이터 패러프레이징으로 서명 희석
사후 제거: 추론 시점 워터마크 무력화

층 4: Antidistillation Fingerprinting (최신 연구 단계)

기존 워터마킹의 약점을 극복하기 위해 등장한 것이 **ADFP(Antidistillation Fingerprinting)**입니다(Xu et al., 2026, arxiv 2602.03812). 핵심 차이점은 다음과 같습니다.

기존 워터마킹	ADFP
서명이 증류 중 손실될 수 있음	학생 모델의 학습 역학에 맞춰 서명 삽입
임의적 편향에 의존	증류 후 탐지 가능성을 최대화하는 토큰 선택
공격으로 제거 가능	증류 과정 이후에도 통계적 서명 생존

ADFP는 프록시 모델을 활용해 어떤 토큰이 학생 모델에 서명을 가장 잘 전달하는지 사전에 파악하고, 그 토큰에 집중적으로 서명을 삽입합니다. 아직 대규모 상용 적용 사례는 없지만, 향후 AI 모델 IP 보호의 기술적 기반이 될 가능성이 관측됩니다.

2. 워터마킹 전쟁: 군비 경쟁의 다음 국면

기술 방어의 역사가 보여주는 패턴은 명확합니다. 방어 기술이 공개되면 공격자는 그에 맞는 우회 방법을 개발합니다. ADFP가 공개된 이상 ADFP를 우회하는 연구도 이미 진행 중일 가능성이 있습니다.

[현재 상태]
워터마킹 도입 → 워터마킹 제거 연구 → ADFP → ADFP 우회 연구 → ...

[구조적 결론]
기술 방어만으로는 완전한 차단 불가능
→ 법적·규제적 보완이 필수

이 군비 경쟁에서 방어 측이 유리한 지점은 하나입니다. 공격 비용을 충분히 높여서 증류의 경제적 합리성을 낮추는 것입니다. 완전한 차단이 아니라 비용 구조 역전이 현실적인 목표입니다.

3. 법적 보호의 현실: 저작권은 왜 작동하지 않는가

저작권의 한계

Fenwick, Winston & Strawn 등 주요 로펌들의 공통적인 분석은 다음과 같습니다.

"현재 법적 프레임워크 하에서 저작권은 모델 증류에 대해 실질적인 보호를 제공하지 못할 가능성이 큽니다."

이유는 세 가지입니다.

AI 출력의 저작권 보호 여부 미확립: AI가 생성한 텍스트가 저작권의 보호를 받는지 자체가 아직 법원에서 확립되지 않았습니다
아이디어-표현 이분법: 저작권은 표현을 보호하지 아이디어·스타일·추론 방식을 보호하지 않습니다. 증류 공격은 특정 표현이 아니라 역량·추론 방식을 흡수합니다
공정 사용 불확실성: 연구·훈련 목적의 데이터 활용이 공정 사용(Fair Use)에 해당하는지 여부가 현재 여러 소송에서 다투어지고 있습니다

현실적인 법적 경로 3가지

① ToS 위반 + 민사 손해배상

가장 현실적인 경로입니다. 이용 약관 위반으로 계약 위반을 주장할 수 있습니다. 단, 손해액 입증이 어렵고 관할권 문제가 여전히 있습니다.

② 특허 (중장기적으로 유망)

Fenwick은 특허가 교사 모델뿐 아니라 증류로 만들어진 학생 모델에 대해서도 보호를 제공할 수 있다고 분석합니다. 모델 아키텍처·훈련 방법·특정 추론 메커니즘에 특허를 출원하면, ADFP 같은 기술과 결합했을 때 증류 출처를 법적으로 입증하는 수단이 될 수 있습니다. 다만 특허 출원과 등록에 수년이 걸린다는 시간적 한계가 있습니다.

③ 영업비밀 (즉각 적용 가능)

미국 연방·주 법령은 합리적인 비밀 보호 조치를 취한 경우 영업비밀을 보호합니다. API 키 관리, 사용 목적 계약, 접근 제어 강화 등의 조치가 영업비밀 보호의 "합리적 조치" 요건을 충족할 수 있습니다. 즉각 적용 가능하고 수출 규제 위반과의 교차 주장도 가능합니다.

4. 규제 경로: 미국·영국·EU의 방향

미국: 혁신 우선, 그러나 칩 규제는 강화

트럼프 2기 행정부는 '혁신 우선' 기조로 포괄적 AI 규제 입법에 소극적입니다. 그러나 AI 칩 수출 규제만큼은 초당적 지지를 받고 있습니다. Anthropic과 OpenAI의 공동 로비가 목표하는 지점도 여기일 가능성이 큽니다.

현실적인 미국 측 규제 경로:

AI 칩 수출 규제 강화 (HB/SB 논의 중)
무역법(Trade Act) 기반의 불공정 AI 관행 제재
포괄적 AI법은 단기 내 통과 가능성 낮음

영국: 가장 구체적인 타임라인

영국 정부는 2026년 3월 18일까지 AI 학습 데이터 사용과 저작권 보호에 관한 두 건의 공식 보고서를 발표할 예정입니다(Data Use and Access Act 2025 기반). AI 개발자의 권리와 저작권 보유자의 권리 균형, AI 생성 출력의 영국 내 저작권 보호 방안이 핵심 의제입니다.

이 보고서는 AI 모델 출력에 대한 법적 보호 기준을 처음으로 구체화하는 사례가 될 가능성이 있어 글로벌 참조 기준이 될 수 있습니다.

EU: AI Act와의 교차점

EU AI Act는 2025년부터 단계적으로 발효되고 있습니다. 고위험 AI 시스템에 대한 투명성·데이터 거버넌스 요건은 증류 공격 방지와 간접적으로 연결됩니다. 그러나 EU AI Act 자체가 증류 공격을 직접 규율하지는 않습니다. 향후 개정 논의에서 이 의제가 포함될 가능성이 있습니다.

5. 산업 자율 규범: 가능성과 한계

정보 공유 컨소시엄의 부상

Anthropic이 "업계 파트너와의 정보 공유"를 탐지 방법의 하나로 언급한 것은 의미 있는 신호입니다. OpenAI, Anthropic, Google 등 주요 AI 기업들이 공격 패턴을 공유하는 AI 보안 인텔리전스 컨소시엄이 형성될 가능성이 관측됩니다.

선례: 금융 업계의 FS-ISAC(금융 서비스 정보 공유 분석 센터), 사이버보안 업계의 CISA 정보 공유 프레임워크. AI 업계에 유사한 구조가 만들어질 경우 증류 공격 조기 탐지 능력이 개별 기업 수준을 넘어설 수 있습니다.

자율 규범의 구조적 한계

그러나 경쟁사 간의 정보 공유는 근본적인 인센티브 충돌을 안고 있습니다. 공격 패턴을 공유하는 것이 간접적으로 상대방의 모델 보안 수준에 대한 정보를 노출할 수 있기 때문입니다. 규제 기반 없이 자율 규범만으로 이 협력을 지속하기는 어렵습니다.

6. 전망: 3~5년 시나리오

시나리오 1: 기술·규제 동시 강화 — '비용 역전' 달성 (확률 55%)

ADFP 등 기술 방어 고도화 + 칩 수출 규제 강화 + 미·영국 법적 기준 정립이 동시에 이루어질 경우, 증류 공격의 비용이 자체 훈련 비용에 가까워지는 '비용 역전'이 발생할 수 있습니다. 이 시나리오에서 무단 증류는 줄어들지만 완전히 사라지지는 않습니다.

시나리오 2: 기술 군비 경쟁 지속, 규제는 느린 속도 (확률 75%)

현실적으로 가장 가능성이 높은 경로입니다. 기술 방어와 공격이 경쟁하고, 법·규제는 기술 속도를 따라가지 못합니다. 이 경우 AI 기업들은 '완전 차단' 대신 '비용 관리'를 목표로 지속적인 방어 투자를 이어갑니다. API 이용 조건은 복잡해지고, 고부가 역량에 대한 접근은 점점 엄격해질 수 있습니다.

시나리오 3: 중국 AI의 독자 생태계 완성, 공격 인센티브 감소 (확률 40%)

미국 AI 접근이 지속적으로 어려워지면, 중국 AI 기업들이 독자적인 프런티어 모델 역량을 확보하는 데 더 집중할 수 있습니다. 이 경우 3~5년 후에는 증류 공격의 합리성 자체가 감소할 수 있습니다. 다만 이 시나리오는 중국 AI의 자체 훈련 역량이 현재보다 크게 높아지는 것을 전제합니다.

7. 실무 의사결정 가이드

AI 모델·서비스를 개발·운영하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
출력 워터마킹 도입을 검토했는가?	ADFP 등 최신 지문 기술 실현 가능성 평가
모델 관련 특허 출원 전략이 있는가?	AI 아키텍처·추론 방법 특허화 검토 착수
API 사용 목적 계약이 명시적으로 체결됐는가?	영업비밀 보호 요건 충족 여부 법무 검토
업계 AI 보안 정보 공유 채널이 있는가?	컨소시엄 참여 또는 자체 인텔리전스 채널 구축

AI를 도입·활용하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
사용 중인 AI 서비스의 ToS 변경을 추적하는가?	주요 AI 공급사 ToS 모니터링 자동화
AI 모델 보호 규제 강화가 조달 계획에 반영됐는가?	오픈소스·자체 파인튜닝 전략 병행 검토
영국 AI 저작권 보고서(2026-03-18 예정)를 검토할 계획인가?	발표 직후 법무팀 검토 일정 확보

8. 과대평가하지 말아야 할 것들

위험 1: "ADFP가 증류 공격을 종식한다"는 기대

ADFP는 유망한 기술이지만, 이미 워터마킹 제거 연구가 활발합니다. 새 방어 기술이 공개될수록 그에 맞는 우회 연구도 가속됩니다. ADFP는 공격 비용을 높이는 중요한 도구이지만, 최종 해법으로 보기는 어렵습니다.

위험 2: "규제가 빠르게 정립될 것"이라는 낙관

미국의 '혁신 우선' 기조와 입법 속도를 감안하면, 포괄적 AI 모델 보호 법령이 2~3년 내에 정립될 가능성은 높지 않습니다. 영국 보고서(2026-03)가 중요한 이정표가 될 수 있지만, 입법으로 이어지기까지는 추가 시간이 필요합니다.

위험 3: "이 문제는 중국에만 해당된다"는 지역화

증류 공격의 기술적 수법은 국적을 가리지 않습니다. 이번 사건이 중국 기업들에 의해 발생했지만, API가 열려 있는 한 어느 국가·주체든 유사한 공격을 시도할 수 있습니다. 보호 기술과 정책은 특정 국가 대상이 아닌 구조 대응으로 설계되어야 합니다.

에필로그: 개방과 보호 사이의 새로운 균형점을 찾아서

AI 업계는 이제 익숙하지 않은 질문과 마주했습니다. 모델의 역량을 어떻게 보호할 것인가. 기술만으로도, 법만으로도, 규제만으로도 완전한 답이 없는 질문입니다.

확실한 것은 하나입니다. 이 질문이 이제 산업 전체의 의제가 되었다는 점입니다. Anthropic의 폭로 이전에도 증류 공격은 있었습니다. 차이는 이제 공개적인 전쟁이 되었다는 것입니다. 공개된 전쟁은 방어 기술 투자를, 법적 기준 수립을, 규제 논의를 가속합니다.

3~5년 후의 AI 생태계는 지금과 다를 것입니다. API 접근은 더 조건부가 될 것이고, 모델 출력에는 법적 추적 가능한 서명이 심어질 것이며, AI 모델 보호는 특허·영업비밀·계약의 복합 체계로 관리될 것입니다. 그 변화의 속도와 방향이 지금 이 순간 결정되고 있습니다.

핵심 실행 요약

역할	즉시 확인 항목	6~12개월 내 점검 항목
AI 모델 개발팀	출력 워터마킹·ADFP 기술 검토	핵심 모델 역량 특허 출원 전략 수립
법무·IP팀	AI 모델 관련 영업비밀 보호 요건 충족 여부	특허 포트폴리오 및 ToS 집행 가능성 검토
AI 정책 담당자	영국 AI 저작권 보고서(2026-03-18) 발표 일정 확인	미국 칩 수출 규제 + EU AI Act 개정 동향 모니터링
보안 담당자	이상 탐지 로직 및 계정 인증 강도 재점검	AI 보안 인텔리전스 공유 컨소시엄 참여 검토

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. ADFP는 이미 상용화됐나요?▾

아직 상용 적용 사례는 확인되지 않습니다. 2026년 2월 arXiv에 공개된 연구 단계의 기술입니다. 다만 Anthropic이 "모델 수준 보호 장치를 개발 중"이라고 밝힌 것과 ADFP 논문의 타이밍이 겹쳐, 업계에서 이 방향의 기술 개발이 활발히 진행 중인 것으로 관측됩니다.

Q2. 출력 워터마킹을 쓰면 사용자 경험이 나빠지나요?▾

잘 설계된 워터마킹은 출력 품질에 눈에 띄는 영향을 주지 않도록 설계됩니다. 그러나 일부 방식은 특정 토큰 선택에 약한 편향을 도입하기 때문에 품질-보안 트레이드오프가 완전히 0이라고 보기는 어렵습니다. ADFP는 이 트레이드오프를 최소화하는 것을 명시적 목표로 설계됐습니다.

Q3. 영국 보고서(2026-03-18)가 왜 중요한가요?▾

Q4. 오픈소스 모델 기업은 이 변화에서 이익을 얻나요?▾

단기적으로는 상대적 이익이 있습니다. 클로즈드 API 모델에 대한 접근 제한이 강화될수록, Llama·Mistral 등 오픈소스 모델의 상대적 매력이 높아집니다. 그러나 중장기적으로 오픈소스 모델이 안보 규제 논의에 포함될 가능성도 배제할 수 없습니다. 미국 정부가 오픈소스 모델의 해외 확산을 별도로 규제하는 방향으로 논의가 확장될 수 있습니다.

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시리즈 완결

1편 (2026-02-25): 수법·기술 — 어떻게 했나

2편 (2026-02-26): 구조·경쟁 — 왜 가능했나

3편 (현재): 규제·미래 — AI 모델 보호 방식은 어떻게 바뀌는가

업데이트 기준

본문 기준 시점: 2026-02-27 (KST)
업데이트 주기: 영국 보고서 발표(2026-03-18) 및 주요 입법 진전 시
다음 예정 리뷰: 2026-04-01

참고 링크

Antidistillation Fingerprinting (arXiv): https://arxiv.org/abs/2602.03812
Fenwick AI IP 분석: https://www.fenwick.com/insights/publications/deepseek-model-distillation-and-the-future-of-ai-ip-protection
Winston & Strawn 법률 분석: https://www.winston.com/en/insights-news/is-ai-distillation-by-deepseek-ip-theft
Anthropic 공식 발표: https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks
Slaughter and May AI 2026 동향: https://www.slaughterandmay.com/horizon-scanning/2026/digital/ai-update-for-2026/