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1,600만 건의 질문: 중국 AI 3사가 Claude를 교과서로 삼은 방법

프롤로그: 가장 성실한 학생의 정체

2026년 2월 어느 날, Anthropic 보안팀은 이상한 신호를 포착했습니다. 어딘가에서 Claude에게 끊임없이, 그리고 매우 체계적으로 질문이 쏟아지고 있었습니다. 단순한 호기심이 아니었습니다. "이 문제를 단계별로 추론해봐", "이 코딩 작업을 에이전트 방식으로 수행해봐", "이 도구를 어떻게 사용하는지 설명해줘"— 모두 Claude의 핵심 역량을 체계적으로 추출하는 데 최적화된 질문들이었습니다.

조사 결과, Anthropic은 세 중국 AI 기업—DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax—이 가짜 계정 24,000개 이상을 동원해 Claude와 1,600만 건 이상의 교환을 수행했음을 확인했습니다. 이 글은 그들이 어떻게 했는지, 즉 수법과 기술의 전말을 다룹니다.

1. 무엇이 일어났나: 사건 개요

공개 시점과 배경

Anthropic은 2026년 2월 23일 공식 블로그에서 이 사실을 공개했습니다. 타이밍이 주목할 만합니다. 이 발표는 미국 정부가 AI 칩 수출 규제를 논의하던 시점에 맞춰졌으며, OpenAI도 같은 주 미국 의회에 중국 AI 기업들의 "산업 규모 증류 캠페인"을 경고하는 서한을 제출했습니다.

DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax 세 기업은 보도 시점 기준 공식 답변을 내놓지 않았습니다.

숫자로 본 규모

기업	교환 건수	주요 타깃 역량
DeepSeek	15만 건 이상	논리 추론, 보상 모델(채점), 정치적 민감 질문 우회
Moonshot AI	340만 건 이상	에이전트 추론·툴 사용, 코딩, 컴퓨터 비전
MiniMax	1,300만 건 이상	에이전트 코딩·툴 사용 (최대 규모)
합계	1,600만 건+	24,000개+ 가짜 계정

2. 수법의 핵심: 모델 증류란 무엇인가

합법과 불법의 경계

**모델 증류(Model Distillation)**는 큰 모델의 출력을 학습 데이터로 삼아 작은 모델을 훈련하는 기법입니다. 자사 모델끼리라면 완전히 합법적입니다. 실제로 많은 기업이 대형 모델에서 소형 모델을 만들 때 이 방식을 씁니다.

문제는 타사 모델의 출력을 무단으로 사용할 때 발생합니다. Claude의 API 이용 약관은 API 응답을 경쟁 모델 훈련에 사용하는 것을 명시적으로 금지하고 있습니다. 이번 사건은 이 경계를 조직적으로, 대규모로 넘어선 사례로 기록될 가능성이 큽니다.

DeepSeek의 특이한 수법: 생각하게 만들기

DeepSeek은 다른 두 기업과 다른 방법을 사용한 것으로 알려졌습니다. 바로 **연쇄 추론 유도(Chain-of-Thought Elicitation)**입니다. "이 문제를 단계별로 생각해봐"처럼 Claude가 추론 과정을 단계적으로 서술하도록 유도해 추론 과정 자체를 학습 데이터로 수집한 것입니다.

또한 DeepSeek의 쿼리 중에는 "정치적으로 민감한 주제(반체제 인사, 당 지도부, 권위주의 관련 질문)를 검열 없이 처리하는 방법"을 Claude에게 묻는 내용도 포함된 것으로 Anthropic은 밝혔습니다.

3. 어떻게 들키지 않으려 했나: 하이드라 클러스터

인프라 설계

세 캠페인 모두 유사한 인프라 패턴을 공유했습니다. Anthropic은 이를 "하이드라 클러스터(Hydra Cluster)" 구조라고 명명했습니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다.

[공격자 서버]
    │
    ▼
[프록시 네트워크] ──── 20,000개+ 가짜 계정 동시 관리
    │         │         │
    ▼         ▼         ▼
[Claude API] [Claude API] [Claude API]
  (계정 A)    (계정 B)    (계정 C)

단일 네트워크가 20,000개 이상의 가짜 계정을 동시에 관리하며 트래픽을 분산시켰습니다. 한 계정에서 이상 신호가 탐지되더라도 나머지 계정이 작동을 계속하는 구조입니다. 그리스 신화의 머리를 잘라도 다시 자라는 히드라에서 이름을 따온 구조입니다.

탐지 회피 방법

트래픽 분산: 계정당 쿼리 수를 정상 사용자 수준으로 유지
프록시 활용: 실제 IP 숨김
교육·연구 계정 위장: 계정 등록 시 합법적인 연구·교육 목적으로 위장

4. Anthropic은 어떻게 탐지했나

탐지 방법론

Anthropic이 공개한 탐지 방법은 4가지 신호의 교차 분석입니다.

IP 주소 상관관계: 서로 다른 계정이 동일 IP 대역 또는 동일 프록시 서비스에서 접속
요청 메타데이터 분석: 헤더, 타임스탬프, 요청 패턴의 비정상적 규칙성
행동 지문(Behavioral Fingerprinting): 반복적이고 체계적인 쿼리 패턴 식별
동기화 트래픽: 여러 계정에서 동시에 유사한 쿼리가 발생

또한 Anthropic은 **"업계 파트너와의 정보 공유"**가 탐지에 기여했다고 밝혔습니다. OpenAI 등 다른 AI 기업들로부터 유사 패턴 정보를 공유받은 것으로 해석됩니다.

탐지 후 대응

증류 공격 패턴 탐지용 분류기(Classifier) 개발 및 배포
교육·연구 계정 등록 절차 강화
모델 수준 보호 장치 개발 중
탐지된 기술적 지표를 업계 파트너 및 당국에 공유

5. 전망: 향후 6개월 시나리오

시나리오 1: 규제·법적 대응 확산 (확률 65%)

Anthropic의 이번 공개가 미국 의회 입법 및 AI 칩 수출 규제 강화의 근거로 활용될 가능성이 큽니다. OpenAI가 같은 시기 의회에 서한을 제출한 점도 이 방향을 지지합니다. 다만 법적 소송으로 이어지려면 관할권 문제와 입증 부담이 상당한 과제로 남습니다.

시나리오 2: AI 기업들의 방어 기술 경쟁 심화 (확률 80%)

증류 공격이 공식 확인된 이상, 주요 AI 기업들이 API 수준 방어 기술—워터마킹, 응답 패턴 교란, 실시간 이상 탐지—에 투자를 늘릴 것으로 보입니다. 이는 API 서비스 이용 비용과 복잡도에도 영향을 미칠 수 있습니다.

시나리오 3: 중국 AI 기업의 독자 데이터 전략 전환 (확률 55%)

단기적으로는 탐지 회피 기술을 고도화하려 할 가능성이 있습니다. 중장기적으로는 미국 AI 모델 접근이 어려워질 경우 독자적인 합성 데이터 생성 방법론으로 전환하는 압력이 커질 것으로 관측됩니다.

6. 실무 의사결정 가이드

AI 서비스를 제공하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
API 사용 약관에 경쟁 모델 훈련 금지 조항이 있는가?	이용 약관 위반 모니터링 체계 수립
비정상적 대량 API 호출 탐지 체계가 있는가?	계정별 쿼리 패턴 이상 탐지 로직 도입
응답에 워터마킹 기술을 검토한 적 있는가?	모델 출력 추적 가능성 평가 착수
업계 파트너와 이상 트래픽 정보를 공유하는가?	AI 보안 정보 공유 채널 참여 검토

Claude API를 업무에 활용하는 기업이라면

점검 질문	Yes라면 우선 조치
Claude API 사용 약관을 최근 검토했는가?	이용 약관 주요 변경사항 확인
API 키 관리 정책이 수립되어 있는가?	내부 API 키 접근 권한 감사
외부 AI 도구의 출처 및 학습 데이터를 파악하는가?	사용 중인 AI 서비스의 공급망 리스크 점검

7. 과대평가하지 말아야 할 것들

위험 1: "증류 공격으로 Claude와 동등해졌다"는 해석

1,600만 건의 쿼리로 훈련했다고 해서 Claude의 전체 역량을 복제할 수 있다고 보기는 어렵습니다. 증류는 특정 역량을 개선하는 효과가 있지만, 모델의 전반적인 안전성 정렬(Alignment), 지식 베이스, 추론 품질을 통째로 복제하지는 못합니다. Anthropic 자신도 "해당 모델들이 안전 장치 없이 특정 역량만 흡수했을 가능성"을 우려 요소로 제시하고 있습니다.

위험 2: "중국 AI 기업 전체의 문제"로 일반화

이번 고발 대상은 DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax 세 기업으로 명확히 한정됩니다. 중국 AI 생태계 전체에 동일한 관행이 있다고 단정하는 것은 근거 없는 일반화입니다.

위험 3: "Anthropic이 완전히 피해자"라는 단순화

futurism 등 일부 매체는 Anthropic 자신도 Claude를 구축하는 과정에서 인터넷 데이터를 어떻게 사용했는지에 대한 투명성 문제를 지적합니다. 이 논의는 AI 업계 전체의 학습 데이터 윤리와 연결된 더 큰 구조적 질문입니다.

8. 에필로그: 규칙이 없던 전쟁의 첫 공식 선전포고

모델 증류는 AI 업계에서 오랫동안 공공연한 관행이었습니다. "누구나 알지만 아무도 말하지 않던" 회색지대였습니다. Anthropic의 이번 공개는 그 회색지대에 처음으로 공식적인 경계선을 그으려는 시도로 볼 수 있습니다.

그 경계선이 어디까지 유효할지는 아직 불분명합니다. 법적 구속력이 있는지, 규제로 이어질지, 아니면 기술적 군비 경쟁으로만 남을지는 앞으로 수개월이 더 지나야 윤곽이 드러날 것입니다.

한 가지는 분명합니다. AI 모델의 능력을 보호하는 문제가 이제 API 이용 약관의 영역을 넘어 지정학적·산업정책적 의제로 격상되었다는 점입니다. 2편에서는 이 사건이 가능했던 구조적 이유, 즉 미중 AI 경쟁의 지형을 분석합니다.

핵심 실행 요약

역할	즉시 확인 항목	3개월 내 점검 항목
AI 서비스 개발자	API 약관 내 경쟁 모델 훈련 금지 조항 확인	이상 트래픽 탐지 로직 도입 검토
기업 AI 도입 담당자	사용 중인 외부 AI 서비스 약관 재검토	AI 공급망 리스크 평가 체계 수립
AI 정책·전략 담당자	Anthropic 발표 원문 및 OpenAI 의회 서한 검토	미국 AI 칩 수출 규제 동향 모니터링
보안 담당자	API 키 관리 및 접근 권한 감사	AI 보안 정보 공유 채널 참여 검토

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 모델 증류는 원래 불법인가요?

아닙니다. 모델 증류 자체는 합법적인 기계학습 기법입니다. 자사 모델의 출력으로 더 작은 자사 모델을 훈련하는 것은 업계 표준 방식입니다. 이번 사건이 문제가 되는 이유는 타사(Anthropic) 모델의 출력을 무단으로 사용했기 때문입니다. Claude API 이용 약관은 API 응답을 경쟁 모델 훈련에 활용하는 것을 명시적으로 금지하고 있습니다.

Q2. 왜 MiniMax가 가장 많은 1,300만 건을 기록했나요?

Anthropic 발표 기준 MiniMax는 에이전트 코딩과 툴 사용에 집중했습니다. 코딩 관련 질문은 응답 하나를 얻기 위해 여러 번의 반복 쿼리가 필요한 특성이 있어 자연스럽게 쿼리 수가 많아집니다. 다만 쿼리 수가 많다고 탈취한 역량이 비례해서 크다고 볼 수는 없습니다.

Q3. Anthropic은 법적 조치를 취할 수 있나요?

Q4. 이런 공격을 완전히 막을 수 있나요?

기술적으로 완전한 차단은 어렵다는 것이 업계의 일반적인 시각입니다. Anthropic도 "탐지와 방어"를 강화하겠다고 밝혔지만, 공격자가 방어 기술에 맞춰 전략을 바꿀 수 있습니다. 워터마킹, 응답 패턴 교란, 실시간 이상 탐지 등 기술적 도구들이 연구되고 있지만, 현시점에서는 완전한 해결책이 없는 상태입니다.

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시리즈 안내

1편 (현재): 수법·기술 — 어떻게 했나

2편 (예정 2026-02-26): 구조·경쟁 — 왜 가능했나 (미중 AI 경쟁의 회색지대)

3편 (예정 2026-02-27): 규제·미래 — 이후 AI 모델 보호 방식은 어떻게 바뀌는가

업데이트 기준

본문 기준 시점: 2026-02-25 (KST)
업데이트 주기: 주요 진전 발생 시
다음 예정 리뷰: 2026-03-10