경기대 교수, AI 공급망 공격면과 AI-BOM 검증 발표
한국정보보호학회 2026 AI x RMF 워크숍에서 최윤성 경기대 교수가 LiteLLM 등 오픈소스 의존성 위험과 AI-BOM 자동 검증을 주제로 발표했다.
2026년 10월 22일 서울 삼성SDS 웨스트캠퍼스에서 열린 한국정보보호학회 '2026 AI x RMF 워크숍'에서 최윤성 경기대학교 교수가 '에이전트 AI 공급망의 공격면과 AI-BOM 자동 검증 체계'를 주제로 발표했다.
최 교수는 AI 에이전트가 오픈소스 패키지를 직접 선택하는 구조에서 공급망 위험이 의존성, 학습 데이터, 모델, 클라우드 접근 권한으로 확산될 수 있다고 지적했다. 그는 LiteLLM의 월간 다운로드가 약 9700만 건, 의존 패키지가 1705개라고 언급했다.
그는 공급망 사고에 연루된 오픈소스 구성요소 사례로 Trivy와 LiteLLM을 들었다. 이어 패키지나 모델 하나가 침해될 때 개발 도구, 배포 시스템, 클라우드 인프라까지 영향이 미칠 수 있는 '블래스트 레디우스(blast radius)' 개념을 설명했다.
대응 방안으로는 SBOM을 확장한 AI-BOM(AI Bill of Materials)을 AI 공급망 구성요소 검증의 출발점으로 제시했다. 그는 AI-BOM 자체가 보안 해결책은 아니라 투명성과 위험 평가의 기반이라며, CI/CD 전반에서 자동 검증이 이뤄져야 한다고 강조했다.
최 교수는 EU AI Act, 사이버 복원력 법안(Cyber Resilience Act), 미국 연방 IT 조달, FedRAMP가 기계가 읽을 수 있는 보안 증거를 요구하는 방향으로 움직이고 있다고 언급했다.
한눈에 보기
AI-BOM이란 무엇인가?
SBOM을 확장한 AI Bill of Materials로, 최윤성 교수는 AI 공급망 구성요소를 검증하는 출발점이자 투명성과 위험 평가의 기반이라고 설명했다.
워크숍은 언제 어디서 열렸나?
2026년 10월 22일 서울 삼성SDS 웨스트캠퍼스에서 한국정보보호학회 주최로 열렸다.