ChatGPT 기밀 유출 사고 2.5배 급증, 로컬 LLM이 유일한 해답인 이유

"이 소스 코드 리뷰 좀 해줘."
"경쟁사 분석 자료 요약해 줘."
"다음 분기 신제품 전략 회의록 정리해 줘."

ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장 이후 많은 직원이 AI를 신입사원처럼 활용하고 있습니다. 반복적인 업무를 줄여주고 창의적인 아이디어를 자극하는 AI는 분명 강력한 생산성 도구입니다.

하지만 이 편리함의 이면에는 대부분의 리더가 간과하고 있는 거대한 '보안 구멍'이 존재합니다. 실제로 2024년 생성형 AI 관련 데이터 유출 방지(DLP) 사고가 전년 대비 2.5배 급증했으며, 기업 직원 중 38%가 승인 없이 민감한 업무 데이터를 AI에 입력하고 있는 것으로 나타났습니다.

국내에서 발생한 가장 충격적인 사례는 삼성전자에서 불과 20일 만에 3건의 기밀 정보가 ChatGPT를 통해 외부로 유출된 사건입니다. 반도체 설비 계측 자료, 수율 정보, 내부 회의록 등 회사의 핵심 경쟁력과 직결된 정보들이었죠.

우리 회사는 괜찮을 것이라고 정말 자신할 수 있으신가요? 이 글에서는 클라우드 AI가 왜 기업의 가장 중요한 자산을 위협하는 '시한폭탄'이 될 수밖에 없는지, 그리고 '로컬 LLM'이 왜 이 문제의 유일한 해답인지 그 본질을 파고들어 보겠습니다.

AI 데이터 유출, 이미 현실이 된 위험

많은 분들이 "설마 내가 입력한 정보를 다른 사람에게 보여주겠어?"라고 생각합니다. 하지만 문제의 본질은 그렇게 간단하지 않습니다. 사이버헤이븐 랩스(Cyberhaven Labs)의 2024년 보고서에 따르면, 2023년 3월과 2024년 3월 사이에 각종 AI 도구에 입력되는 데이터의 양이 5배 가까이 증가했습니다.

출처: https://www.cyberhaven.com/blog/shadow-ai-how-employees-are-leading-the-charge-in-ai-adoption-and-putting-company-data-at-risk

더 심각한 것은 대부분의 직원들이 개인 계정으로 생성형 AI 도구를 무단 사용하고 있다는 점입니다. 이는 회사 IT 부서의 통제를 완전히 벗어난 '섀도우 AI' 사용을 의미하죠.

1. 회사 기밀이 AI의 '학습 재료'가 되는 순간

클라우드 AI에 입력하는 데이터는 다음과 같은 경로를 통해 우리도 모르는 사이 회사를 떠나게 됩니다.

대부분의 클라우드 AI 서비스 약관에는 사용자가 입력한 데이터를 모델 성능 개선을 위해 활용할 수 있다는 조항이 포함되어 있습니다. 즉, 우리가 업무 효율을 위해 입력한 신제품 개발 계획, 고객사와의 계약 조건, 핵심 기술 소스 코드가 AI를 더 똑똑하게 만드는 '학습 데이터'이자 '연료'로 사용될 수 있다는 의미입니다.

이렇게 학습된 정보는 직접적으로 노출되지 않더라도, 다른 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 과정에서 교묘하게 변형되어 외부로 유출될 수 있습니다. 이는 단순한 실수나 버그가 아닌, 클라우드 AI 서비스의 근본적인 아키텍처에서 비롯된 구조적 리스크입니다.

2. 급증하는 데이터 유출 비용과 법적 리스크

• 2024년 전세계 데이터 유출 사고 한 건당 평균 비용이 488만 달러(약 67억 원)*에 달하며, 이는 전년 대비 10% 증가한 수치입니다. 특히 금융, 의료, 법률, 공공기관과 같이 민감한 개인정보나 데이터를 다루는 조직에게 클라우드 AI 사용은 더욱 치명적입니다.

엄격한 데이터 보호 규제(GDPR, 개인정보보호법 등)는 데이터가 조직의 통제 범위를 벗어나 외부 서버에 저장되거나 처리되는 것 자체를 금지하는 경우가 많습니다. 만약 직원이 고객의 개인정보나 의료 기록이 포함된 자료를 요약하기 위해 무심코 클라우드 AI에 업로드한다면, 이는 단순한 사내 보안 규정 위반을 넘어 수억 원의 과징금과 기업 신뢰도 추락으로 이어질 수 있는 법률 위반 행위가 될 수 있습니다.

삼성전자 사례가 보여준 현실: 20일 만에 3건의 유출

삼성전자의 사례는 이러한 위험이 얼마나 현실적인지를 적나라하게 보여줍니다. 2023년 3월 ChatGPT 사용을 허가한 지 단 20일 만에 다음과 같은 심각한 기밀 유출이 발생했습니다.

1. 반도체 설비 계측 데이터베이스(DB) 소스 코드: 임직원이 오류를 확인하기 위해 문제가 된 소스 코드 전부를 ChatGPT에 입력

2. 수율 및 결함 정보: 반도체 제조 공정의 핵심 성능 지표가 포함된 데이터

3. 내부 회의록: 전략적 의사결정과 관련된 민감한 정보

이 사건으로 인해 삼성전자는 즉시 사내 네트워크와 PC에서 ChatGPT 사용을 금지했지만, 이미 유출된 정보는 되돌릴 수 없었습니다. 더욱 우려스러운 점은 이러한 유출이 악의적인 해킹이 아닌, 직원들의 업무 활용 과정에서 발생했다는 사실입니다.

로컬 LLM: 데이터 주권을 되찾는 유일한 방법

그렇다면 우리는 AI가 주는 생산성의 혁신을 포기하고 다시 과거로 돌아가야만 할까요? AI의 편리함과 철통같은 데이터 보안, 이 두 가지 가치를 모두 만족시킬 방법은 없을까요?

이 딜레마를 해결하기 위해 탄생한 것이 바로 로컬 LLM입니다. 로컬 LLM은 외부 클라우드 서버를 거치지 않고, 우리 회사 내부 서버 혹은 PC에 직접 설치하여 사용하는 방식입니다.

인터넷 연결조차 필요 없죠. 모든 데이터 처리 과정이 회사 방화벽 안, 100% 통제된 오프라인 환경에서 이루어집니다.

이 표가 보여주듯, 로컬 LLM은 '데이터 유출 가능성'이라는 고리를 원천적으로 끊어냅니다. 우리 회사의 가장 중요한 지적 자산과 고객 데이터는 단 한 번도 회사를 떠나지 않으며, AI의 모든 연산은 안전한 내부망에서만 처리됩니다.

국내 로컬 LLM 구축 사례

실제로 국내 기업들은 클라우드 AI의 보안 위험을 인식하고 로컬 LLM 도입을 적극 추진하고 있습니다. 주요 솔루션 제공업체들의 현황을 살펴보면 다음과 같습니다.

대기업 자체 개발 솔루션

LG CNS: 2025년 코히어(Cohere)와 공동 개발한 1,110억 파라미터 규모의 추론형 LLM을 출시했습니다. 온프레미스 방식으로 제공되어 고객사가 민감한 데이터를 외부 유출 없이 자체 인프라 내에서 안전하게 처리할 수 있습니다. 한국어 평가 테스트에서 온프레미스 LLM 중 현존 최고 수준(SOTA)의 성능을 달성했습니다.

전문 AI 기업 솔루션

• 코난테크놀로지: 2023년 4월 국내 중소형 업체 중 최초로 자체 LLM인 '코난 LLM'을 출시했습니다. 국내 최다인 7,000억 개 토큰으로 학습된 이 모델은 온프레미스 방식으로만 제공되어 기업 기밀 정보의 외부 유출을 원천 차단합니다. 경기도 등 공공기관에도 법률 특화 LLM을 제공하고 있습니다.

• 업스테이지: 자체 개발한 'SOLAR' LLM을 퓨리오사AI의 국산 NPU와 결합하여 온프레미스 AI 구축 사업을 추진하고 있습니다. 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하며, 특히 한국어 특화 성능에서 강점을 보이고 있습니다.

• 마음AI: 중국 딥시크(DeepSeek)의 보안 문제를 해결한 'MAAL 알바트로스(Albatross)'를 2025년 출시했습니다. 인터넷 연결 없이 기업 내부망에서 강력한 AI 추론을 지원하며, 정부·공공기관·기업 대상으로 보안성과 비용 효율성을 동시에 제공합니다.

온프레미스 LLM 도입의 현실적인 장벽

클라우드 AI의 대안으로 가장 먼저 떠오르는 것은 사내 서버에 직접 시스템을 구축하는 '온프레미스(On-premise) LLM'입니다. 데이터가 회사 외부로 나가지 않으니 당연히 안전할 것이라 생각하기 쉽습니다.

하지만 보안이라는 장점 하나만 보고 온프레미스 방식을 선택한 기업들은 이내 예상치 못한 3가지 현실적인 장벽에 부딪히며 더 큰 고민에 빠지게 됩니다.

1. 막대한 초기 투자 비용

온프레미스는 '우리 회사 소유의 데이터센터'를 만드는 것과 같습니다. 이는 즉각적인 재무적 부담으로 이어집니다. 수억 원에 달하는 고가의 GPU 서버 구매는 시작에 불과합니다. 향후 2~3년의 사용자 수와 데이터 증가량을 예측하여 서버 규모를 결정하는 '사이징(Sizing)'은 사실상 불가능에 가까운 과제이며, 한번 도입하면 되돌릴 수 없는 큰 리스크를 안게 됩니다.

2. IT 부서의 끝나지 않는 관리 부담

물리적인 장비가 사내에 들어오는 순간, 그것은 IT 부서의 또 다른 '관리 대상'이 됩니다. 데이터센터 공간 확보, 전력 공급, 항온항습 유지부터 시작해, 장애 발생 시 24시간 대응해야 하는 것까지 모두 리소스가 발생합니다. 이러한 인프라를 지속 운영하는 것은 큰 기업이 아닌 이상 버거운 일입니다.

3. 비즈니스 속도를 따라가지 못하는 경직성

기업의 성장에 따라 AI 사용자와 데이터는 계속 늘어납니다. 온프레미스 환경에서 사용자가 몰려 시스템이 느려질 때 빠르게 대처해야 합니다. 하지만 모델을 업데이트하거나 장비를 교체하는 등 시간과 비용이 발생합니다. 비즈니스 변화에 민첩하게 대응해야 할 때 이 경직된 확장성은 기업의 발목을 잡는 족쇄가 될 수 있습니다.

새로운 대안의 부상:
온디바이스(On-Device) AI

그렇다면 '보안은 완벽하면서도, 이렇게 무겁고 복잡하지 않은' 방법은 없을까요?

이 질문에 대한 가장 현실적인 해답이 바로 '온디바이스 AI(On-Device AI)'입니다. 온디바이스 AI는 데이터센터의 거대한 서버가 아닌, 직원들의 개인 PC에 직접 설치하여 사용하는 방식입니다.

모든 데이터 처리와 AI 연산이 인터넷 연결 없이 100% 오프라인 상태의 PC 내부에서만 이루어집니다. 덕분에 온프레미스의 막대한 비용, 관리 부담, 경직된 확장성 문제를 모두 해결하면서도, 데이터 유출 가능성은 '제로(0)'에 수렴하는 가장 이상적인 보안 환경을 구현합니다.

로컬독스: 가장 현실적인 온디바이스 AI 솔루션

로컬독스(Localdocs)는 이러한 온디바이스 AI의 장점을 극대화한, PDF 문서 검색 솔루션입니다. 앞서 언급한 문제들을 다음과 같이 해결합니다.

• 초기 투자 비용과 관리 부담 제로: 별도의 서버나 GPU 없이 개인 PC에 프로그램 설치만으로 끝납니다. 막대한 초기 투자 비용과 IT 부서의 유지보수 부담을 원천적으로 제거합니다.

• 가장 쉬운 도입과 사용: 사용자가 직접 프로그램을 설치하고 분석할 문서를 폴더에 넣기만 하면 즉시 사용할 수 있습니다. 복잡한 서버 설정이나 네트워크 연동 과정이 전혀 필요 없습니다.

• 유연한 확장성: 팀 단위의 소규모 도입부터 전사적 확산까지 필요에 따라 유연하게 적용할 수 있습니다. 사용자가 늘어나면 해당 PC에 프로그램을 설치하기만 하면 됩니다.

무엇보다 이 모든 과정이 100% 오프라인 PC 환경에서 이루어지기 때문에 삼성전자의 사례처럼 R&D 기밀 자료나 고객 정보가 외부로 유출될 걱정은 완벽히 사라집니다.

마무리하며: 보안과 혁신, 더 이상 타협하지 마십시오.

클라우드 AI의 편리함 뒤에 숨은 데이터 유출 위험, 그리고 온프레미스의 무거운 비용과 관리 부담 사이에서 더 이상 고민할 필요가 없습니다.

기업의 가장 중요한 자산을 가장 안전한 PC 안에서만 활용하는 '온디바이스 AI'는 단순한 기술이 아닌, AI 시대의 새로운 보안 표준이자 가장 스마트한 방법입니다.

이제 AI를 막을 방법을 고민하는 대신, 가장 안전하고 효율적으로 활용하여 경쟁력을 높일 방법을 선택할 때입니다.