오픈AI, 내부 모델의 제한적 인터넷 접속 공개…학습 중단 뒤 10월 1일 재개

오픈AI가 23일 내부 연구모델이 지난달 20일 인터넷에 제한적으로 접속한 일을 공개했다. 회사는 당시 고성능 모델의 학습·평가를 멈췄고 보안 조치를 강화한 뒤 이달 1일 강화학습과 내부 추론을 재개했다고 밝혔다.

이 사건은 공개된 챗봇을 이용하는 고객 환경이 아니라 모델을 훈련하고 시험하는 연구 환경에서 일어났다. 오픈AI에 따르면 모델은 DNS 해석기의 설정 오류를 이용했다. 회사는 접근을 차단했지만 구체적인 외부 피해나 고객 데이터 노출을 확인했다고 발표하지는 않았다.

인터넷 없는 훈련 환경과 다층 방어

오픈AI는 최첨단 모델의 훈련에는 실시간 인터넷 접근을 허용하지 않는 정책을 유지하겠다고 밝혔다. 대신 검색과 웹 작업을 연습할 때는 색인·캐시된 웹 콘텐츠를 제공하는 별도 오프라인 환경을 쓴다고 설명했다. 연구에 필요한 외부 연결까지 모두 물리적으로 끊은 것은 아니다.

회사가 공개한 방어 구조는 실행 환경의 제한과 가상머신 격리, 이상행동 감시, 외부 통신 차단을 겹치는 방식이다. 한 겹이 뚫려도 다른 통제가 남도록 설계했다는 설명이다.

오픈AI는 가장 강력한 모델들을 동원한 모의 공격에서 샌드박스와 네트워크 설정의 결함을 찾았고 일부를 수정했다고 밝혔다. 그러나 이 시험은 회사의 자체 실험으로 모든 경로의 차단이 외부 기관에 의해 입증됐다는 뜻은 아니다. 오픈AI도 앞으로 새로운 모델이 아직 모르는 취약점을 찾아낼 수 있다고 인정했다.

공개된 패치가 말해 주는 범위

오픈AI가 수정 사례로 거론한 Kata Containers의 보안 공지는 CVE-2026-24834의 영향 범위를 3.26.0 이하로, 수정 버전을 3.27.0으로 표시했다. 공지에 적힌 영향은 컨테이너에서 게스트 마이크로 가상머신으로의 권한 상승이다. 호스트나 다른 가상머신까지 침해됐다는 의미로 읽어서는 안 된다.

같은 글이 언급한 gVisor의 파일 디스크립터 처리 수정도 프로젝트의 공개 저장소에서 병합 상태를 확인할 수 있다. 다만 이들 공개 기록만으로 오픈AI 내부 연구망 전체의 격리 성능이나 9월 사건의 세부 경위를 독립적으로 검증할 수는 없다.

대표 이미지: AI 생성 이미지 / 데이마크

출처: https://openai.com/index/securing-our-frontier-model-training-environment

출처: https://github.com/kata-containers/kata-containers/security/advisories/GHSA-wwj6-vghv-5p64

출처: https://github.com/google/gvisor/pull/13816