국방 보안 환경에서의 생성형 LLM 도입 과제 연구
Challenges in Introducing Generative LLMs in Defense Security Environments
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초록
본 연구는 국방 보안 분야에 생성형 거대 언어 모델(LLM)을 도입함에 따라발생하는 기술적·윤리적·법제적 쟁점을 분석하고, 이에 대한 정책 대응 방안을모색하였다. 이를 위해 국내외 관련 문헌과 정책·법령 사례를 분석하여 LLM 활용 시 예상되는 보안 위험, 윤리 문제 및 법제 현황을 종합적으로 검토하였다. 분석 결과, 국방 환경에서 LLM 도입 시 (i) 기술적 측면에서는 기밀 정보 유출과같은 보안 취약성과 모델 출력의 신뢰성 부족 문제가 제기되었고, (ii) 윤리적측면에서는 인공지능 의사결정에 대한 책임성, 편향성 등 윤리 원칙의 충돌이확인되었으며, (iii) 법제적 측면에서는 기존 군사 보안 규정과 개인정보 보호법등 현행 법령의 미비로 인한 규율 공백이 드러났다. 이러한 분석에 기반하여 본논문은 국방 분야에서 LLM의 안전하고 책임 있는 활용을 위한 정책적 함의를도출하였다. 주요 정책 제안으로는 보안 강화형 LLM의 개발 추진, 군사 분야 AI 윤리 기준 수립, 관련 법제 정비 및 교육·훈련 강화 등을 제시한다.
Abstract
This study analyzes the technical, ethical, and legal/regulatory issues that arise from the introduction of generative large language models (LLMs) into the defense sector and explores policy measures to address these challenges. For this purpose, a comprehensive review of relevant domestic and international literature and an analysis of policy and legal case studies were conducted to examine the anticipated security risks, ethical concerns, and current legal landscape associated with LLM deployment. The analysis revealed significant challenges in defense settings when adopting LLMs. Technically, potential security vulnerabilities—such as the leakage of classified information—and a lack of reliability in model outputs were identified. Ethically, conflicts with principles such as accountability for AI-driven decisions and bias were observed. Legally, regulatory gaps were evident due to inadequacies in existing military security regulations and personal data protection laws. Based on these findings, the paper offers policy implications for the safe and responsible use of LLMs in the defense sector. Key policy recommendations include promoting the development of security-enhanced LLMs, establishing AI ethics guidelines for military applications, updating relevant legal frameworks, and strengthening education and training.