Model Denial of Service (Model DoS)

개요

Model Denial of Service(DoS)는 대규모 언어 모델(LLM) 과 같은 AI 시스템에 과도한 요청이나 악의적 입력을 보내 모델 응답 속도를 저하시키거나 정상 서비스를 불가능하게 만드는 공격 기법입니다. 이는 기존 네트워크 DoS 공격과 유사하지만, AI 모델의 고비용 연산 자원을 표적으로 삼는다는 점에서 차별화됩니다.

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1. 개념 및 정의

구분	내용
정의	Model DoS는 과도한 요청 처리나 악성 프롬프트를 통해 모델의 응답 불가 상태를 유발하는 공격입니다.
목적	모델 가용성 저하, 서비스 중단, 비용 상승 유발
필요성	LLM은 연산 비용이 높아, DoS 공격 시 피해 규모가 기존 시스템보다 큼

이 공격은 OWASP LLM Top 10에서 네 번째 주요 위험 요소로 지정되었습니다.

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2. 특징

특징	설명	비교
고비용 연산 타겟	GPU/TPU 자원을 소모	전통적 네트워크 DoS는 네트워크 대역폭 소모
응답 지연/거부	모델 요청 처리 시간 지연	API 서버 과부하와 유사
간접적 비용 증가	클라우드 기반 서비스일 경우 비용 폭증	기존 IT 시스템 대비 경제적 피해 큼

Model DoS는 AI 서비스의 비용과 성능을 동시에 타격합니다.

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3. 유형

유형	설명	예시
대량 요청 공격	짧은 시간에 수천~수만 건 요청 전송	봇넷 활용 대규모 요청
자원 소모 공격	복잡한 연산이 필요한 입력 전달	매우 긴 텍스트 프롬프트 입력
체인 공격	LLM-외부 API 호출 체인을 이용해 부하 유발	LLM이 반복적으로 외부 DB/API 호출

공격자는 비용 유발형 프롬프트를 악용할 수 있습니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
Rate Limiting	사용자별 요청 속도 제한	초당 요청 수 제어
입력 검증	과도하게 긴 입력 차단	토큰 수 제한 설정
자원 모니터링	모델 연산 자원 사용 실시간 추적	GPU/TPU 과부하 감지

보안 체계는 LLM 특성에 맞는 자원 보호 정책을 포함해야 합니다.

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5. 장점 및 이점 (대응 시)

장점	상세 내용	기대 효과
서비스 가용성 확보	정상 사용자 요청 보장	사용자 경험 개선
비용 통제	불필요한 자원 낭비 차단	클라우드 비용 절감
보안 강화	악성 요청 조기 탐지 및 차단	서비스 안정성 확보

Model DoS 대응은 운영 효율성과 보안성 확보의 핵심 요소입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 내용	고려사항
SaaS 플랫폼	대규모 사용자 대상 AI API 운영	Rate Limiting 및 API Key 인증 필수
금융 서비스	금융 AI 챗봇 서비스 보호	고비용 연산 요청 탐지 필요
클라우드 AI	멀티 테넌트 AI 모델 제공	테넌트별 자원 격리 정책 필요

도입 시 성능-보안-비용 최적화 전략이 필요합니다.

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7. 결론

Model DoS는 AI 서비스의 신뢰성과 운영 효율성을 저해하는 주요 위협으로, 전통적 DoS와 달리 연산 자원과 비용 구조를 표적으로 한다는 점에서 심각성이 큽니다. Rate Limiting, 입력 검증, 자원 모니터링을 포함한 다계층 방어가 필요하며, AI 보안 전략의 핵심으로 자리잡고 있습니다.