미국, 민간 연방기관에 DeepSeek와 이를 활용한 제품까지 제거 지시

AI 요약

미국 국토안보부(Department of Homeland Security, DHS)가 민간 연방 행정부 기관에 DeepSeek와 그 계열사 제품의 구매를 중단하고 기관 정보기술 시스템에서 제거하라고 지시했습니다. 2018년 공급망 법률에 근거한 명령으로, 2026년 7월 24일 서명됐지만 공개되지 않다가 10월 19일 연방관보(Federal Register)에 제출됐습니다. 명령은 국가안보 시스템과 기밀 정보 시스템에는 적용되지 않습니다.

금지 범위와 예외

기관은 DeepSeek 제품을 승인 구매 목록과 전자상거래 구매 채널에서 제외해야 합니다. 제거 대상에는 DeepSeek와 계열사 제품뿐 아니라 "DeepSeek 구현을 사용해 개발한 제3자 제품과 서비스"도 포함됩니다. 명령은 대상 제품을 구체적으로 열거하지 않으며, 미국 기업이 자체 서버에서 DeepSeek 모델을 실행하는 경우를 어떻게 처리할지도 설명하지 않습니다.

기관이 즉시 따르기 어렵다면 명령 발행일로부터 60일 안에 예외를 서면으로 신청할 수 있습니다. 임무 수행에 미치는 영향과 대체 보호 조치 등을 포함한 정당한 사유를 제시해야 합니다. 사이버보안·인프라 보안국(CISA)이 신청을 검토해 승인 여부를 서면으로 통지합니다. 제거가 끝날 때까지 기관은 네트워크 트래픽을 감시하고 로그 기록과 데이터 유출 방지 조치를 강화해야 합니다. 국토안보부 장관은 1년 안에 명령을 재검토하고 이후 매년 검토합니다.

DHS가 든 위험 근거

명령은 DeepSeek 서버가 중국에 있으며 중국 법률이 정부의 사이버·정보기관에 민간 인프라 접근 권한을 폭넓게 허용한다고 설명합니다. 가입 과정에서 개인정보를 수집하고 사용자를 추적하거나 디지털 지문을 만들 수 있으며, 직원과 계약자가 입력한 민감한 정보가 중국으로 넘어갈 우려도 제기합니다. 이런 정보가 공개 데이터와 결합되면 미국인이나 정부 프로그램을 겨냥한 정보가 될 수 있다는 주장입니다. 모델에 악성코드나 보안 취약점이 들어 있을 가능성도 언급하며, 2025년 2월 NowSecure의 아이폰 앱 보안 감사에서 발견한 여러 중대 결함을 근거로 듭니다.

근거는 DeepSeek 개인정보 처리방침, 2020년 DHS 중국 데이터 위험 자문, 2025년 4월 하원 중국 특별위원회 보고서 등 공개 자료입니다. 명령은 정부 데이터가 실제로 DeepSeek에 전달된 사례는 제시하지 않습니다. 기사에 따르면 이미 일부 연방 부처와 주정부, 이탈리아·대만·한국·호주 등이 정부 기기에서 DeepSeek를 제한했으며, 이번 명령은 모든 민간 연방기관의 구매와 사용을 함께 다룹니다.

Reddit 반응

• @JackyYT083 — 오픈소스 모델 사용을 막으려면 고생 좀 하겠네요.
  • @East-Acanthaceae-879 — 아닙니다. 모델이 NIST 800-53이나 FIPS 요구사항을 충족하지 못하기 때문입니다. 연방기관의 예외 승인은 애초에 나지 말았어야 합니다. 연방 계약에서도 자유·오픈소스 소프트웨어를 광범위하게 씁니다. 기밀 시스템 계약에는 미국 내 개발을 요구하는 원산지 규정도 있습니다. DeepSeek는 미국 사무소가 없어 미국 내 엔지니어링 조직이 없습니다. 토큰 단위 과금으로 쓰는 시스템은 모델 가중치를 직접 호스팅하는 방식과 관련이 없습니다.
  • @daegon — 제 해석은 다릅니다. 명령은 "모든 DeepSeek 제품과 DeepSeek 구현을 사용해 개발한 제3자 제품 및 서비스"를 민간 기관의 모든 정보기술 시스템에서 제거하라고 분명히 적었습니다. 자체 호스팅이든 유료 서비스든 모두 제거하라는 뜻으로 읽힙니다.
• @TripleSecretSquirrel — 이건 헤드라인이 암시하는 오픈 가중치 모델 반대 정책이 아닙니다. 모델 가중치가 아니라 추론 제공업체에 관한 조치입니다. 미국 정부기관에 DeepSeek의 컴퓨팅과 호스팅을 사용하지 말라고 하는 겁니다. 민감한 정보를 다룰 수 있는 연방 업무를 지정학적 경쟁국 기업에 맡기는 건 좋지 않습니다. 가장 나은 방법은 온프레미스에서 직접 추론하는 것이지만, 대부분 기업은 그렇게 하지 않습니다. 미국 정부라면 데이터를 비공개로 다루겠다고 약속하는 미국 내 추론 서비스 계약을 이용하는 편이 낫습니다.
  • @gaydaddy42 — 답글 작성자는 명령을 읽지 않은 것 같습니다. 금지는 모델에도 적용됩니다. 모델이 FIPS를 준수하는지 어떻게 확인할지 말해 보세요. 모델이 의도하지 않은 일을 하지 않도록 막는 것조차 아직 어렵습니다.
• @zrail — 명령을 쓴 사람들은 오픈 가중치를 생각하지 않았습니다. 그게 무슨 뜻인지도 모를 수 있습니다. 구체적으로는 호스팅 API 사용에 관한 조치입니다.
  • @anotherlevl — 가중치 안에 어떤 취약점을 넣을 수 있나요? 어디서 읽을 수 있나요?
  • @SporksInjected — 가중치 자체보다는 모델에 컴퓨터 제어를 맡겼을 때 문제가 됩니다. 가중치만 보고 학습 데이터가 무엇인지 알아낼 방법은 없습니다.
• @tired514 — 진심으로 말하면 민감한 일에 클라우드 모델을 쓰면 안 됩니다. 어디서 호스팅하는지는 중요하지 않습니다. 로컬이나 온프레미스 모델로 처리할 수 없다면 AI를 사용하지 말아야 합니다. 하드웨어가 따라잡을 때까지 기다리면 됩니다. 지금 최첨단 모델은 오픈 가중치 모델보다 겨우 6개월 앞서 있습니다.
  • @MageKenjo — 민감한 정보가 무엇인지에 따라 다릅니다. 최첨단 모델의 무료 채팅 서비스는 이제 막 배우는 사람이나 돈이 많지 않은 사람에게 큰 도움이 됩니다. 이메일도 민감하지만 모두 클라우드에 둡니다. 보안 분야에서 일한다면 로컬 모델을 쓰겠지만, 나머지 사람은 싸고 무료인 선택지를 써야 합니다. 위험이 있어도 그렇습니다.
• @tired514 — 로컬 모델을 구동하고 도구 호출 기능도 쓴다면, DeepSeek 최신 버전이 이 기술을 구현했다는 주장이 보안 분야에서 나옵니다. 데이터 유출에 악용할 수 있는 미세조정 방식과 관련된 논문도 있습니다. 제가 소문을 퍼뜨리는 건지 모르겠지만, 이미 실행 중인 미세조정 모델이 걱정됩니다. 아직은 추측이 많은 이야기로 봐야 합니다.
  • @onethousandmonkey — 어떻게 방어하나요?
• @puntium — 추론 제공업체만이 문제가 아닙니다. 모델의 동작과 출력도 고려해야 합니다. 모델이 보안 환경에 있다는 사실을 알아차리고 다르게 행동할 수도 있습니다. 프롬프트 인젝션이나 학습 과정이 원인일 수 있습니다. 출력물에 이미지 메타데이터나 숨은 정보가 들어간 문서, 공격자 서버에서 이미지를 불러오는 HTML을 넣어 데이터를 유출할 수도 있습니다. 이런 문제를 막는 실행 환경이 필요합니다. 지금은 HTTPS가 없던 인터넷 같은 느낌입니다.

원문: Mad Robot / 번역·요약: Trawling