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블루팀과 레드팀 LLM에 대한 Tao의 의견

 (mathstodon.xyz)
2P by GN⁺ 2일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Terence Tao는 사이버보안 분야에서 블루팀과 레드팀 구분의 논리적 중요성 언급
  • Constructive logic(구성적 논리) 는 블루팀, co-constructive logic(공구성적 논리) 는 레드팀 원칙을 각각 대변함
  • Mike Shulman은 두 논리 기반을 결합한 새로운 논리 연구 진행
  • Brouwer–Heyting–Kolmogorov(BHK) 해석은 증명 중심이나, 반증의 중요성도 강조
  • 이러한 연구는 AI 안전성 등 다양한 분야에 적용 가능성 있음

블루팀과 레드팀 LLM 논리의 구분과 결합 논의

  • Terence Tao는 최근 보안 및 알고리듬 분야에서 블루팀(방어)과 레드팀(공격) 의 차별성에 대해 논리학자들이 더 깊게 고민 중임을 언급함
  • Constructive logic(구성적 논리)은 검증 과정, 즉 어떤 진술을 증명하는 과정에 초점을 맞추며 블루팀의 원칙을 규정함
  • 이에 반해, co-constructive logic(공구성적 논리)은 반증 과정, 즉 반박이나 공격에 관한 논리로 최근 주목받고 있으며 레드팀의 원칙을 담음

Mike Shulman의 논리 결합 연구

  • Mike Shulman은 이 두 논리 체계를 결합하는 형태의 논리를 연구 중임
  • 그의 논문에서 인용한 내용에 따르면, 기존의 Brouwer–Heyting–Kolmogorov(BHK) 해석은 증명 기준에만 중점을 두는 경향이 있지만, 실무 수학자들은 반증, 즉 어떤 명제가 거짓임을 식별하는 기준도 그만큼 중요하다고 판단함
  • 이를 통해, 기존 논리 해석에서 증명 중심 사고방식이 가지는 한계를 지적하고 있음

논리 해석의 확장 필요성

  • 논리적 접속사에 대해 증명과 반증이 각각 무엇을 의미하는지 양쪽 입장에서 모두 설명할 필요성이 제기됨
  • Mike Shulman의 진행 중인 연구는 이런 확장 해석이 실제로 어떤 구조를 가질지 탐구함

시사점 및 응용 가능성

  • 위와 같은 결합 논리 연구가 진행된다면, AI 안전성 설계나 사이버보안 분야의 알고리듬 검증 및 반증 체계 발전에 실질적으로 활용 가능성 높음
  • 관련 논문의 상세 내용은 arXiv 링크에서 확인 가능함
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GN⁺ 2일전  [-]
Hacker News 의견

  • 몇 가지 생각이 있음
    (a) "레드"와 "블루" 팀 모두에서 AI가 유용함
    블루 팀은 일종의 브레인스토밍 역할임
    (b) AlphaEvolve는 이런 의미에서 '레드/블루 팀' 접근법을 명확히 적용한 사례임. 다만 그런 용어를 쓰지는 않음
    Terence Tao가 그 논문의 자문이기도 했음
    (c) 이것은 게임 의미론에서의 '검증자/반증자' 역할 분담을 떠올리게 함
    Tao 본인도 공개적으로 이런 사고방식에 대해 언급했으니, 실제로는 이런 시각에서 보고 있을 것 같음
    "블루/레드" 표현은 아마도 프로그래머에게 맞춘 포장임
    (d) 덧붙여보면, 보안 시스템이 항상 가장 약한 고리만큼만 강하다고 할 수는 없음
    보안이 계층적으로 되어 있는지, 병렬 구조인지에 따라 다름
    여러 개의 강한 문과 약한 문이 일렬로 있는 복도라면, 전체 강도는 가장 강한 문의 강도에 의해 결정됨
    그리고 여러 개의 약한 분류기를 조합해서 사기 탐지 알고리즘을 만들면, 오히려 가장 약한 분류기보다 훨씬 더 강력해질 수 있음
    AlphaEvolve 논문
    Tao의 사고방식 관련 Q&A

    • AlphaEvolve의 LLM이 어떻게 레드 팀 역할을 하는지 의문임
      거기서 LLM이 하는 일은 단순히 예시를 바탕으로 새 코드를 생성하는 것 뿐이고, 코드 평가 자체는 하지 않음

  • 레드 vs 블루 팀 개념이 LLM이 전문가용으로 어디까지 쓸모 있는지 이해하는 좋은 틀이라고 느꼈음
    테스트 추가는 거의 망설임 없이 LLM에 맡기겠음
    이유는 테스트가 보통 저렴하고, 잘못됐으면 쉽게 삭제하거나 수정 가능하며, 제대로면 가치 추가임
    단, LLM이 핵심 기능은 자주 테스트하지 않으니 가장 중요한 테스트는 직접 써야 신뢰할 수 있음
    반면에 LLM으로 버그 고치거나 기능 추가는 더 위험함
    LLM이 꼼수를 쓴다거나, 테스트 통과만을 위해 본질은 해결하지 않은 코드를 쓸 수 있기 때문임

    • 레거시 코드베이스에서 일하면서 "테스트는 틀려도 나중에 고치면 된다"라는 생각은 위험하다고 절실히 느낌
      테스트가 코드보다 더 진실에 가까운 근거가 되기도 하니, 잘못된 테스트는 잘못된 코드보다 더 치명적일 수 있음
      특히, 쓸모없는 테스트나 의미 불분명한 테스트가 섞이면, 그게 실제로 중요한 기능을 보장하려고 있는 건지 구별하는 게 최악임

    • AI는 계산기와 비슷하다고 생각함
      계산기가 대부분의 사람이 할 수 없는 계산을 잘 하듯, AI도 새로운 종류의 지능으로서 인간을 강화해주는 보조도구임
      많은 이들이 "AI가 인간을 대체한다"고 생각하지만, 실제로는 인간 업무를 보완하는 데 진짜 가치가 있음

    • 나는 반대 입장임
      테스트는 직접 작성하고 완전히 이해해야 진정한 기준을 세울 수 있고, 그 후 AI가 마음대로 코드를 바꿔도 안심할 수 있다고 생각함
      테스트가 LLM이 만든 것이라면 오히려 나머지 코드에 AI에 맡겼을 때 불안함이 더 커짐

    • Rust 코드에 대해 LLM으로 테스트를 만들어봤는데, 실제로는 쓸모보다 해가 더 컸음
      테스트 수는 많았지만, 중요한 범위는 빠지기 쉬웠고
      코드 양이 너무 많으니 어떤 부분이 커버되지 않는지 확인하기 힘들었음
      미래에 코드 로직을 바꾸려면 생성된 많은 테스트 전부를 손봐야 했던 경험임

    • "테스트는 아무도 검증하지 않으니 당연히 맞다고 여긴다" 라는 말이 있음
      그래서 Arrange-Act-Assert 패턴이 나온 것임
      요즘 가장 좋아하는 유닛 테스트는, 입력 값과 기대 출력을 저장해두고 그걸로 코드 결과를 검증하는 방식임
      구석 케이스까지 손쉽게 검증 가능하니 실제로 원하는 대로 동작하는지 확인이 쉬움

  • 내 이해로는, RSA 알고리즘도 이렇게 만들어졌다고 앎
    Simon Singh의 "The Code Book"에 따르면(어딘가 두었는데 못 찾겠음), Rivest와 Shamir가 아이디어를 내고 Adleman이 결함을 찾아주는 역할이었음
    RSA 위키피디아 참고
    수학에서도 블루/레드 팀의 콜라보 예시임

    • 내가 아는 인지과학자 두 분도 비슷함
      한 명은 아이디어가 많고 말이 많고 두서가 없음
      다른 한 명은 논리적이고 정밀해서, 한 명이 논문 초안을 쓰면 나머지가 쓸데없는 부분을 다 삭제해줌

  • 큰 틀에서는 동의하지만, 인포섹(정보보안) 관점의 프레이밍은 좀 이상하게 느껴짐
    "보안의 강도는 가장 약한 부분만큼"이라는 시각은 너무 단순하고 위험함
    보안 전략은 다층으로 짜야 함
    단일 계층에서 완벽을 기대할 수 없으니 여러 방어 계층이 필요함
    공격과 방어가 큰 차이는 없으나, 많은 공격자는 실수해도 책임이 적고, 방어자는 대기업일수록 결과에 대한 책임이 큼
    하지만 방어자는 홈 그라운드에서 싸우는 이점이 있음. 이걸 놓치면 곤란한 상황 올 수 있음

    • 문 닫아놨더라도 창문 열려있으면 소용없다는 예시는 맞는 비유임
      여러 계층 방어란 건, 공격자가 목표에 도달하기까지 반드시 거쳐야 하는 요소들이 여러 겹으로 쌓여 있을 때 의미가 있음
      근데 문과 창처럼 한 층위에 있는 요소라면 가장 약한 부분이 전체를 결정함
      웹 예로, 메인 로그인은 완벽하지만 /v1/legacy/external_backoffice 같은 오래된 엔드포인트는 아무 인증 없이 내부망에 접근 가능하다면 전체 방어는 무너짐
      그래도 내부적으로 더 막을 장치가 있으면 피해가 제한되니, 결국 방어 계층은 중요함

    • "방어는 가장 약한 고리만큼 강하다"는 말을 좀 더 포괄적으로 쓴 것임
      원글의 표현을 넘어서 '방어 노력 전체'란 단어를 추가했는데, 실제로는 두 입장이 모두 일리 있음
      Terence 말처럼, 가장 약한 고리가 실제로 뚫릴 수 있고, 그래서 여러 방어 계층이 필요함
      최근 실제 사례로 클라이언트 비밀번호를 검증 없이 초기화해주는 헬프데스크 담당자 문제도 있었음
      VPN, 2FA 등 튼튼한 보안기술이 도입돼도, '계정 복구'라는 가장 약한 고리 하나가 전체를 무너뜨렸음
      내부적으로 추가 계층이 탐지, 차단해 3시간 만에 침입자를 막았지만, 그건 '피해 최소화'지, '사전 방지'는 아님
      결국 여러 계층이 있어야 피해가 막을 수 있음
      최근엔 인포섹 업계 자체가 "100% 예방"에서 "피해 완화"로 초점이 바뀜
      모든 위험을 예방하기 어렵고, 차라리 위험을 줄이고, 표면을 최소화하고, 신뢰 수준을 낮추는 식으로 전략 방향이 바뀜

    • 전혀 보안 전문가가 아니지만, 듣기로는 "극도로 축소된 공격표면적, 검증된 오픈소스 프로토콜 활용"이 최고의 방어라고 들었음
      여기서 논의된 내용과 어떤 차이가 있는지 궁금함

    • 단순히 유추가 적절히 선택되지 않은 것임
      "가장 약한 고리"라는 말이, 일렬로 여러 단계를 뚫어야 할 때엔 맞는데
      한 층위에 여러 겹이 있다면 그중 제일 약한 부분을 노리는 게 맞음
      역시 우려처럼 애매하게 해석될 여지가 있긴 함

    • 공격도 또 다른 방어 계층에 해당한다고 봄
      '최고의 공격은 최상의 방어'라는 말처럼

  • 사이버시큐리티에서 레드 팀과 블루 팀은 동등한 힘을 가진 두 팀이지만
    소프트웨어 개발에선 비유가 조금 과장이라고 느껴짐
    테스트도 코드고, 버그가 남음
    마치 경관을 누가 감독하냐는 "Who polices the police?" 같은 역설이 발생함

  • John Cleese의 "열린 모드 vs 닫힌 모드" 멘탈 이야기가 생각남
    아이디어는 최대한 열린 자세에서 다양하게 내고
    나중에 닫힌 모드로 나쁜 아이디어는 걸러내고 좋은 것만 추려 발전시키는 식임
    모든 분야의 작가들도 보통 편집자가 있음
    Magic: the Gathering 카드 게임 디자인도 비슷하게, 디자인 팀이 세트 초안을 만들면 완전히 별개의 개발팀에 넘겨서 검증함
    이런 협업 사례 더 있으면 듣고 싶음

    • dev 팀과 validation(검증) 팀으로 나누는 경우도 예로 들 수 있음

  • 실제로는 이 글과 반대라고 봄
    LLM은 초안 빠르게 만들 땐 우수하며, 잘 훈련된 인간이 LLM 결과를 비판적으로 검토하는 데 더 적합함
    그러니까 LLM은 블루팀, 인간은 레드팀에 더 어울림

    • 최첨단 수준에서는 이 시각이 오히려 뒤바뀔 수도 있음
      Tao도 그런 극한 상황을 언급하는 것 같음

  • 최근 에이전트 기반 모델과 워크플로를 써보며 느낀 점임
    이런 에이전트들은 코드 작성뿐 아니라 테스트, 관리, 심지어 매니지먼트 역할에도 써야 가장 빛남
    개발자는 일종의 관리자, 즉 감독자로 변하게 됨
    전체 태스크 기획(프롬프트 작성, 작업 범위 정리), 테스트 작성, 코드 작성 전 과정 모두 감독하는 위치임
    리뷰가 엄청 많아지긴 했지만, 직접 레드 팀 역할 하면서 덜 깨지는지 확인하니 오히려 통제권이 커졌다고 느낌

  • 이 관점이 인상적임
    비즈니스에서도 ‘블루 팀’(사회 기반 산업: 전력, 석유, 통신, 소프트웨어, 금융 등)과 ‘레드 팀’(부가가치 산업: 요식업, 특수 소매, 사치재, 관광 등) 이라는 식으로 나눌 수 있음
    경제적으로는 블루팀 쪽이 훨씬 중요한데, 이유는 이 산업들이 전체 경제의 기반이 되어 수요가 많고, 이 팀이 실수를 최소화해야 하기 때문임
    반면 레드팀 산업은 없어도 경제가 돌아가긴 하지만, 많아질수록 전체 품질 향상 효과를 가져옴
    Tao의 예시에서도 소프트웨어 엔지니어가 QA보다 보수 더 많이 받고, 증명 작성이 검증보다 더 경제적으로 가치 있다고 여겨지는 것도 동일 구조임
    Sam Altman이 LLM 트레이닝 자금 조달할 때 "우리는 블루팀처럼 쓸모있다"고 강조해야 투자받기 쉽고, 그게 미디어 서사 전체에 영향을 미침
    실제론 레드팀 쓰임에 더 적합하지만, 투자금 회수를 내세워야 하므로 회사들은 블루팀 용도로만 LLM을 밀거임
    Google Glasses, VR, 웨어러블 기기들도 비슷한 패턴임
    이들은 니치 산업에서 유용한 레드팀 기술인데, 거대한 생태계나 수익은 못 내니 자본 입장에선 외면 받음

  • (Microsoft 소속임)
    RAG 샘플에 대해 azure-ai-evaluation SDK로 자동화된 레드 팀 검증을 직접 운영함
    여기서는 레일을 벗어난 adversarial LLM과 pyrit 패키지가 합쳐져, 앱에 괴상한 질문을 자동 생성해 던지고 base64, 시저 암호, urldecode 등으로 질문 자체도 변형함
    실제 결과가 흥미롭고, 레드 팀 활동에 LLM이 꽤 유용함에 동의함
    YouTube 데모 영상
    (음성 톤이 크더라도 양해 바람, 특이한 장소에서 찍었음)

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