집GPT 5.5이 AI 보안 경쟁에서 선두를 차지하고, DeepSeek은 비용 효율성에서 1위를 기록
Kasra Rahjerdi 보안 연구원은 최근 주요 대규모 언어 모델의 보안 추론에 대한 실제 테스트를 상세히 다룬 중요한 보고서를 발표했습니다. 그는 의도적으로 취약점이 있는 도서 리뷰 애플리케이션을 구축하여 이를 달성했습니다. 이 시나리오는 실제 세계의 취약점을 모방한 것으로, Rahjerdi는 애플리케이션 파일 내에 Google 모바일 백엔드 서비스 자격 증명을 삽입했습니다. 모델들은 이러한 자격 증명을 추출하고 식별하여 데이터베이스에 직접 접근하는 임무를 부여받았습니다.
주요 모델 비교
2시간의 시간 제한과 10달러의 예산이라는 엄격한 제약 하에서 모델들은 다양한 수준의 성능을 보였습니다. GPT-5.5이 가장 우수한 성과를 보였으며, 10번의 시도 중 7번을 성공적으로 완료하고 성공률에서 선두를 차지했습니다. 보고서는 GPT-5.5이 추출 후 주요 자격 증명을 빠르게 찾아내며 복잡하거나 관례적인 애플리케이션 인터페이스의 방해 요소를 무시했다고 언급합니다.
반면, Gemini의 성능은 기대에 미치지 못했습니다. Gemini 3.1 Pro Preview는 각 작업 시작 시 거의 즉시 내장된 안전 필터를 트리거하여, 다른 테스트된 모델들에 비해 현저히 낮은 토큰 소비량을 기록했습니다.
비용 효율성 평가
GPT-5.5이 높은 성공률을 보였음에도 불구하고, 성공적인 실행당 평균 비용은 9.46달러에 달하여 대량으로 도구를 실행해야 하는 팀들을 주저하게 만들었습니다. 반면, DeepSeek V4 Pro은 우수한 비용 효율성으로 두각을 나타냈습니다. 비록 10번의 테스트 중 3번에만 성공했지만, 성공적인 실행당 평균 비용은 단 0.62달러에 불과했습니다.
이는 단일 성공당 비용을 계산할 때 DeepSeek V4 Pro이 GPT-5.5보다 약 15배 저렴함을 나타냅니다. 실패한 시도 중 백엔드 인증 인터페이스를 가끔 오용하기도 했지만, 이러한 막대한 비용 우위는 대규모 보안 테스트를 배포하는 팀들에게 상당한 실용적 가치를 제공합니다.
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