부동산 잔금시 준비서류 정리(매도,매수,대리인)
[보안 필수] 챗GPT 쓰다 통장 털립니다|절대 말하면 안 되는 5가지
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- 기타 앱
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🇰🇷 한국어
요즘 챗GPT 없이 하루를 보내기 어려울 만큼, AI는 우리 일상 깊숙이 들어와 있습니다.
보고서 문장 하나 다듬고, 투자 아이디어를 묻고, 건강이 걱정돼 검사 수치를 입력하기도 하죠.
그런데 혹시,
그 질문 하나로 내 통장 잔고·직업·건강 정보까지 위험해질 수 있다는 사실,
생각해 보신 적 있으신가요?
실제로 많은 사람들이 “설마 이 정도까지?”라고 생각하다가
보이스피싱, 계정 해킹, 회사 징계, 보험 가입 거절이라는 결과를 맞이합니다.
AI는 분명 편리한 도구입니다.
하지만 기억해야 할 한 가지가 있습니다.
AI는 비밀을 지켜주는 친구가 아닙니다.
지금부터는 AI에게 절대로 말하면 안 되는 이야기들을 하나씩 정리해 보겠습니다.
| Intro|Are your AI questions really safe?
These days, it’s hard to get through a day without using tools like ChatGPT.
We ask it to polish reports, analyze investments, or even interpret medical test results.
But have you ever stopped to think that
a single question could put your bank balance, job, or health data at risk?
Many people assume, “It can’t be that dangerous,”
only to face voice phishing, account takeovers, workplace penalties, or insurance rejections later.
AI is undoubtedly a powerful and convenient tool.
But there is one thing you must always remember.
AI is not a friend that keeps your secrets.
Let’s take a closer look at what you should never share with AI.
| 왜 AI에게 한 말이 위험해질까요?
많은 분들이 이렇게 생각하십니다.
“그냥 질문했을 뿐인데, 뭐가 문제야?”
하지만 AI는 사람처럼 질문을 잊어버리지 않습니다.
우리가 입력한 정보는 조각난 퍼즐처럼 저장되고, 결합되고, 추론됩니다.
예를 들어 보겠습니다.
- ① 오늘은 직장 스트레스에 대해 물어보고
- ② 며칠 뒤에는 대출·월세 고민을 입력하고
- ③ 어느 날은 건강 검사 수치를 붙여넣습니다
각각은 별것 아닌 질문처럼 보이지만,
AI 입장에서는 한 사람의 삶을 구성하는 데이터 묶음이 됩니다.
문제는 여기서 끝나지 않습니다.
무료 AI 서비스의 경우,
입력된 대화가 서비스 개선이나 학습 목적으로 활용될 수 있으며,
해킹·내부 유출·외부 연계 위험까지 완전히 배제할 수는 없습니다.
즉, AI에게 한 질문은 ‘사적인 혼잣말’이 아니라
디지털 공간에 남는 기록이라는 점을 반드시 인식하셔야 합니다.
| Why your AI prompts can become risky
Many people think,
“I’m just asking a simple question. What could go wrong?”
But AI does not forget the way humans do.
The information you enter is stored, fragmented, and recombined to generate insights.
Consider this example:
- ① One day you ask about work stress
- ② Later you talk about loans or rent payments
- ③ Another day you paste medical test results
Each question may seem harmless on its own,
but together they form a detailed profile of a single individual.
And that’s not the end of the story.
In many free AI services,
conversations may be used for training or service improvement,
and risks such as data breaches or internal misuse cannot be fully ruled out.
In other words,
an AI prompt is not a private whisper
but a digital record that can persist.
| 🚫 1. 개인 신상 정보|신원 도용의 시작
자기소개서나 이력서를 다듬기 위해,
혹은 일정 정리를 위해 이런 정보를 입력해 본 적 있으신가요?
- 이름, 생년월일
- 가족관계, 거주 지역
- 직업, 근무 형태, 근속 연수
문제는 이 정보들이 각각 입력될 때는 위험해 보이지 않는다는 점입니다.
하지만 AI는 이 조각난 정보를 하나로 묶어
‘실제 존재하는 사람과 매우 유사한 디지털 프로필’을 만들어냅니다.
이렇게 만들어진 정보는 다음과 같은 범죄에 악용될 수 있습니다.
- ① 보이스피싱·지인 사칭 사기
- ② 대포폰·대포통장 개설 시 신원 보강 자료
- ③ 가족·직장 정보를 아는 듯한 정교한 접근
특히 최근에는 내 말투와 표현 습관을 흉내 낸 AI 음성이
가족에게 “급하게 돈이 필요하다”고 연락하는 사례도 늘고 있습니다.
AI에게 입력한 신상 정보는
단순한 질문이 아니라, 사칭 범죄의 설계도가 될 수 있습니다.
| 🚫 1. Personal identity data|The starting point of identity theft
Have you ever entered personal details into an AI tool
to polish a resume or organize your schedule?
- Your name or date of birth
- Family information or location
- Job title, employment type, or work history
The danger is that each piece of information
seems harmless when shared individually.
But AI can combine these fragments
into a highly realistic digital profile of a real person.
Such profiles can be exploited for:
- ① Voice phishing and impersonation scams
- ② Identity reinforcement for burner phones or fake accounts
- ③ Highly targeted approaches that feel “too familiar”
Recently, there have even been cases where AI-generated voices
mimicked speech patterns to ask family members for money.
Personal data shared with AI
is not just a question—it can become a blueprint for fraud.
| 🚫 2. 금융·자산 정보|통장 털리는 구조
이런 질문, 한 번쯤 해보셨을지도 모릅니다.
- “제 통장 잔액 기준으로 소비 패턴 분석해 주세요”
- “이 투자 포트폴리오, 제 상황에 맞나요?”
- “대출이 많은데 카드 추천 좀 해주세요”
문제는 이 질문들이 금융 정보의 핵심을 그대로 노출한다는 점입니다.
계좌 잔액, 투자 종목, 대출 규모, 주거 형태 같은 정보는
단순한 숫자가 아니라 당신의 재정 상태를 설명하는 지도입니다.
특히 무료 AI 서비스의 경우,
입력된 데이터가 학습 또는 서비스 개선 목적으로 활용될 수 있으며,
그 과정에서 완전한 통제는 어렵습니다.
만약 이 정보가 외부로 유출되거나 조합된다면,
다음과 같은 시도가 가능해집니다.
- ① 주거래 은행·카드사 추정
- ② 대출 한도·상환 여력 예측
- ③ “당신 상황을 아는 것처럼” 접근하는 정밀 금융 사기
실제 금융 사기의 상당수는
‘이 사람의 돈 사정이 어떤지’ 아는 것에서 시작됩니다.
AI에게 자산 상황을 그대로 입력하는 순간,
당신은 스스로 타깃이 될 조건을 제공하는 셈입니다.
| 🚫 2. Financial & asset data|How accounts get drained
You may have asked questions like these:
- “Analyze my spending based on my account balance”
- “Does this investment portfolio fit my situation?”
- “I have a lot of loans—can you recommend a credit card?”
The issue is that these questions
directly expose the core of your financial life.
Account balances, investments, loan amounts, and housing status
are not just numbers—they form a map of your financial reality.
In many free AI services,
user inputs may be used for training or service improvement,
and full control over that data cannot be guaranteed.
If such information is combined or leaked,
it enables:
- ① Guessing your primary bank or card issuer
- ② Estimating loan limits and repayment capacity
- ③ Highly targeted financial scams that feel “personal”
Many financial fraud cases begin
with knowing how much money someone likely has—or doesn’t have.
Once you share raw financial data with AI,
you may be unintentionally making yourself a target.
| 🚫 3. 의료·건강 기록|보험 리스크로 돌아옵니다
몸이 불안할 때, 사람들은 가장 먼저 답을 찾고 싶어집니다.
그래서 이런 질문들이 자주 등장합니다.
- “이 검사 수치, 정상인가요?”
- “이 정도면 큰 병은 아니겠죠?”
- “의사가 애매하게 말했는데, 솔직히 어떤 상태인가요?”
이해됩니다.
병원에서는 충분히 설명을 듣기 어렵고, 당장 마음이 급해지니까요.
하지만 의료·건강 정보는 가장 민감한 개인정보 중 하나입니다.
금융 정보보다, 신상 정보보다도 더 비싸게 거래되는 데이터이기도 합니다.
검사 수치, 병명 추정, 복용 약물, 가족력 같은 정보는
AI 입장에서는 개인의 건강 리스크를 예측할 수 있는 핵심 단서가 됩니다.
설령 이름이 지워진 상태라 하더라도,
다른 정보와 결합되면 특정 개인으로 재식별될 가능성을 완전히 배제할 수 없습니다.
만약 이런 데이터가 보험사나 리스크 평가 시스템의 기준과
간접적으로라도 연결된다면,
- ① 보험 가입 거절
- ② 예상치 못한 보험료 인상
- ③ 특정 보장 항목 제외
같은 결과로 돌아올 수 있습니다.
AI에게 건강 상태를 그대로 털어놓는 것은
당장의 불안을 줄이려다, 장기적인 불이익을 만드는 선택이 될 수 있습니다.
| 🚫 3. Medical & health data|A future insurance risk
When something feels wrong with our body,
we naturally want quick answers.
- “Are these test results normal?”
- “Could this be something serious?”
- “The doctor was vague—what does this really mean?”
That reaction is completely human.
However, medical and health data is among the most sensitive personal information.
In many cases, it is more valuable than financial data on the data market.
Test values, suspected conditions, medications, and family history
allow AI systems to predict long-term health risks.
Even when names are removed,
combining health data with other details can still lead to re-identification.
If such data becomes indirectly linked
to insurance risk assessment systems, it may result in:
- ① Insurance application rejections
- ② Unexpected premium increases
- ③ Exclusion of certain coverage
Sharing raw health information with AI
may ease short-term anxiety, but it can create long-term disadvantages.
| 🚫 4. 회사 기밀·업무 자료|해고와 손해배상의 경계
업무 효율을 높이기 위해,
많은 직장인들이 AI에게 이런 부탁을 합니다.
- “이 보고서 문장 좀 더 매끄럽게 고쳐주세요”
- “이 계약서 조항, 문제 없는지 봐주세요”
- “이 소스 코드에서 버그 좀 찾아주세요”
겉보기에는 아주 평범한 요청입니다.
하지만 이 행동은 회사 입장에서는 전혀 다르게 해석됩니다.
보고서, 계약서, 내부 메일, 소스 코드는 모두
회사 자산이자 영업비밀에 해당할 수 있습니다.
이를 외부 AI 서비스에 그대로 입력하는 순간,
의도와 상관없이 제3자에게 정보를 제공한 것이 됩니다.
실제로 해외에서는 직원이 AI에 입력한 반도체 관련 코드가
외부로 유출될 수 있다는 이유로 내부 사용이 전면 금지된 사례도 있었습니다.
이런 행위는 단순 실수가 아니라,
- ① 회사 보안 규정 위반
- ② 영업비밀 누설
- ③ 징계·해고 사유
- ④ 손해배상 청구
로 이어질 수 있습니다.
AI에게 도움을 받으려다,
커리어 전체가 흔들릴 수 있다는 점을 반드시 기억하셔야 합니다.
| 🚫 4. Company secrets & work data|The line between help and disaster
To work more efficiently,
many professionals ask AI questions like these:
- “Can you polish this report?”
- “Is there any issue with this contract clause?”
- “Can you find bugs in this source code?”
These requests may seem harmless.
However, companies often see them very differently.
Reports, contracts, internal emails, and source code
are all considered corporate assets or trade secrets.
Once such materials are pasted into an external AI service,
it can be interpreted as unauthorized disclosure to a third party.
In fact, some companies have banned AI tools entirely
after incidents involving sensitive semiconductor code exposure.
This kind of action can result in:
- ① Violation of internal security policies
- ② Trade secret leakage
- ③ Disciplinary action or termination
- ④ Lawsuits for damages
Seeking convenience from AI
can end up putting your entire career at risk.
| 🚫 5. 비밀번호·보안 인증 정보|최악의 실수
로그인이 안 되거나 오류가 생기면,
사람들은 가장 먼저 이렇게 행동합니다.
- “이 비밀번호, 안전한지 봐주세요”
- “이 계정 로그인이 왜 안 될까요?”
- “인증번호가 왔는데, 이게 맞는 건가요?”
하지만 이 순간이 가장 위험한 순간입니다.
비밀번호, 인증번호, 복구 코드 같은 정보는
입력되는 즉시 평문 데이터로 전환됩니다.
한 번 노출된 비밀번호는 되돌릴 수 없고,
AI 서비스뿐 아니라 사용자 환경·기기·네트워크 위험까지 함께 고려해야 합니다.
특히 많은 사람들이 여러 서비스에서
같은 비밀번호를 반복 사용합니다.
이 경우 단 하나의 계정 정보만 노출되어도,
- ① 이메일
- ② 포털 사이트
- ③ 쇼핑몰
- ④ 금융 앱
까지 연쇄적으로 침해되는 크리덴셜 스터핑 공격에 노출될 수 있습니다.
비밀번호를 AI에게 묻는 행위는
도둑에게 열쇠를 건네주는 것과 다르지 않습니다.
이 항목만큼은 예외가 없습니다.
어떤 상황에서도 절대 입력하지 마세요.
| 🚫 5. Passwords & authentication data|The worst mistake
When login issues occur,
people often take these actions first:
- “Is this password secure enough?”
- “Why can’t I log into this account?”
- “I received a verification code—is this correct?”
This is the most dangerous moment.
Passwords, verification codes, and recovery keys
become plain text the moment they are entered.
Once exposed, passwords cannot be taken back,
and risks extend beyond AI services to devices, browsers, and networks.
Many users reuse the same password
across multiple services.
In such cases, a single leak can trigger
- ① Email compromise
- ② Portal site access
- ③ Shopping accounts
- ④ Banking and finance apps
through credential stuffing attacks.
Asking AI about passwords
is essentially handing your keys to a stranger.
There are no exceptions here.
Never share authentication data under any circumstances.
| 내 정보를 지키는 AI 사용 수칙 3계명
-
① 대화 기록·학습 설정부터 확인하세요
AI 서비스 설정에서 ‘대화 기록 저장’ 또는 ‘학습 활용’ 옵션을 반드시 점검하세요.
기본값 그대로 사용하는 것과, 의식적으로 관리하는 것은 결과가 완전히 다릅니다. -
② 마스킹(Masking)은 선택이 아니라 습관입니다
이름은 ‘홍길동’, 금액은 ‘OOO원’, 회사명은 ‘A사’처럼 처리하세요.
문맥만 제공해도 AI는 충분히 답변할 수 있습니다. -
③ 공적인 정보와 사적인 정보를 철저히 분리하세요
회사 업무, 고객 정보, 내부 자료는 개인 AI 계정에서 다루지 마세요.
반드시 조직에서 승인한 보안 환경만 사용해야 합니다.
AI는 매우 똑똑하지만,
입이 가볍고, 비밀을 책임져주지는 않습니다.
편리함에 익숙해질수록,
우리가 지켜야 할 선은 더 분명해져야 합니다.
기술의 주인이 될 것인가,
아니면 정보의 먹잇감이 될 것인가.
그 선택은 언제나
당신이 키보드에 입력하는 한 문장에서 시작됩니다.
오늘 글이 도움이 되셨다면 저장해 두시고,
가족·동료·지인에게도 꼭 한 번 공유해 주세요.
누군가의 한 번의 실수를 막아줄 수 있습니다.
| 🛡️ 3 rules for using AI safely
-
① Check data retention and training settings
Always review whether your conversations are stored or used for training.
Default settings and conscious control lead to very different outcomes. -
② Make masking a habit, not an option
Use placeholders like “John Doe,” “XXX dollars,” or “Company A.”
AI can provide useful answers with context alone. -
③ Separate public and private information
Never handle company data or client information in personal AI tools.
Use only security-approved environments for work-related tasks.
AI is powerful and intelligent,
but it is not designed to protect your secrets.
The more convenient the technology becomes,
the clearer our boundaries must be.
Will you control the technology,
or become a target because of it?
The answer always begins
with what you choose to type.
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