퍼플렉시티 파일, 구글·빙 검색에 노출…AI 개인정보 보호 또 도마

AI 검색 서비스 퍼플렉시티(Perplexity)에서 생성된 일부 ‘컴퓨터’ 파일이 구글(Google), 빙(Bing), 덕덕고(DuckDuckGo) 검색 결과에 노출된 것으로 확인됐다. 앞서 클로드(Claude) 고객 정보 유출이 정리되기도 전에 비슷한 문제까지 드러나면서, 생성형 AI의 개인정보 보호 체계가 다시 도마 위에 올랐다.

미국 매체 프로토스(Protos)는 27일, 표준 공유 링크 구조만 입력해도 여러 고객의 퍼플렉시티 컴퓨터 파일 수십 건에 접근할 수 있었다고 보도했다. 이 파일들은 퍼플렉시티.ai 도메인에 실제로 존재하는 라이브 페이지였으며, 제목만으로도 다양한 개인·업무 관련 내용이 담겼음을 짐작할 수 있었다.

이번 문제는 지난주 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 공유 링크 유출과 닮아 있다. 당시에도 사용자가 공유 링크를 만들면 검색엔진에 인덱싱될 수 있다는 안내가 충분하지 않았고, ‘noindex’ 같은 차단 장치도 제대로 작동하지 않아 외부 노출로 이어졌다. 이후 검색엔진은 클로드 공개 공유 디렉터리를 내렸지만, 퍼플렉시티 관련 페이지는 여전히 검색되는 것으로 전해졌다.

퍼플렉시티는 ‘Anyone with the link can view’라고만 안내할 뿐, 링크가 사실상 인터넷 검색에 노출될 수 있다는 점은 명확히 알리지 않는다는 지적을 받고 있다. 특히 공개 게시용 별도 도메인인 pplx.app가 따로 있음에도, 이번 노출은 고객이 의도하지 않은 정보가 검색 경로로 퍼졌다는 점에서 파장이 크다.

전문가들은 생성형 AI 서비스가 ‘공유’ 기능을 확장하는 과정에서 기본적인 개인정보 보호 장치를 놓치고 있다고 본다. 실제로 오픈AI(OpenAI)도 2025년 7월 공유된 챗GPT(ChatGPT) 대화가 검색엔진에 노출되는 문제를 겪은 뒤, 검색 가능 옵션을 제거한 바 있다.

클로드와 챗GPT에 이어 퍼플렉시티까지 비슷한 사례가 반복되면서, AI 서비스의 편의성과 보안 사이 균형이 핵심 과제로 떠올랐다. 생성형 AI의 급성장이 이어지는 만큼, ‘공유’ 기능에 대한 사전 고지와 검색 차단 설정은 더 이상 선택이 아닌 필수로 보인다.

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기사요약 by TokenPost.ai
🔎 시장 해석
퍼플렉시티의 ‘컴퓨터’ 공유 파일이 검색엔진에 노출되며, 생성형 AI 전반의 개인정보 보호 설계 결함이 반복적으로 드러남
클로드·챗GPT에 이어 유사 사례가 이어지며, AI 서비스 신뢰도와 규제 리스크가 동시에 확대되는 흐름

💡 전략 포인트
공유 링크 기능은 사실상 ‘공개 게시’와 동일할 수 있어 기업·개인은 민감 정보 업로드를 최소화해야 함
서비스 선택 시 noindex, 접근제어, 공개 범위 설정 등 보안 옵션을 우선 확인하는 것이 중요
AI 기업들은 기능 확장보다 기본 보안 설계 강화가 경쟁력으로 작용할 가능성

📘 용어정리
인덱싱(Indexing): 검색엔진이 웹페이지 내용을 수집해 검색 결과에 반영하는 과정
공유 링크: 특정 URL을 알면 누구나 접근 가능한 페이지로 생성되는 기능
noindex: 검색엔진에 해당 페이지를 수집하지 말라고 지시하는 메타 태그

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 퍼플렉시티 파일이 왜 검색엔진에 노출된 건가요? 퍼플렉시티의 공유 기능이 생성한 웹페이지가 검색엔진에 의해 인덱싱되었기 때문입니다. 검색 차단 설정(noindex 등)이 제대로 작동하지 않거나 적용되지 않으면서, 일반 웹페이지처럼 검색 결과에 포함되었습니다. Q. "링크를 가진 사람만 볼 수 있다"면 안전한 것 아닌가요? 그렇지 않습니다. 기술적으로는 공개 URL이기 때문에 검색엔진이 수집하면 누구나 찾을 수 있습니다. 사용자 입장에서는 제한된 공유처럼 보이지만, 실제로는 사실상 공개 문서에 가까운 상태가 될 수 있습니다. Q. 이런 문제를 피하려면 어떻게 해야 하나요? AI 서비스에 민감한 정보 입력을 최소화하고, 공유 기능 사용 시 공개 범위를 반드시 확인해야 합니다. 또한 검색 노출 차단 옵션이 있는지 확인하고, 필요하다면 아예 공유 링크 생성을 피하는 것이 안전합니다. TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.