LLM 보안

LLM 보안은 전통적인 소프트웨어 보안에는 존재하지 않았던 고유한 위협으로부터 대규모 언어 모델을 기반으로 구축된 애플리케이션을 보호하는 전문 분야입니다. 조직이 AI 챗봇, 자율 에이전트 및 LLM 기반 워크플로를 대규모로 배포함에 따라 LLM 특유의 취약점을 이해하고 해결하는 것이 중요한 운영 요구 사항이 됩니다.

LLM이 새로운 보안 접근 방식을 필요로 하는 이유

전통적인 애플리케이션 보안은 코드(명령)와 데이터(사용자 입력) 사이의 명확한 경계를 가정합니다. 입력 검증, 매개변수화된 쿼리 및 출력 인코딩은 이 경계를 구조적으로 강제함으로써 작동합니다.

대규모 언어 모델은 이 경계를 무너뜨립니다. 개발자 명령, 사용자 메시지, 검색된 문서, 도구 출력 등 모든 것을 통합된 자연어 토큰 스트림으로 처리합니다. 모델은 시스템 프롬프트와 시스템 프롬프트처럼 보이도록 설계된 악의적인 사용자 입력을 안정적으로 구별할 수 없습니다. 이 근본적인 특성은 전통적인 소프트웨어에는 동등물이 없는 공격 표면을 만듭니다.

또한 LLM은 도구를 사용할 수 있는 유능한 에이전트입니다. 취약한 챗봇은 단순한 콘텐츠 위험이 아니라 데이터 유출, 무단 API 호출 실행 및 연결된 시스템 조작을 위한 공격 벡터가 될 수 있습니다.

OWASP LLM Top 10

Open Worldwide Application Security Project(OWASP)는 중요한 LLM 보안 위험에 대한 업계 표준 참조인 LLM Top 10을 발행합니다:

LLM01 — 프롬프트 인젝션: 악의적인 입력 또는 검색된 콘텐츠가 LLM 명령을 재정의합니다. 프롬프트 인젝션 을 참조하세요.

LLM02 — 안전하지 않은 출력 처리: LLM이 생성한 콘텐츠가 검증 없이 다운스트림 시스템(웹 렌더링, 코드 실행, SQL 쿼리)에서 사용되어 XSS, SQL 인젝션 및 기타 2차 공격을 가능하게 합니다.

LLM03 — 학습 데이터 중독: 학습 데이터셋에 주입된 악의적인 데이터가 모델 동작 저하를 일으키거나 백도어를 도입합니다.

LLM04 — 모델 서비스 거부: 계산적으로 비용이 많이 드는 입력이 과도한 리소스 소비를 유발하여 서비스 가용성을 저하시킵니다.

LLM05 — 공급망 취약점: 손상된 사전 학습 모델, 플러그인 또는 학습 데이터가 배포 전에 취약점을 도입합니다.

LLM06 — 민감한 정보 공개: LLM이 학습 데이터, 시스템 프롬프트 또는 검색된 문서에서 기밀 데이터를 노출합니다. 데이터 유출(AI 컨텍스트) 을 참조하세요.

LLM07 — 안전하지 않은 플러그인 설계: LLM에 연결된 플러그인 또는 도구가 적절한 권한 부여가 부족하여 권한 상승 공격을 가능하게 합니다.

LLM08 — 과도한 권한: 과도한 권한이나 기능이 부여된 LLM은 조작될 때 상당한 피해를 일으킬 수 있습니다.

LLM09 — 과도한 의존: 조직이 LLM 출력을 비판적으로 평가하지 못하여 오류나 조작된 정보가 의사 결정에 영향을 미칩니다.

LLM10 — 모델 도난: 독점 LLM 가중치 또는 기능에 대한 무단 액세스 또는 복제.

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핵심 LLM 보안 통제

권한 분리 및 최소 권한

가장 영향력 있는 단일 통제: LLM이 액세스하고 수행할 수 있는 작업을 제한합니다. 고객 서비스 챗봇은 HR 데이터베이스, 결제 처리 시스템 또는 관리자 API에 액세스할 필요가 없습니다. 최소 권한 원칙을 적용하면 성공적인 공격의 피해 범위가 극적으로 제한됩니다.

시스템 프롬프트 보안

시스템 프롬프트는 챗봇 동작을 정의하며 종종 비즈니스에 민감한 명령을 포함합니다. 보안 고려 사항은 다음과 같습니다:

• 시스템 프롬프트에 비밀, API 키 또는 자격 증명을 포함하지 마세요
• 재정의 시도에 저항할 수 있도록 프롬프트를 설계하세요
• 프롬프트 내용을 공개하지 않도록 모델에 명시적으로 지시하세요
• 정기적인 보안 평가의 일부로 프롬프트 기밀성을 테스트하세요(시스템 프롬프트 추출 참조)

입출력 검증

어떤 필터도 완벽하지 않지만 입력을 검증하면 공격 표면이 줄어듭니다:

• 사용자 입력에서 일반적인 인젝션 패턴 및 명령어와 유사한 표현을 플래그 지정하고 차단하세요
• 다운스트림 시스템으로 전달하기 전에 모델 출력을 검증하세요
• 구조화된 출력 형식(JSON 스키마)을 사용하여 모델 응답을 제한하세요

RAG 파이프라인 보안

검색 증강 생성은 새로운 공격 표면을 도입합니다. 안전한 RAG 배포에는 다음이 필요합니다:

• 색인된 지식 베이스에 콘텐츠를 추가할 수 있는 사람에 대한 엄격한 통제
• 색인화 전 콘텐츠 검증
• 검색된 모든 콘텐츠를 잠재적으로 신뢰할 수 없는 것으로 처리
• RAG 중독 시도 모니터링

런타임 가드레일

계층화된 런타임 가드레일은 모델 수준 정렬을 넘어 심층 방어를 제공합니다:

• 입력 및 출력 모두에 대한 콘텐츠 조정 필터
• 행동 이상 탐지
• 속도 제한 및 남용 방지
• 포렌식 분석을 위한 감사 로깅

정기적인 보안 테스트

LLM 공격 기술은 빠르게 발전합니다. AI 침투 테스트 및 AI 레드 팀 은 정기적으로 수행되어야 합니다. 최소한 주요 변경 전과 기준 평가로 연간 수행해야 합니다.

관련 용어

• 프롬프트 인젝션 — 가장 중요한 LLM 취약점
• OWASP LLM Top 10 — 포괄적인 LLM 보안 위험 프레임워크
• AI 레드 팀 — 체계적인 적대적 보안 테스트
• RAG 중독 — 지식 베이스 오염 공격
• AI 침투 테스트 — AI 시스템을 위한 구조화된 보안 평가