프롬프트 인젝션은 특히 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI 시스템에서 발생하는 보안 취약점입니다. 공격자가 입력 프롬프트에 악의적인 명령을 숨겨 넣음으로써 모델의 동작을 의도치 않게 조작할 수 있습니다. 이로 인해 AI가 필터링 우회, 정보 유출, 의도하지 않은 작업 실행 등의 행동을 하게 됩니다.

주요 특징:

• 사용자 입력 조작
겉보기에 정상적인 프롬프트 속에 은밀하거나 속임수 명령어를 삽입하여 모델의 응답을 조작합니다.

• 안전장치 우회
콘텐츠 필터나 정렬(alignment) 기능 등 출력 제어 장치를 회피하는 데 사용됩니다.

• 다양한 인젝션 방식
– 직접 인젝션: 사용자 입력 자체에 악성 명령 포함
– 간접 인젝션: 외부 문서, 웹사이트, 데이터베이스에 숨긴 명령을 모델이 인식하게 유도

• 탐지 어려움
인젝션된 문장이 겉으로는 무해하게 보이기 때문에 자동화된 필터링이나 수동 검토로 식별하기 까다로움

• 영향 범위가 넓음
챗봇, 검색 기반 응용 프로그램, 에이전트 시스템 등 LLM 기반 모든 AI 서비스에 위협이 됨

프롬프트 인젝션의 위험 및 공격 사례: 

• 데이터 유출 위협
모델로 하여금 훈련 데이터나 민감한 내부 정보를 의도치 않게 출력하게 만듦

• 시스템 오작동 유도
원래 의도된 목적과 무관한 행동이나 잘못된 판단을 유도할 수 있음

• 콘텐츠 필터 우회
욕설, 폭력, 혐오 콘텐츠 등의 출력 제한을 뚫고 금지된 응답을 생성하게 함

• AI 에이전트 공격
자율 에이전트의 다단계 작업 흐름을 간섭하거나 왜곡시킴

• 공급망 취약점(Supply Chain Attack)
문서, 웹사이트, API 응답 등 외부 컨텐츠를 통해 간접적으로 악성 명령을 주입

중요성

AI가 점점 더 많은 분야(금융, 의료, 교육, 보안 등)에 실제 적용되는 만큼, 프롬프트 인젝션은 신뢰성과 안전성에 대한 심각한 위협이 됩니다. 따라서 다음과 같은 방어 전략이 중요합니다:

• 입력 검증(Input Validation)

• 프롬프트 정제(Prompt Sanitization)

• 출력 모니터링 및 필터링(Output Monitoring)

프롬프트 인젝션을 이해하고 대응하는 능력은 보안에 강하고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 있어 핵심적인 역량입니다.