InferShield: LLM 추론 보안을 위한 세션 기반 탐지 솔루션

섹션별 상세

InferShield는 단일 요청 분석의 한계를 극복하기 위해 세션 인지형 탐지 모델을 사용한다. 데이터 읽기, 변환, 외부 전송으로 이어지는 일련의 행동 시퀀스를 추적하여 '교차 단계 데이터 유출(Cross-Step Exfiltration)'과 같은 복잡한 공격 패턴을 식별한다.

사용자 환경에 맞춰 세 가지 배포 모드를 지원한다. 브라우저 확장은 ChatGPT나 Claude 웹 UI에서 직접 위협을 탐지하며, 보안 프록시는 Cursor나 Copilot 같은 IDE 및 서버 환경에서 OpenAI 호환 API로 작동한다. 플랫폼 모드는 대시보드를 통해 API 키 관리와 실시간 모니터링 기능을 제공한다.

bash

git clone https://github.com/InferShield/infershield.git
cd infershield
echo "INFERSHIELD_MASTER_KEY=$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker-compose up -d

Docker를 사용하여 InferShield 보안 프록시를 로컬 환경에 배포하는 과정

프롬프트 인젝션, 탈옥 시도, SQL 인젝션, 비밀번호 노출 등 12가지 이상의 보안 정책을 적용한다. 특히 15종 이상의 개인정보(PII) 패턴을 탐지하여 로그 기록 시 자동으로 마스킹하거나 위험 점수가 설정된 임계값을 초과할 경우 요청을 즉시 차단한다.

기존 LLM 워크플로에 쉽게 통합할 수 있도록 설계됐다. 개발자는 OpenAI SDK의 base_url 파라미터를 InferShield 프록시 주소로 변경하는 것만으로 기존 코드를 거의 수정하지 않고 보안 기능을 추가할 수 있다.

python

# Before:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# After:
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1")

기존 OpenAI SDK 코드에서 base_url을 InferShield 프록시 주소로 변경하여 보안 계층을 적용하는 방법

자체 호스팅 배포를 지원하여 데이터 주권을 보장한다. 모든 요청 분석과 보안 검사가 사용자의 자체 인프라 내에서 수행되므로, 민감한 프롬프트 내용이나 응답 데이터가 외부 보안 서비스로 전송되지 않는다.

용어 해설

프롬프트 인젝션(Prompt Injection): — 사용자가 악의적인 입력을 통해 LLM의 원래 시스템 지침을 무시하거나 조작하여 의도하지 않은 동작을 수행하게 만드는 공격 기법이다. 모델의 출력 제어권을 탈취하거나 민감한 정보를 추출하는 데 악용된다.
개인정보(PII): — Personally Identifiable Information의 약자로, 이름, 주민등록번호, 이메일 등 특정 개인을 식별할 수 있는 정보를 의미한다. LLM 추론 과정에서 이러한 데이터가 유출되지 않도록 탐지하고 마스킹하는 것이 보안의 핵심이다.
세션 인지형(Session-aware): — 단일 요청만 분석하는 것이 아니라, 사용자와 AI 간의 전체 대화 흐름(세션)을 추적하여 맥락을 파악하는 방식이다. 여러 단계에 걸쳐 발생하는 복잡한 공격 패턴을 탐지하는 데 필수적이다.
탈옥(Jailbreak): — LLM에 설정된 안전 가이드라인이나 제약 사항을 우회하기 위해 정교하게 설계된 프롬프트를 사용하는 행위이다. 역할극 수행이나 인코딩된 명령을 통해 모델이 금지된 답변을 하도록 유도한다.
프록시(Proxy): — 클라이언트와 서버 사이에서 통신을 중계하는 중간 서버이다. InferShield는 LLM API 요청을 가로채 보안 검사를 수행한 뒤 실제 모델 제공자에게 전달하는 보안 프록시 역할을 수행한다.

기술

Python
Node.js
Docker
PostgreSQL
Prisma
OpenAI API
LiteLLM

활용 사례

기업용 챗봇의 데이터 유출 방지
IDE 코딩 어시스턴트의 보안 프록시 적용
LLM API 사용량 및 보안 위협 모니터링

언급된 리소스

GitHubInferShield GitHub Repository

문서InferShield Official Website

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bash

git clone https://github.com/InferShield/infershield.git
cd infershield
echo "INFERSHIELD_MASTER_KEY=$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker-compose up -d

Docker를 사용하여 InferShield 보안 프록시를 로컬 환경에 배포하는 과정

python

# Before:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# After:
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1")

기존 OpenAI SDK 코드에서 base_url을 InferShield 프록시 주소로 변경하여 보안 계층을 적용하는 방법

용어 해설

프롬프트 인젝션(Prompt Injection): — 사용자가 악의적인 입력을 통해 LLM의 원래 시스템 지침을 무시하거나 조작하여 의도하지 않은 동작을 수행하게 만드는 공격 기법이다. 모델의 출력 제어권을 탈취하거나 민감한 정보를 추출하는 데 악용된다.
개인정보(PII): — Personally Identifiable Information의 약자로, 이름, 주민등록번호, 이메일 등 특정 개인을 식별할 수 있는 정보를 의미한다. LLM 추론 과정에서 이러한 데이터가 유출되지 않도록 탐지하고 마스킹하는 것이 보안의 핵심이다.
세션 인지형(Session-aware): — 단일 요청만 분석하는 것이 아니라, 사용자와 AI 간의 전체 대화 흐름(세션)을 추적하여 맥락을 파악하는 방식이다. 여러 단계에 걸쳐 발생하는 복잡한 공격 패턴을 탐지하는 데 필수적이다.
탈옥(Jailbreak): — LLM에 설정된 안전 가이드라인이나 제약 사항을 우회하기 위해 정교하게 설계된 프롬프트를 사용하는 행위이다. 역할극 수행이나 인코딩된 명령을 통해 모델이 금지된 답변을 하도록 유도한다.
프록시(Proxy): — 클라이언트와 서버 사이에서 통신을 중계하는 중간 서버이다. InferShield는 LLM API 요청을 가로채 보안 검사를 수행한 뒤 실제 모델 제공자에게 전달하는 보안 프록시 역할을 수행한다.

기술

Python
Node.js
Docker
PostgreSQL
Prisma
OpenAI API
LiteLLM

활용 사례

기업용 챗봇의 데이터 유출 방지
IDE 코딩 어시스턴트의 보안 프록시 적용
LLM API 사용량 및 보안 위협 모니터링

언급된 리소스

GitHubInferShield GitHub Repository

문서InferShield Official Website

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활용 사례

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