LLM 애플리케이션 보안을 위한 오픈소스 보안 스킬 팩 mii-ai-security 공개

작성자가 실무 시스템 운영자들의 냉정한 피드백을 요청하며 오픈소스 도구를 공유한 것에 대해 긍정적인 관심이 형성됐다.

• 보안 설계를 할 때 모델이 안전하게 응답할 것이라고 가정하지 말고, 입력값에 대한 필터링과 도구 호출에 대한 검증 로직을 별도로 구현하라.

Prompt Injection

— 사용자의 입력값이 모델의 시스템 지시사항을 무시하거나 조작하여 의도하지 않은 동작을 수행하게 만드는 공격 기법이다. 공격자가 악의적인 명령을 일반 질문처럼 위장하여 입력하면 모델이 이를 실행 지침으로 오해하면서 발생한다. LLM 보안에서 가장 빈번하게 발생하는 취약점 중 하나이다.

Data Leakage

— 학습 데이터에 포함된 민감 정보나 시스템 내부의 비공개 데이터가 모델의 응답을 통해 외부로 노출되는 현상이다. RAG 시스템에서 권한이 없는 사용자가 검색된 컨텍스트를 통해 기밀 정보를 열람하게 되는 상황 등을 포함한다. 개인정보 보호 및 기업 보안 유지에 치명적인 위험 요소이다.

Deterministic Control

— 확률에 의존하는 LLM의 판단 대신, 명확한 규칙이나 로직에 따라 결과를 보장하는 제어 방식이다. 보안 영역에서 모델의 자율적 판단에만 맡기지 않고 입력값 검증이나 출력 필터링을 고정된 알고리즘으로 처리하는 것을 의미한다. 시스템의 예측 가능성과 안정성을 확보하는 핵심 설계 원칙이다.