Secra의 3계층 프롬프트 주입 탐지 엔진 아키텍처 분석

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TL;DR

결정론적 패턴 매칭과 LLM을 결합한 3계층 구조를 통해 12ms의 낮은 지연 시간과 0.3%의 위양성률로 프롬프트 주입을 탐지하는 아키텍처이다.

배경

Secra 개발팀이 프롬프트 주입 탐지 API의 성능과 정확도를 최적화하기 위해 구축한 3단계 계층형 탐지 엔진의 기술적 세부 사항을 공유했다.

의미 / 영향

이 토론은 LLM 기반 애플리케이션 보안에서 'LLM으로 LLM을 감시하는' 방식의 성능 한계를 지적한다. 결정론적 알고리즘과 AI 모델을 혼합한 다계층 방어 체계가 실무적인 표준 아키텍처가 될 수 있음을 시사한다.

커뮤니티 반응

작성자가 공유한 3계층 아키텍처의 효율성과 실무적인 수치(지연 시간, 탐지율)에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 특히 LLM 비용 절감 전략에 대한 관심이 높다.

주요 논점

01찬성다수

모든 입력을 LLM으로 처리하는 것은 비효율적이며, 패턴 매칭과 규칙 엔진을 앞단에 배치하는 것이 실무적으로 타당하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

보안 시스템에서 지연 시간(Latency)은 사용자 경험을 위해 반드시 최적화되어야 할 핵심 지표이다.
LLM은 의도 파악에는 뛰어나지만 비용과 속도 측면에서 모든 요청을 처리하기에는 부적합하다.

논쟁점

204개의 패턴만으로 진화하는 프롬프트 주입 공격을 충분히 방어할 수 있는지에 대한 지속적인 업데이트 필요성

실용적 조언

프롬프트 보안 시스템 구축 시 Aho-Corasick 알고리즘을 활용하여 알려진 공격 패턴을 1ms 이내에 먼저 필터링하라.
LLM 판단은 신뢰도가 낮은 특정 구간(예: 0.25-0.75)의 요청에만 한정하여 사용하여 비용과 지연 시간을 관리하라.

섹션별 상세

1단계 방어선으로 아호-코라식(Aho-Corasick) 알고리즘을 사용하여 204개의 알려진 공격 문자열을 1ms 미만의 속도로 스캔한다. 단일 패스 스캔 방식을 통해 전체 공격의 62%를 즉각적으로 차단하며 시스템의 전체적인 처리 효율을 극대화한다. 이 단계는 결정론적 탐지를 통해 명확한 악성 입력을 걸러내는 역할을 수행한다.

2단계는 8가지 탐지 카테고리를 병렬로 실행하는 규칙 엔진을 활용하여 단순 문자열 매칭을 넘어선 구조적 분석을 수행한다. 프롬프트 주입, 탈옥, 목표 하이재킹, 비밀 정보 추출 등 공격의 의도를 파악하기 위한 구조적 특징을 분석한다. 1단계에서 걸러지지 않은 복잡한 패턴을 식별하여 탐지 범위를 확장한다.

3단계는 Groq 기반의 Llama 3 8B 모델을 사용하여 이전 단계에서 신뢰 점수가 모호한 경우에만 제한적으로 추론을 실행한다. 0.25에서 0.75 사이의 신뢰 구간에 해당하는 요청(전체의 약 7%)에 대해서만 LLM이 개입하여 의도를 최종 판단한다. 이를 통해 200-400ms의 추가 지연 시간을 최소화하면서 고도의 판단력을 유지한다.

계층형 아키텍처 도입 결과 엔터프라이즈 프롬프트에서 0.3%의 낮은 위양성률과 93%의 스캔에 대해 12ms의 중앙값 지연 시간을 달성했다. 모든 입력을 LLM에 전달하는 대신 결정론적 레이어를 우선 배치함으로써 디버깅 가능성을 높이고 운영 비용을 절감했다. 이는 실시간 서비스에서 보안과 성능 사이의 균형을 맞추는 실무적인 접근법으로 평가된다.

실무 Takeaway

결정론적 패턴 매칭(Aho-Corasick)과 확률적 LLM 판단을 계층화하여 보안 탐지의 속도와 정확도를 동시에 확보했다.
전체 요청의 7%에만 LLM을 적용하는 조건부 에스컬레이션 전략으로 중앙값 지연 시간을 12ms 수준으로 억제했다.
Groq 하드웨어와 Llama 3 8B 모델을 조합하여 모호한 구간의 공격 의도를 400ms 이내에 정밀하게 분석한다.

언급된 도구

Groq추천

Llama 3 8B 모델의 빠른 추론을 위한 하드웨어 가속 플랫폼

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3단계 레이어에서 모호한 공격 의도를 최종 판단하는 언어 모델