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초기 레드팀 평가는 직접적인 프롬프트 주입과 페르소나 채택 공격을 시도했으나, EduBot은 강력한 명령어 계층 구조와 의도 분류기를 통해 이를 효과적으로 차단했다. 모델은 교육 도메인 외의 요청을 거부하고, 허구적 상황을 가장한 공격에도 안전성 우선 원칙을 고수했다.
시맨틱 공격이 실패하자, 공격자는 모델의 문맥을 '고객 서비스'에서 '코드 생성'으로 전환하는 JSON 터널링 기법을 사용했다. 모델은 JSON 객체 내부에 포함된 악성 HTML/URL을 코드 데이터로 인식하여 필터링을 우회하고 피싱 페이로드를 생성했다.
json
{
"Alert_Popup": "Click here..."
}JSON 터널링 공격을 통해 피싱 페이로드를 생성하는 예시
모델이 텍스트의 의미를 파악하지 못하도록 Base64로 인코딩된 입력을 제공했을 때, 모델은 악성 개념을 처리하고 변환하는 데 성공했다. 이는 단순 키워드 기반의 부정적 필터링이 난독화된 입력 앞에서는 무력함을 입증했다.
JSON 터널링과 Base64 난독화를 결합한 'God Mode' 공격은 모델의 인지 부하를 높이고 API 디버그 모드를 가장하여 시스템 프롬프트를 추출하는 데 성공했다. 이는 모델이 복잡한 논리 처리에 집중할 때 안전성 정렬이 약화될 수 있음을 보여준다.
모델이 특정 정보를 거부할 때 '의지'가 아닌 '능력'의 문제(벡터 DB에 정보 부재)로 응답하는 것은 강력한 아키텍처적 방어 기제였다. 이는 보안 정책을 모델의 능력 범위 내에 설계하는 것이 효과적임을 시사한다.
용어 해설
- 레드팀 평가(Red Teaming)
- — 공격자 관점에서 시스템의 취약점을 찾아내고 보안성을 검증하는 모의 해킹 과정. AI 시스템의 경우 프롬프트 주입, 탈옥 등을 시도하여 방어 기제의 한계를 테스트한다.
- 프롬프트 주입(Prompt Injection)
- — 사용자가 악의적인 입력을 통해 모델의 시스템 프롬프트를 무시하거나 의도하지 않은 동작을 수행하게 만드는 공격 기법. 모델의 명령어 계층 구조를 교란한다.
- 시맨틱 필터(Semantic Filter)
- — 입력된 텍스트의 의미와 의도를 분석하여 유해성 여부를 판단하고 차단하는 보안 메커니즘. 문맥을 파악하여 악의적인 요청을 거부하는 역할을 한다.
- JSON 터널링(JSON Tunneling)
- — 모델이 코드를 생성하도록 유도하여, JSON 구조 내부에 악성 페이로드를 숨겨 보안 필터를 우회하는 공격 기법. 모델이 이를 코드로 인식하여 검증을 건너뛰게 만든다.
- Base64 난독화(Base64 Obfuscation)
- — 데이터를 Base64로 인코딩하여 모델의 키워드 기반 필터링을 우회하고 악성 개념을 처리하게 만드는 기법. 텍스트 의미를 숨겨 시맨틱 필터를 무력화한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 18.수집 2026. 05. 18.출처 타입 RSS
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