Anvil Secure의 LLM 및 GenAI 서비스 보안 테스트 방법론

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TL;DR

이 방법론은 OWASP Top 10 for LLM과 LLM Security Verification Standard를 기반으로 LLM 및 GenAI 서비스의 보안을 평가한다. 수동 적대적 테스트와 내부 연구 도구를 활용하여 데이터 보호, 모델 보안, 접근 제어, 애플리케이션 무결성을 검증한다. 시스템 아키텍처와 신뢰 경계를 분석하여 단순 취약점 점검을 넘어 시스템 전반의 위험을 식별한다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트와 통합된 서비스의 보안 탄력성을 강화하는 실질적인 가이드를 확보한다.

대상 독자

보안 엔지니어, AI 개발자, LLM 프로덕션 운영자

의미 / 영향

이 방법론은 AI 시스템의 보안을 단순한 모델 검증을 넘어 전체 아키텍처 관점으로 확장한다. 특히 에이전트 기반 시스템에서 MCP와 같은 통합 지점의 보안 중요성을 강조하여, 기업이 안전한 AI 프로덕션을 구축하는 데 실질적인 기준을 제시한다.

섹션별 상세

평가는 OWASP Top 10 for LLM 및 LLM Security Verification Standard를 기준으로 수행된다. 대상 시스템의 아키텍처, 신뢰 경계, 비즈니스 위험을 분석하여 맞춤형 테스트 케이스를 설계한다.

근거

The scope of assessment focuses on the customer's deployed model configuration and custom software stack — not the underlying cloud infrastructure managed by the provider. — Overview section

데이터 보호, 모델 보안, 접근 제어, 애플리케이션 무결성이라는 4가지 핵심 영역을 중심으로 보안을 점검한다. 특히 학습 및 추론에 사용되는 민감 데이터의 익명화와 규제 준수 여부를 확인한다.

AI 에이전트와 통합된 시스템의 경우 MCP(Model Context Protocol) 서버와 연결된 도구, API, 외부 서비스의 보안을 분석한다. 데이터나 제어 흐름이 보안 도메인을 가로지르는 신뢰 경계를 식별하여 공격 경로를 차단한다.

프롬프트 인젝션, 탈옥, RAG 포이즈닝, 메모리 조작 등 AI 특화 공격 벡터를 포함한 다양한 시나리오로 테스트를 진행한다. 각 공격 기법은 시스템의 아키텍처와 신뢰 모델에 따라 설계되어 실질적인 비즈니스 영향을 측정한다.

용어 해설

Prompt Injection: — LLM에 악의적인 입력을 주입하여 모델의 원래 의도와 다른 동작을 유도하는 공격 기법이다. 보안 평가에서 모델의 제어권 탈취 가능성을 확인하는 핵심 항목이다.
MCP: — AI 모델과 외부 도구, 데이터 소스를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜이다. 에이전트가 외부 시스템과 상호작용할 때 보안 경계를 정의하고 통제하는 역할을 한다.
RAG Poisoning: — 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 검색 대상 데이터베이스에 악의적인 정보를 삽입하여 모델이 잘못된 답변을 생성하게 만드는 공격이다. 데이터 무결성 검증을 통해 방어해야 한다.
Jailbreak: — 모델의 안전 가이드라인이나 시스템 프롬프트를 우회하여 제한된 기능을 수행하거나 금지된 정보를 출력하게 만드는 공격이다. 모델의 정렬 상태를 테스트하는 데 사용된다.
Threat Modeling: — 시스템의 아키텍처와 데이터 흐름을 분석하여 잠재적인 보안 위협과 공격 경로를 사전에 식별하는 과정이다. 보안 테스트의 범위와 시나리오를 결정하는 기초가 된다.