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Microsoft는 M365 Copilot에서 발견된 최고 등급의 보안 취약점을 최근 패치했다. 연구진은 이 취약점을 이용해 Copilot이 접근 가능한 이메일에서 2FA 코드와 같은 민감 데이터를 탈취하는 개념 증명(PoC)을 공개했다. 해당 공격은 모델이 접근 권한을 가진 이메일 내용을 읽고 이를 외부 서버로 전송하도록 유도한다. 이는 기업용 AI 플랫폼의 보안 신뢰성에 심각한 문제를 제기한다.
근거
- Microsoft는 M365 Copilot에서 발견된 최고 등급의 보안 취약점을 패치했다. — 첫 번째 문단
취약점의 근본 원인은 LLM이 사용자의 지시와 외부 콘텐츠에 포함된 악성 지시문을 구분하지 못하는 구조적 한계에 있다. 모델은 외부 데이터 요약이나 응답 작성 과정에서 데이터 내부에 숨겨진 지시문을 사용자 명령으로 오인하여 실행한다. 이로 인해 모델은 신뢰할 수 없는 외부 소스의 명령을 무비판적으로 수행하게 된다. 현재 LLM 제공업체들은 이러한 근본 문제를 해결하지 못한 채 임시방편적인 가드레일로 대응하고 있다.
공격자들은 모델의 가드레일을 우회하기 위해 마크업 언어나 HTML 태그를 활용한다. 이들은 민감 정보를 특정 태그로 감싸 외부 공격자의 서버로 전송되도록 유도하며, 모델의 데이터 유출 방지 규칙을 회피한다. 웹 요청이 공격자의 서버에 도달하면 서버 로그에 민감 정보가 기록되는 방식이다. 이는 기존의 단순한 가드레일 정책이 정교한 우회 공격에 취약함을 보여준다.
근거
- 공격자들은 마크업 언어나 HTML 태그를 활용해 가드레일을 우회한다. — 세 번째 문단
용어 해설
- 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)
- — AI 모델에 악의적인 입력을 주어 의도하지 않은 동작을 수행하게 하는 공격 기법. 모델이 사용자 입력과 데이터를 구분하지 못할 때 발생하며, 정보 유출이나 시스템 제어권 탈취로 이어질 수 있다.
- 간접 프롬프트 인젝션(Indirect Prompt Injection)
- — 사용자가 아닌 제3자가 생성한 콘텐츠(웹페이지, 이메일 등)에 악성 지시문을 삽입하여 모델을 조종하는 공격. 모델이 외부 데이터를 처리할 때 해당 지시문을 실행하게 되어 보안 위협이 발생한다.
- 가드레일(Guardrails)
- — AI 모델의 출력이나 동작이 안전한 범위 내에 있도록 제한하는 규칙이나 필터링 시스템. 모델이 민감한 정보를 노출하거나 위험한 행동을 하지 않도록 방지하는 역할을 하지만, 우회 공격에 취약할 수 있다.
기술
- M365 Copilot
- LLM
활용 사례
- AI 보안
- 데이터 보호
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 16.수집 2026. 06. 16.출처 타입 RSS
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