OWASP LLM 앱 Top 10에서 과도한 자율성 위험 부상

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TL;DR

OWASP Top 10 for LLM Applications 2026에서 Prompt Injection과 민감 정보 공개는 각각 1위와 2위를 유지했지만, Excessive Agency는 2025년 6위에서 2026년 3위로 상승했다. 이 변화는 LLM 애플리케이션이 단순한 채팅 도구에서 persistent memory, 도구·파일·API 권한, 다단계 실행 능력을 갖춘 에이전트로 이동한 흐름을 반영한다. Prompt Injection은 지시문과 데이터가 같은 컨텍스트 윈도에 들어가는 구조 때문에 완전한 제거가 어렵고, 이미지·오디오·문서와 연결 도구도 새로운 공격 경로가 된다. OWASP는 실제 AI 보안 사고와 공격 시나리오를 바탕으로 개발자와 보안팀이 에이전트의 권한과 실행 범위를 함께 관리하도록 권고한다.

섹션별 상세

OWASP의 2026년 LLM 애플리케이션 보안 순위는 실제 AI 보안 사고를 반영해 위협 범위를 넓혔으며, Prompt Injection과 민감 정보 공개는 여전히 1위와 2위를 유지했다. 가장 큰 변화는 Excessive Agency가 2025년 6위에서 2026년 3위로 상승한 점으로, 그 결과 Supply Chain과 Data Model Poisoning은 각각 4위와 5위로 내려갔다. 수백 명의 AI 보안 전문가가 만든 이 지침은 공격 시나리오와 완화책을 개발자, 아키텍트, 보안팀, CISO가 활용할 수 있도록 NIST, MITRE ATLAS, CWE 등 산업 프레임워크와 위험을 연결한다.

근거

Excessive Agency는 OWASP Top 10 for LLM Applications에서 2025년 6위에서 2026년 3위로 상승했다. — 기사 도입부의 2025년과 2026년 순위 비교 문단

Prompt Injection이 계속 1위인 이유는 LLM의 컨텍스트 윈도 안에서 지시문과 데이터가 같은 채널을 공유하기 때문이다. Jason Soroko는 두 정보를 분리하는 parameterized query에 해당하는 장치가 없어서 각 완화책이 공격 가능성만 낮출 뿐 위험을 완전히 제거하지 못한다고 설명했다. 공격자는 이미지, 오디오, 문서에도 지시를 숨길 수 있고 AI 시스템이 연결하는 도구마다 새로운 진입점이 생기므로, 단순한 챗봇의 부적절한 답변보다 에이전트의 실제 행동이 더 큰 피해로 이어질 수 있다.

근거

Prompt Injection은 지시문과 데이터가 컨텍스트 윈도에서 같은 채널을 공유하는 구조 때문에 완전히 제거하기 어렵다. — Jason Soroko 인용문이 포함된 ‘A whole new attack surface’ 절
공격자는 이미지, 오디오, 문서에 지시를 숨길 수 있으며 AI 시스템이 연결하는 도구마다 잠재적 진입점이 추가된다. — Pete Pickerill의 발언이 포함된 문단

Excessive Agency의 순위 상승은 LLM 애플리케이션이 단순한 채팅 인터페이스에서 에이전트 중심 구조로 이동한 결과와 맞물린다. 2026년의 에이전트는 persistent memory, tool access, file 및 API permissions, 다단계 작업 실행 능력을 갖추고 일정 수준의 자율성으로 행동하므로, 조작된 입력이 권한 있는 실행으로 연결될 가능성이 커졌다. 따라서 보안 통제만 점검하는 접근을 넘어 에이전트가 어떤 도구와 데이터에 접근하고 어떤 작업을 연속해서 수행할 수 있는지까지 관리해야 한다.

근거

2026년 에이전트는 persistent memory, tool access, file 및 API permissions와 다단계 작업 실행 능력을 갖춘 형태로 배치되고 있다. — Jeremy London의 Excessive Agency 순위 상승 배경 설명 문단

용어 해설

Prompt Injection: — LLM에 입력된 데이터와 지시문을 분리하지 못하는 구조적 약점을 악용해 모델의 행동을 바꾸는 공격이다. 공격자는 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오·문서에도 숨은 지시를 삽입할 수 있으며, 연결된 도구와 권한이 많을수록 피해 범위가 커진다.
과도한 자율성(Excessive Agency): — AI 시스템에 필요 이상으로 넓은 권한과 실행 능력을 부여해 조작된 지시가 실제 작업으로 이어지는 위험이다. 메모리, 도구, 파일, API 접근권과 다단계 실행 능력을 갖춘 에이전트에서 특히 심각한 보안 문제로 나타난다.
컨텍스트 윈도(Context Window): — LLM이 처리하는 지시문과 데이터가 함께 들어가는 입력 영역이다. Prompt Injection에서는 두 종류의 정보를 분리할 수 있는 parameterized query와 같은 장치가 없기 때문에 완화책이 공격 가능성을 낮출 뿐 위험을 0으로 만들지는 못한다.
MITRE ATLAS: — AI 시스템에 대한 공격 기법과 위협 정보를 정리한 산업 프레임워크다. OWASP Top 10 for LLM Applications 2026은 위험 항목을 MITRE ATLAS를 비롯해 NIST, CWE 같은 기준과 연결해 실무 보안팀이 참고하도록 구성했다.

기술

Prompt Injection
persistent memory
tool access
file permissions
API permissions
NIST
MITRE ATLAS
CWE

활용 사례

LLM 애플리케이션 보안 점검
AI 에이전트의 도구 및 API 권한 관리
AI 보안 사고 대응과 위협 모델링