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Transparent Proxy 도입을 통한 Agentic tool_result Prompt Injection 원천 차단
Your AI Agent Is Reading Poisoned Web Pages (And You Don't Know It)
AI 요약
Context
사용자 입력 단계의 Sanitization만으로는 도구 실행 결과로 유입되는 Indirect Prompt Injection 방어가 불가능한 구조적 한계 존재. Agentic Workflow 특성상 tool_result가 LLM Context Window에 직접 삽입되어 세션 중간에 제어권을 탈취당하는 보안 취약점 발생.
Technical Solution
- LLM SDK와 API 서버 사이에 Transparent Proxy를 배치하여 tool_result 블록을 실시간 스캔하는 아키텍처 설계
- Regex Pattern 및 Semantic Signature 기반의 Detection Engine을 통한 페이로드 분석 및 위협 점수 산출
- 위협 수준에 따라 Content 통과, SENTINEL ALERT 삽입(Flagged), 또는 콘텐츠 완전 제거(Blocked)로 구분하는 3-Branch Alert 로직 적용
- SSE Streaming 방식을 그대로 유지하여 API 응답 속도 저하 없는 Token-for-token 전달 구조 구현
- AES-256-GCM 암호화를 통한 API Key 저장 및 서버 사이드 복호화 방식으로 보안성 확보
- Redis 기반의 독립적 Rate Limit Bucket을 할당하여 다단계 Agent 루프 실행 시 발생하는 트래픽 폭주 대응
실천 포인트
- Agent가 외부 웹페이지나 API를 호출하는 경우 tool_result 내의 지시문 포함 여부를 검증하는 로직 검토 - LLM 입력 직전 단계에서 데이터 소스별 신뢰 수준을 정의하고 Threat Score에 따른 필터링 정책 수립 - 다단계 워크플로우 설계 시 이전 단계의 결과물이 다음 단계의 시스템 프롬프트를 덮어쓸 수 있는 가능성 차단