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Dev.toSecurity
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AI 코드 취약점 78% 해결을 위한 Agentic AI 보안 아키텍처 설계
The Agentic AI Dilemma: Scaling Autonomy Without Sacrificing Security
AI 요약
Context
LLM Wrapper 단계에서 Autonomous Agent 기반 시스템으로 전환함에 따른 보안 패러다임 변화 필요성 대두. 특히 LLM이 시스템 지시어와 사용자 입력을 구분하지 못하는 구조적 한계로 인한 보안 취약점 발생.
Technical Solution
- System Prompt와 User Input의 처리 경로가 동일한 LLM 아키텍처의 근본적 취약점 분석
- Direct Prompt Injection 방지를 위한 입력 값 필터링 및 Safety Guardrail 강화 설계
- 웹 브라우징 및 이메일 읽기 등 외부 데이터 접근 시 발생하는 Indirect Prompt Injection 차단 로직 검토
- 모델의 Non-deterministic 특성에 따른 예측 불가능한 동작 제어를 위한 거버넌스 체계 구축
- AI Agent에 부여된 권한 남용을 막기 위한 최소 권한 원칙 기반의 Permission 관리 구조 설계
- 데이터 오염을 통한 모델 편향성을 방지하는 Poisoning Attack 대응 전략 수립
실천 포인트
1. LLM에 부여하는 시스템 권한을 최소화하고 명시적 승인 절차를 도입했는가
2. 외부 데이터(PDF, HTML 등)를 처리하는 Agent의 Indirect Injection 경로를 차단했는가
3. Non-deterministic 출력에 대비한 검증 레이어와 모니터링 체계를 갖추었는가