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LLM-SQL 통합의 Prompt Injection 차단을 위한 3단계 계층 방어 체계
When Text Becomes Code: Defending LLM–Database Integrations from Prompt Injection
AI 요약
Context
자연어 질의를 SQL로 변환하여 Postgres 데이터베이스에 연결하는 LLM 기반 분석 시스템의 보안 취약점 분석. LLM 생성 쿼리를 검증 없이 실행하는 구조로 인해 Direct/Indirect Prompt Injection 및 데이터 유출 위험이 상존하는 한계점 노출.
Technical Solution
- Least Privilege 원칙에 기반한 Read-only 및 Minimal Scoped DB Connection 적용으로 권한 남용 방지
- Row Level Security(RLS) 도입을 통한 사용자별 데이터 접근 범위의 엄격한 제어
- LLM 생성 SQL의 단순 실행을 배제하고 Parsing 및 Constraint 검증 단계를 통한 임의 쿼리 실행 차단
- Untrusted Data 기반의 Indirect Injection 대응을 위해 입력값과 DB 내부 데이터를 모두 신뢰하지 않는 제로 트러스트 모델 적용
- Supervisor LLM을 통한 출력 단계의 2차 검증 및 민감 정보(Salary, Password Hash) Redaction/Masking 처리
실천 포인트
- LLM 전용 DB 계정에 관리자 권한 부여 금지 및 최소 권한 할당 여부 확인 - 생성된 SQL을 실행 전 구문 분석(Parsing)하고 허용된 명령어 set 내에 있는지 검증하는 로직 구현 - LLM이 참조하는 DB 내부 데이터 자체를 Injection 페이로드로 간주하는 방어 전략 수립 - 최종 응답 단계에서 민감 필드를 필터링하는 Output Masking 레이어 추가