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Dev.toSecurity
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Automated Red Teaming을 통한 AI Agent 보안 취약점 6/9에서 0으로 개선
How I Used Automated Red Teaming To Take My AI Agent from 6/9 Breaches to Zero
AI 요약
Context
Bash Tool과 내부 디렉토리 조회 도구를 갖춘 AI Agent의 과도한 권한 부여로 인한 보안 취약점 발생. Prompt Injection 및 Multi-turn escalation 공격에 노출되어 AWS 자격 증명 유출과 타 직원 데이터 무단 접근이 가능한 구조적 한계 확인.
Technical Solution
- AdversarialCaseGenerator를 활용한 도구 및 System Prompt 기반 맞춤형 공격 케이스 자동 생성
- CrescendoStrategy 도입을 통한 단계적 유도 방식으로 LLM의 가드레일을 우회하는 정밀한 취약점 분석
- Strands Shell 기반의 가상 샌드박스 환경 구축으로 파일시스템 및 네트워크 접근을 물리적으로 격리
- Cedar Policy 및 Auth-scoped MCP Server 도입을 통한 Identity 기반의 결정론적 접근 제어(Deterministic Access Control) 구현
- LLM Judge를 활용한 Steering 계층 설계로 단순 정책으로 정의 불가한 시맨틱 우회 공격 차단
- Bedrock Guardrails 적용을 통한 PII 마스킹 및 입력/출력 단계의 기본 콘텐츠 필터링 체계 구축
실천 포인트
- Agent에게 직접적인 Shell 권한 부여 대신 정의된 경로만 노출하는 가상 샌드박스 도입 검토 - Tool 호출 시 사용자 세션의 JWT/Identity를 직접 바인딩하여 모델이 권한을 결정하지 못하도록 설계 - 단순 단답형 테스트가 아닌 Multi-turn escalation 시나리오를 포함한 Red Teaming 자동화 파이프라인 구축 - 보안 요구사항에 따라 '물리적 격리(Shell) -> 권한 제어(Cedar) -> 의도 분석(Steering)' 순의 계층적 필터 적용