최신 LLM의 Semantic Separation을 통한 IPI 공격 무력화 분석

Context

외부 데이터에 삽입된 악의적 명령어로 시스템 권한을 탈취하는 Indirect Prompt Injection(IPI) 취약점 발생. 기존 LLM은 System Prompt와 User Data의 계층 구조 부재로 인해 외부 명령어를 시스템 지시어로 오인하는 Confused Deputy 문제 노출.

Technical Solution

• RLHF 및 Adversarial Training 기반의 가중치 조절을 통한 System Prompt의 우선순위 강화
• Attention Mechanism 고도화로 개발자 지시어와 외부 입력 데이터 간의 Semantic Separation 구현
• 데이터 내 문맥의 급격한 변화를 감지하는 Semantic Anomaly Detection 기반의 공격 식별
• 단순 문자열 매칭이 아닌 문맥적 일관성을 분석하여 비정상적 imperative text를 필터링하는 구조
• 모델 규모 확장에 따른 Attention Head의 정밀도 향상으로 복잡한 컨텍스트 내 위협 탐지 능력 확보