Rule-based 스캐너 도입을 통한 RAG 파이프라인 Prompt Injection 방어

I Got Burned by Prompt Injection in Production. Here Are 2 Tiny npm Libs That Stopped It.

Mukunda Rao Katta2026년 5월 6일3분intermediate

AI 요약

Context

외부 텍스트가 검증 없이 프롬프트에 삽입되어 내부 URL 유출 및 임의 도메인 접근이 발생하는 Prompt Injection 취약점 노출. LLM 내부의 제어 능력이 아닌, 입력 데이터의 신뢰성 부족으로 인한 Upstream 단계의 보안 결함 발생.

Technical Solution

Retrieval과 LLM 사이의 중간 계층에 검증 Checkpoint를 배치한 Defense-in-depth 설계
@mukundakatta/vector-poison-score를 통한 Chunk 단위의 Token Bloat 및 Secret Exfiltration 패턴 사전 필터링
@mukundakatta/prompt-injection-shield를 통한 System-prompt impersonation 및 Tool-call hijack 패턴의 Regex 기반 탐지
ML 모델 기반 방어 대신 Linter 방식의 Rule-set을 채택하여 감사 가능성(Auditability)과 투명성 확보
Zero runtime dependency 설계를 통한 런타임 오버헤드 최소화 및 파이프라인 유연성 증대
탐지된 리스크에 대해 Strip, Redact, Drop 등 정책 기반의 처리 메커니즘 적용

실천 포인트

- RAG 파이프라인의 Retrieval 결과물과 최종 Prompt 구성 단계 사이에 검증 레이어 존재 여부 확인 - 고비용 ML 방어 모델 도입 전, 정규표현식 기반의 Baseline Rule-set 구축 검토 - 입력 텍스트의 Token 크기 및 언어 혼용 패턴 분석을 통한 Vector Poisoning 방지책 마련 - 보안 룰의 가독성과 수정 용이성을 위해 Fork 가능한 오픈 소스 기반의 Rule-engine 구조 채택

태그

#LLM Security #Vector Poisoning #Defense in Depth #Prompt Injection #RAG

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