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Indirect Prompt Injection을 통한 12개 워크북 데이터 유출 사고와 방어 전략
What the ChatGPT for Sheets data-exfiltration bug teaches about AI security
AI 요약
Context
LLM 기반 확장 프로그램이 데이터 평면(Data Plane)의 입력값을 제어 평면(Control Plane)의 명령어로 오인하는 구조적 취약점 존재. 특히 사용자 승인 절차를 우회하여 외부 스크립트를 실행하는 Indirect Prompt Injection 공격에 노출된 상황.
Technical Solution
- LLM의 Apps Script 생성 기능을 전면 제거하여 코드 실행을 통한 데이터 유출 경로 차단
- 데이터와 명령어를 분리하지 못하는 LLM의 특성을 반영한 무조건적인 신뢰 경계(Trust Boundary) 재설정
- 일반 세션 승인 권한과 별개로 외부 페치 및 코드 실행에 대한 개별 특권 권한(Privileged Action) 게이트 도입
- 최소 권한 원칙(Least Privilege) 기반의 스코핑을 통한 컴프로마이즈된 어시스턴트의 접근 범위 제한
- 사용자 요청뿐 아니라 LLM이 실제로 수행한 동작 전체에 대한 로깅 시스템 구축
- 신뢰할 수 없는 외부 소스 데이터를 페이로드를 포함한 잠재적 위협으로 간주하는 보안 모델 적용
실천 포인트
- 외부 데이터가 입력되는 모든 LLM 프롬프트에 Indirect Prompt Injection 가능성 검토 - LLM이 수행하는 API 호출 및 스크립트 실행 권한을 최소 범위로 제한 - '사용자 승인' 단일 단계가 아닌, 고위험 동작별 개별 승인 프로세스 구현 - LLM의 최종 실행 결과물에 대한 감사 로그(Audit Log) 상세 기록 여부 확인