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Dev.toSecurity
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LLM 모델별 Prompt Injection 유출률 0%~90% 격차 확인
I tested 5 LLMs for prompt-injection leaks. Same code, 0% to 90%.
AI 요약
Context
AI Agent의 권한 확대에 따른 API Key 및 System Prompt 유출 위험 증가. 기존 Guardrail은 정형화된 공격 패턴만 차단하여, 정상 업무 요청으로 위장한 고도화된 Prompt Injection 공격에 취약한 구조임.
Technical Solution
- 유출 대상의 특성에 따른 Leak(실제 Secret 문자열 유출)과 Prompt Disclosure(시스템 프롬프트 내용 노출)의 2단계 탐지 로직 설계
- 동일한 Agent 설정 및 Probe를 활용하여 백엔드 LLM 모델별 보안 성능을 격리 측정하는 매트릭스 검증 구조 채택
- 단순 명령 무시(Blunt Injection)가 아닌 업무 요청 위장(Disguised Request) 패턴을 통한 EchoLeak 공격 벡터 시뮬레이션
- 유출된 Secret 문자열을 마스킹 처리하여 리포트 공유 시의 2차 유출을 방지하는 안전한 데이터 처리 파이프라인 구축
- 정답셋(Canary Control)을 포함한 빌트인 데모 타겟을 통해 스캐너의 탐지 정확도를 검증하는 벤치마크 환경 구성
실천 포인트
- API Key 등 민감 정보 유출 여부뿐만 아니라 System Prompt의 논리적 요약 노출 여부를 함께 검증할 것 - '이전 지침 무시'와 같은 단순 패턴 외에 '운영팀 요청'과 같이 정당한 권한을 사칭하는 위장 프롬프트 테스트 케이스를 확보할 것 - 모델 변경 시 보안 회귀 테스트를 수행하여 백엔드 교체에 따른 보안 수준 변화를 정량적으로 측정할 것