Amazon Bedrock Guardrails 도입을 통한 Prompt Injection 원천 차단 설계

Context

LLM이 개발자 지침과 사용자 입력을 구분하지 못하는 구조적 한계로 인한 보안 취약점 발생. 시스템 프롬프트 유출 및 임의 태스크 수행이 가능한 Prompt Injection 공격에 노출된 내부 AI 어시스턴트 아키텍처의 한계점 분석.

Technical Solution

• Amazon Bedrock Guardrails 기반의 Prompt Attack Detection 메커니즘 적용
• InvokeModel API 호출 시 사용자 입력값에 전용 가드레일 태그를 적용하여 개발자 지침과 명확히 분리하는 데이터 구조 설계
• 입력 데이터의 컨텍스트를 명시적으로 구분하여 가드레일 엔진이 공격 패턴을 정밀하게 판별하도록 유도
• Agent 구성 시 Foundation Model을 활용한 전처리 프롬프트를 활성화하여 오케스트레이션 전 단계에서 안전성 검증 수행
• 데이터 접근 권한에 Least Privilege 원칙을 적용하여 모델이 접근 가능한 리소스 범위를 최소화하는 Defense-in-Depth 전략 구축
• 정기적인 Adversarial Testing 체계를 도입하여 알려지지 않은 Injection 패턴을 선제적으로 식별하는 검증 프로세스 수립