DOM 내 숨겨진 텍스트를 통한 AI Agent 대상 Indirect Prompt Injection 위협 분석

Context

AI Agent가 웹 페이지의 렌더링 텍스트가 아닌 전체 HTML DOM을 직접 처리함에 따라 발생하는 새로운 보안 취약점 분석. 기존 Web Security Scanner는 JavaScript 실행이나 SQL Injection 등 브라우저 기반 공격에만 집중하여 HTML 내 숨겨진 텍스트 기반의 명령 주입을 탐지하지 못하는 한계 노출.

Technical Solution

• CSS hidden text, HTML comments, SVG embedded text 등 인간에게는 보이지 않으나 LLM에게는 노출되는 DOM 영역을 통한 Prompt Injection 벡터 식별
• User-agent cloaking 기법을 활용하여 일반 사용자-브라우저와 AI Agent에게 서로 다른 콘텐츠를 제공하는 공격 메커니즘 분석
• Markdown 렌더링 과정에서 우선순위가 높은 Blockquote 형태로 변환되어 AI의 시스템 프롬프트를 오버라이드하는 구조적 취약점 파악
• Multi-agent crawling을 통해 다양한 AI Bot의 응답 차이를 분석하는 Diffing 기법 기반의 탐지 로직 설계
• DOM-aware pattern matching을 도입하여 CSS computed style과 텍스트 노드의 가시성 여부를 교차 검증하는 분석 체계 구축