LLM02: Prompt Injection을 통한 민감 정보 유출 경로 분석 및 보안 설계 전략

LLM02 Sensitive Information Disclosure — How LLMs Leak PII, Credentials & System Data | AI LLM Hacking Course Day 6

Mr Elite2026년 5월 2일5분intermediate

AI 요약

Context

개발자가 LLM에 운영 컨텍스트를 제공하기 위해 System Prompt에 AWS Access Key 및 내부 DB 호스트명과 같은 민감 정보를 직접 포함하는 설계 오류 발생. LLM01 Prompt Injection 성공 시 이러한 내부 설정값이 그대로 노출되어 단순한 공격이 Critical한 보안 사고로 확장되는 구조적 취약점 존재.

Technical Solution

System Prompt에서 운영 자격 증명 및 아키텍처 세부 정보를 완전히 제거한 Stateless 설계 지향
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현 시 사용자 권한 레벨에 따른 Vector Database 파티셔닝 및 Access Control 적용
모델 가중치 내 Training Data Memorization으로 인한 PII 유출 방지를 위한 데이터 정제 및 학습 단계의 Privacy Preserving 기법 검토
Application Layer에서 User Session 간 대화 이력의 물리적/논리적 격리를 통한 Cross-session Leakage 차단
LLM07(System Prompt Leakage)을 메커니즘으로, LLM02(Sensitive Information Disclosure)를 임팩트로 정의하여 사고 대응 체계 수립

실천 포인트

- System Prompt 내에 API Key, 내부 URL, 담당자 이메일 등 하드코딩된 정보 존재 여부 전수 조사 - RAG 검색 결과가 쿼리 사용자의 권한 범위 내에 있는지 검증하는 권한 필터링 로직 추가 - 세션 관리 로직에서 User ID 기반의 엄격한 Context Window 격리 여부 확인 - 모델 응답에서 PII(개인정보) 패턴을 탐지하고 마스킹하는 Guardrail Layer 도입 검토

태그

#Prompt Injection #RAG #Data Memorization #PII #System Prompt Leakage

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