SK쉴더스, AI 보안 위협 대응 위한 ‘LLM 애플리케이션 취약점 진단 가이드’ 발간 작성일 03-18 114 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="u3Iv16KGjA"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef91b32db729986b9d67a3bade9bae2738afc88714497d0510f2e8c4cc446d6a" dmcf-pid="70CTtP9HNj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/fnnewsi/20250318172848339ytdh.jpg" data-org-width="570" dmcf-mid="Ua509adzcc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/fnnewsi/20250318172848339ytdh.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="c3b175871ed9d1ee12b40e046d68e2194976e21f6311278835815de7ad27286a" dmcf-pid="zphyFQ2XaN" dmcf-ptype="general"> SK쉴더스가 AI 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위해 ‘LLM(거대언어모델) 애플리케이션 취약점 진단 가이드’를 발간했다. </div> <p contents-hash="3fdf6aa3a0d1a197d892ff62eb2e252c2c51c2bdcc2d6234feff668d1ba3d91c" dmcf-pid="qUlW3xVZAa" dmcf-ptype="general">LLM 기반 애플리케이션은 자연어 처리와 생성에 특화된 대규모 언어 모델을 활용하며, 금융, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업에서 사용되고 있다. 대표적인 예로 오픈AI의 챗GPT와 구글의 제미나이가 있으며, 이러한 애플리케이션들은 기존 IT 시스템과는 다른 보안 위협에 노출될 가능성이 높아 철저한 보안 대책이 요구된다. </p> <p contents-hash="55635f1b8fb0b6777204a3128a5dbc72b2de3f91e4e762c0f44d1aa686b1d759" dmcf-pid="BuSY0Mf5og" dmcf-ptype="general">SK쉴더스는 2025년 주요 보안 위협 중 하나로 AI 기반 해킹 증가를 지목했다. 특히, 소규모 언어 모델(sLLM)을 겨냥한 해킹과 LLM의 구조적 취약점을 악용한 데이터 조작 및 유출 공격이 심화될 것으로 전망했다. 이에 따라 이번 가이드는 ‘OWASP Top 10 for LLM Applications 2025’의 주요 항목을 포함하고 있으며, LLM 통합, 에이전트, 모델 등 세 가지 핵심 영역의 보안 이슈를 다루고 있다. </p> <p contents-hash="9bcc51bae237325e6ea74d47b729296607266a948665645c4871dcbbe722cf58" dmcf-pid="b7vGpR41No" dmcf-ptype="general">보고서에서는 대표적인 보안 위협으로 프롬프트 인젝션, API 매개 변수 변조, RAG(검색증강생성) 데이터 오염 등을 꼽았다. 프롬프트 인젝션은 사용자의 입력값을 악의적으로 조작해 시스템이 의도하지 않은 응답을 출력하도록 유도하는 공격으로, 민감한 정보 유출 등의 문제를 야기할 수 있다. API 매개 변수 변조는 시스템 간 통신에 사용되는 요청값을 변경해 권한을 초과하는 동작을 실행하도록 하는 위협이다. 또한, RAG 데이터 오염은 외부 데이터를 조작해 검색된 정보의 신뢰도를 떨어뜨리는 방식으로 보안 문제를 발생시킬 수 있다. </p> <p contents-hash="741c858f989129d5ecef1706fa672ba9ae4ec8a307274e046c7e6cf89a058474" dmcf-pid="KzTHUe8tkL" dmcf-ptype="general">이번 가이드에서는 이러한 보안 위협을 방지하기 위해 사용자와 시스템 명령어(프롬프트)를 분리하고, 데이터 흐름 점검 및 검증 절차를 강화할 것을 강조했다. 또한, LLM의 코드 실행 여부에 따라 샌드박스를 활용해 악성코드 실행을 방지하고, RAG를 활용할 때는 권한 없는 데이터 접근을 차단하기 위해 그룹별 권한 관리 체계를 구축해야 한다고 제안했다. </p> <p contents-hash="2214173c45306692dc8761383820d0558830e90b622185fee6004803e8515faa" dmcf-pid="9ZwIG27von" dmcf-ptype="general">SK쉴더스는 국내 사이버보안 1위 기업으로서 AI 특화 모의해킹 서비스, SBOM(소프트웨어 명세서), ML-BOM(머신러닝 명세서) 관리 등 DevSecOps 구축 컨설팅을 제공하며, 기업들이 AI 애플리케이션의 잠재적 취약점을 조기에 발견하고 안전한 운영 환경을 구축할 수 있도록 지원하고 있다. </p> <p contents-hash="916ffd28b95e15ae5da0234ea783b61f753a7f8650da0276af34af8f3582bc76" dmcf-pid="25rCHVzTci" dmcf-ptype="general">김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장(부사장)은 "AI 기술은 편리함을 제공하지만 보안 취약점이 악용될 경우 심각한 해킹 사고가 발생할 수 있다"며 "이번 가이드는 기업과 기관이 직면할 수 있는 AI 보안 문제를 사전에 예방하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 실질적인 도움을 줄 것"이라고 밝혔다. </p> <p contents-hash="c157094ddbe23a67fa028971da9429e69dbdb58f0023fbb038a6e47e36ec4815" dmcf-pid="V1mhXfqykJ" dmcf-ptype="general">‘LLM 애플리케이션 취약점 진단 가이드’는 SK쉴더스 공식 웹사이트의 정보보안 라이브러리 메뉴에서 무료로 다운로드할 수 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 황정음, 작품 강제하차 당했다 "촬영 중간에 잘려"(솔로라서) 03-18 다음 [자동차와 法] 교통혁신을 위한 모빌리티 규제샌드박스 03-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
