OWASP 상위 10가지 LLM 위협: 스카이하이 SSE가 선도하는 방법

Sarang Warudkar - 수석 CASB 기술 제품 마케팅 매니저, Skyhigh Security

2024년 12월 16일 3 분 읽기

대규모 언어 모델(LLM) 의 빠른 도입은 고객과의 상호작용 개선부터 고급 데이터 분석에 이르기까지 조직의 AI 활용에 혁신을 가져왔습니다. 그러나 AI의 힘에는 새로운 보안 취약점을 해결해야 하는 책임도 따릅니다. 단순한 프롬프트 수준의 보호만으로는 더 이상 충분하지않으며, AI 파이프라인을 효과적으로 보호하기 위한 강력한 시스템 전반의 접근 방식이 필요합니다.

AI 보안의 선구자인 Skyhigh SSE는 2025년 OWASP 상위 10대 LLM 위협에 맞춘 포괄적인 프레임워크를 제공하여 AI 시스템이 안전하고 윤리적이며 신뢰할 수 있는 상태를 유지하도록 보장합니다. 주요 위험과 Skyhigh SSE가 이를 완화하는 방법을 살펴보세요.

AI 보안에 대한 시스템 수준의 접근 방식

OWASP 상위 10가지 LLM 위협은 입력과 출력부터 모델 학습 및 공급망에 이르기까지 AI 시스템의 모든 단계에서 가시성과 제어를 강조하면서 LLM 애플리케이션 보안을 위한 명확한 로드맵을 제공합니다.

스카이하이 SSE를 사용한 OWASP 상위 10가지 LLM 위협 및 완화 방법

1. 프롬프트 인젝션
프롬프트 인젝션은 악성 입력을 통해 LLM 동작을 조작하여 출력 및 민감한 데이터를 손상시킵니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 섀도 IT 및 URL 필터링을 통해 신뢰할 수 있는 AI 서비스에 대해서만 액세스를 허용하세요.
• DLP 정책 및 입력/출력 필터링으로 유해한 프롬프트를 차단하세요.
• Remote Browser Isolation (RBI)를 사용하여 안전한 AI 상호 작용을 확보하세요.
• 조작을 방지하기 위해 출력의 유효성을 검사합니다.

2. 민감한 정보 공개
LLM은 의도치 않게 PII, 금융 데이터 또는 비즈니스 크리티컬 정보를 노출할 수 있습니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 민감한 입력을 마스킹하는 데이터 살균.
• 기밀 데이터 유출을 탐지하고 차단하는 DLP 정책.
• 최소 권한 액세스를 구현하여 데이터 노출을 제한하세요.

3. 공급망 취약점
타사 모델, 데이터 세트 또는 플러그인으로 인해 백도어, 편향성 또는 보안 결함이 발생할 수 있습니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 섀도 IT 관리를 통해 검증된 공급업체로 사용을 제한하세요.
• 외부 구성 요소의 무결성 및 위험성을 감사합니다.
• 데이터세트, 플러그인, 모델 전반에서 위생 처리를 시행하세요.

4. 데이터 및 모델 중독
공격자는 학습 중에 악성 데이터를 주입하여 모델 동작을 손상시킵니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 유해 콘텐츠를 차단하기 위해 DLP 필터링을 적용하세요.
• 데이터 소스의 유효성을 검사하여 신뢰성을 확보하세요.
• 위험 프롬프트 감지와 같은 위험 행동 모니터링 도구로 이상 징후를 감지하세요.

5. 부적절한 출력 처리
유효성이 검사되지 않은 출력은 민감한 데이터를 노출하거나 SQL 인젝션과 같은 위험을 초래할 수 있습니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 응답 방화벽을 적용하여 출력의 유효성을 검사합니다.
• 엄격한 출력 제어를 위해 제로 트러스트 정책을 적용하세요.
• RBI를 사용하여 노출을 방지합니다.

6. 과도한 대행사
과도한 권한을 가진 LLM은 권한이 없는 시스템이나 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

완화:

• 권한 컨트롤로 기능을 제한하세요.
• 승인된 프롬프트만 시스템과 상호 작용하도록 합니다.
• 교차 인증을 사용하여 과도한 도달을 제한하세요.

7. 시스템 프롬프트 유출
공격자는 시스템 수준 지침을 악용하여 민감한 구성에 액세스합니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• DLP 정책을 사용하여 시스템 프롬프트에 대한 액세스를 차단합니다.
• 중요한 구성을 격리하세요.
• 출력을 필터링하여 누출을 방지하세요.

8. 벡터 및 임베딩의 약점
안전하지 않은 임베딩과 벡터 데이터베이스는 무단 액세스를 위해 조작될 수 있습니다.

완화:

• 안전한 액세스를 위해 권한 제어를 적용하세요.
• 벡터를 검증하고 소독합니다.
• 이상 징후를 지속적으로 모니터링하세요.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 위험 프롬프트 감지와 같은 위험 행동 모니터링 도구로 이상 징후를 감지하세요.

9. 잘못된 정보
LLM은 부정확하거나 오해의 소지가 있는 출력(환각)을 생성하여 신뢰성을 해칠 수 있습니다.

완화:

• LLM을 신뢰할 수 있는 RAG 프레임워크에 연결하세요.
• 자동화된 도구와 사람의 감독을 통해 결과물을 교차 검증합니다.
• 불일치가 있는지 모니터링하고 잘못된 정보를 수정하세요.

10. 무제한 소비
과도한 쿼리는 시스템에 과부하를 일으켜 리소스 고갈로 이어질 수 있습니다.

Skyhigh SSE를 사용한 완화:

• 안정성을 유지하기 위해 속도 제한 및 스로틀링을 적용합니다.
• 입력 유효성 검사를 통해 쿼리 크기를 제한합니다.
• QoS 정책을 적용하여 리소스 할당을 최적화하세요.

앞으로 나아갈 길: 스카이하이 SSE를 통한 포괄적인 AI 보안

최신 AI 시스템의 상호 연결된 데이터 중심 특성으로 인해 사전 예방적인 시스템 수준의 보안 접근 방식이 요구됩니다. Skyhigh SSE는 OWASP 상위 10개 취약점의 전체 스펙트럼을 해결함으로써 이 분야를 선도합니다.

신속한 인젝션, 민감한 데이터 유출, 과도한 에이전시와 같은 위험을 완화함으로써 Skyhigh SSE는 조직이 성능과 확장성을 유지하면서 AI 애플리케이션을 보호할 수 있도록 지원합니다.

AI의 미래 확보

Skyhigh SSE는 기업이 안전하고 윤리적으로 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. 고급 보안 도구와 다계층 보호 기능을 갖춘 Skyhigh SSE는 AI 배포가 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 규정을 준수할 수 있도록 보장합니다.

우리는 함께 AI의 미래를 지켜나갈 수 있습니다.

조직의 AI 여정을 보호할 준비가 되셨나요? 여기를 클릭하여 Skyhigh Security 이 어떻게 AI 애플리케이션을 보호하고 AI 시대의 데이터 보호를 선도하고 있는지 자세히 알아보세요.

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