나는 인젝션 공격을 위해 50개의 AI 앱 프롬프트를 테스트했습니다. 90%가 CRITICAL 점수를 받았습니다.
Source: Dev.to
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Prompt‑Injection Scan of 50 Public AI Apps
지난 주에 GitHub에 있는 공개 AI‑앱 저장소에서 시스템 프롬프트 50개를 직접 가져와 각 프롬프트를 프롬프트‑인젝션 스캐너에 돌려보고 결과를 기록했습니다. 아래는 원본 구조와 데이터를 유지한 정리된 마크다운 버전입니다.
개요
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 테스트된 앱 수 | 50 |
| 평균 점수 | 3.7 / 100 |
| 중앙값 점수 | 0 / 100 |
| 최고 점수 | 28 / 100 |
| 0 / 100 점을 받은 앱 | 35 (70 %) |
| ≤ 10 / 100 점을 받은 앱 | 43 (86 %) |
| ≤ 20 / 100 점을 받은 앱 | 47 (94 %) |
| CRITICAL 심각도 | 45 (90 %) |
| HIGH 심각도 | 5 (10 %) |
점수: 0 – 100, 점수가 높을수록 방어가 더 강함.
100 = OWASP LLM Top‑10 벡터 모두에 대해 방어됨.
0 = 프롬프트가 사실상 보호를 제공하지 않음.
공격 벡터 테스트
스캐너는 10개의 OWASP LLM‑01 (프롬프트 인젝션) 카테고리를 평가합니다:
- 시스템 프롬프트 추출
- 역할 오버라이드
- 구분자 이스케이프
- 간접 인젝션
- 출력 조작
- 도구/함수 남용
- 컨텍스트‑윈도우 오버플로우
- 인코딩 우회
- 사회공학
- 다중 턴 상승
상세 조사 결과 (선택된 앱)
| 앱 | 점수 | 주목할 만한 관찰 내용 |
|---|---|---|
| 코드 인터프리터 | 0 / 100 | 프롬프트: write Python code to answer the question (162 자). 역할 경계가 없고 출력 제한도 없음. 공격자는 모델에게 프롬프트를 무시하도록 요청하거나, 자체 프롬프트를 출력하게 하거나, 임의의 코드를 생성하도록 할 수 있다. |
| Google Sheets 통합 | 0 / 100 | LLM을 Google Sheets와 연결하지만 주입 방어가 전혀 없음. 모든 셀 값이 페이로드가 될 수 있어, 공유 스프레드시트를 공격 표면으로 만든다. |
| 구독 트래커 | 0 / 100 | 보안이 전적으로 “포맷 지시문”(예: JSON 출력)에만 의존한다. 공격자는 간단히 “이전 포맷 무시”라고 입력해 우회할 수 있다. |
| Cloudflare API 에이전트 | 5 / 100 | 프롬프트가 약간 더 구조화되어 있지만 여전히 우회가 쉬움. 에이전트가 인프라에 직접 API 접근 권한을 가지고 있어, 점수가 낮아도 위험함. |
| 학습 동반자 | 28 / 100 (최고점) | 역할 정의와 행동 제약을 포함해 가장 명백한 “이전 모든 지시 무시” 시도를 차단함. 그러나 여전히 역할 재정의, 인코딩 우회, 다중 턴 상승 등에 취약함. |
| 터미널 어시스턴트 | 16 / 100 | 우연히 출력 포맷 제한이 한 벡터를 차단했기 때문에 점수를 얻음. 우연적인 보안은 전략이 아님. |
결론: 어떤 앱도 “충분히 좋은” 점수를 받지 못했습니다. 최고 점수인 (28 / 100)조차도 높은 심각도로 분류됩니다.
왜 이것이 중요한가
- 프롬프트 = 보안 경계 – LLM‑기반 앱에서 시스템 프롬프트는 사용자 입력과 모델 동작을 구분하는 유일한 장벽입니다.
- 70 %의 앱이 zero 방어 – “약함”이 아니라 존재하지 않음입니다.
- 이것들은 실제 환경 도구(API 에이전트, 파일 리더, 이메일 전송기)입니다. 성공적인 인젝션은 자격 증명 유출, 무단 API 호출, 데이터 탈취 등으로 이어질 수 있습니다.
기본 방어 실천 (빠른 체크리스트)
- 역할 고정
- 모델이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 정의하고 프롬프트 전체에 반복하십시오.
- 예시:
You are a helpful assistant. You may only answer questions using the provided data. You must never execute code or call external APIs.
- 입출력 구분자
- 사용자 데이터와 지시를 명확히 표시합니다.
- 예시:
>> {user_message} >>
- 지시 계층 구조
- 시스템 지시가 사용자 입력보다 우선한다는 것을 명시합니다.
- 가능하면 각 사용자 차례 후에 이를 강화합니다.
- 출력 제약
- 엄격한 스키마(JSON, CSV 등)를 적용하고 검증한 후에 하위 처리에 사용합니다.
- 정제 및 인코딩
- 프롬프트에 삽입될 사용자 제공 콘텐츠에 대해 인코딩/이스케이프를 적용합니다.
- 속도 제한 및 모니터링
- 비정상적인 패턴(예: “이전 지시 무시” 시도를 반복) 을 감지하고 제한하거나 알림을 보냅니다.
이러한 조치를 몇 가지만 구현해도 공격 비용을 “노력 없음”에서 “생각이 필요함”으로 전환시켜 성공적인 악용 가능성을 크게 낮춥니다.
Takeaway
Prompt‑injection은 가장 흔하고 가장 쉬운 LLM 애플리케이션 취약점 클래스입니다 (OWASP LLM‑01). 위 데이터는 공개적으로 이용 가능한 AI 도구 대부분이 이 위험을 완전히 무시하고 있음을 보여줍니다.
LLM‑기반 제품을 만들고 있거나 이미 제공하고 있다면, 시스템 프롬프트를 보안 제어로 간주하고, 단순한 설정 항목으로 여기지 마세요. 체크리스트를 적용하고, 반복하며, 지속적으로 테스트하십시오.
안전한 AI의 미래는 프롬프트를 견고하게 만드는 데 달려 있으며, 사후에 생각해내는 것이 아닙니다.
항상. 충돌이 발생하면 시스템이 승리합니다. 정확히 그 말 그대로 적으세요. 50개 중 두 개 정도만이 이런 시도를 했던 걸로 기억합니다.
그 다음은 지루하지만 필수적인 레이어: 거부 패턴과 출력 검증입니다.
- 프롬프트 측: 모델에게 행동을 바꾸거나 지시를 추출하려는 시도가 있으면 거부하도록 지시하세요.
- 코드 측 (이 부분은 LLM에만 국한된 것이 아님): 모델 출력물을 도구나 API에 전달하기 전에 무조건 신뢰하지 마세요. 사용자 입력을 이미 정제하고 있잖아요 (맞죠?). 여기서도 같은 원칙을 적용합니다.
이렇게 하면 완벽하게 방탄은 아니지만 0/100에서 어느 정도 방어 가능한 수준으로 올라갑니다. 제가 만든 스캐너는 각 스캔 후에 강화된 프롬프트 버전을 자동으로 생성합니다 – 원래 지시를 받아서 이러한 패턴으로 감싸 주므로 직접 문구를 고민할 필요가 없습니다.
VibeWrench 소개
저는 혼자 개발하는 인디 개발자입니다. AI 생성 및 AI 기반 앱에서 동일한 보안 취약점을 계속 마주치고 있었고, 이를 쉽게 찾아낼 수 있는 도구가 없어서 VibeWrench를 만들었습니다.
- 프롬프트 인젝션 스캐너는 그 중 하나입니다: 시스템 프롬프트를 붙여넣으면 10가지 OWASP LLM01 카테고리 전부에 대해 점수를 받고, 어떤 공격 벡터가 적용되는지 정확히 확인하며, 강화된 프롬프트를 받아볼 수 있습니다.
- 무료 스캔. 기본 스캔에 회원가입이 필요 없습니다.
추가 컨텍스트
- 데이터 세트에 있는 대부분의 저장소는 사이드 프로젝트, 실험, 혹은 사람들이 배우는 과정입니다. 저도 바보 같은 것을 배포한 적이 있습니다.
- 취미용 저장소에서 보이는 패턴은 실제 사용자 데이터를 다루는 프로덕션 앱에서도 정확히 같은 패턴으로 나타납니다.
- “AI에게 무엇을 해야 하는지만 알려줘” 접근법과 빈 방어는 흔한 함정입니다.
LLM을 사용해 무언가를 구축하고 있다면—특히 실제 데이터에 접근하거나 실제 API를 호출한다면—프롬프트를 테스트하세요. 5분이면 충분하고, 다음 AI 보안 관련 블로그 포스트에 예시가 되는 일을 피할 수 있습니다.
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— Andrei K.