출처 : SONOW
프롬프트 인젝션 공격 사례 급증, AI 시스템 무력화 위험 증가
최근 AI 시스템을 대상으로 한 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격이 급증하고 있다. 프롬프트 인젝션은 악의적인 입력값을 통해 AI 모델의 안전장치를 우회하거나 의도하지 않은 응답을 유도하는 공격 기법이다. 2024년 상반기에만 전 세계적으로 200여 건의 주요 프롬프트 인젝션 사례가 보고되었으며, 기업용 AI 시스템의 약 35%가 이러한 공격에 취약한 것으로 나타났다.
특히 금융, 의료, 법률 분야에서 활용되는 AI 시스템이 주요 공격 대상이 되고 있으며, 공격자들은 시스템 명령어 우회, 역할 프롬프트 노출, 데이터 유출 유도 등 다양한 기법을 활용하고 있다. 한 보안 연구팀은 단 5번의 시도만으로 주요 AI 챗봇의 가드레일을 무력화하는 데 성공했다고 발표해 충격을 주었다.
가드레일과 샌드박스 구축으로 AI 모델 보호 체계 강화 필요
프롬프트 인젝션 공격에 대응하기 위해서는 다층적 방어 체계 구축이 필수적이다. 첫째, 입력값 검증 필터링을 통해 악의적 프롬프트를 사전에 차단하는 가드레일 시스템이 필요하다. 이는 금지어 필터링, 의도 분류, 패턴 인식 등 다양한 기술을 조합하여 구현할 수 있다.
둘째, AI 모델이 작동하는 격리된 실행 환경인 샌드박스를 구축해 공격이 성공하더라도 피해를 최소화해야 한다. 샌드박스는 모델의 응답을 분석하고 위험 수준을 평가하여 잠재적 위협을 차단한다. 글로벌 기업들은 이미 자체 AI 보안 프레임워크를 개발하고 있으며, 마이크로소프트는 'AI 레드팀'을 구성해 자사 모델의 취약점을 지속적으로 테스트하고 있다.
AI 보안 표준화와 규제 강화로 산업 전반의 방어력 향상 전망
향후 AI 보안 분야는 표준화와 규제 강화가 가속화될 전망이다. 미국 NIST와 EU의 AI Act는 이미 AI 시스템의 보안 요구사항을 구체화하고 있으며, 2026년까지 글로벌 AI 보안 시장은 연간 45% 성장할 것으로 예측된다.
기업들은 AI 도입 초기 단계부터 보안을 핵심 요소로 고려하는 'Security by Design' 원칙을 적용해야 한다. 또한 정기적인 취약점 평가와 보안 업데이트, 개발자 교육이 필수적이다. 프롬프트 인젝션은 AI 시대의 새로운 보안 과제이지만, 체계적인 대응 전략을 통해 안전한 AI 생태계를 구축할 수 있을 것이다.