웹 애플리케이션 보안에 대한 관심이 어느 때보다 높아지고 있다.
그동안 많은 보안 전문가와 개발자들이 OWASP Top 10을 주요 보안 지침으로 삼으며
웹 애플리케이션 보안의 기본을 다져왔다.
하지만 이제 OWASP Top 10 for LLM Applications도 매우 중요한 보안 기준이 되었기 때문에,
이것도 반드시 체크해야 한다.

LLM(대형 언어 모델)과 보안
최근 대형 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI 애플리케이션이 폭발적으로 발전하면서,
그에 따른 보안 위험도 커지고 있다.
LLM을 활용한 애플리케이션은 데이터를 생성하고, 사용자와 상호작용하며,
때로는 중요한 의사결정을 내리기도 한다.
그렇기 때문에 LLM을 안전하게 운영하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다.
OWASP Top 10 for LLM Applications은 무엇인가?
OWASP(Open Web Application Security Project)는 웹 애플리케이션의 보안 취약점을 매년 발표하는데,
최근에는 LLM 애플리케이션에 대한 보안 위험도 따로 정리했다.
바로 OWASP Top 10 for LLM Applications이다.
이 목록은 LLM 애플리케이션을 설계하고 운영하는 개발자와 보안 전문가들이
반드시 확인해야 할 보안 위협을 다룬다.
OWASP Top 10 for LLM Applications의 주요 항목들
Prompt Injection (프롬프트 주입)
- 사용자가 모델의 동작을 의도치 않게 변경할 수 있는 공격.
- 예를 들어, 모델이 예기치 않은 응답을 하도록 유도할 수 있다.
Insecure Output Handling (취약한 출력 처리)
- 모델의 출력이 적절하게 검증되지 않아서 부적절한 콘텐츠가 생성되는 위험.
Sensitive Information Disclosure (민감 정보 노출)
- 모델이 학습 데이터나 내부 정보를 통해 민감한 데이터를 유출하는 문제.
Training Data Poisoning (학습 데이터 오염)
- 악의적인 사용자가 모델의 학습 데이터를 조작하여 모델의 성능을 왜곡시키는 공격.
Supply Chain Vulnerabilities (공급망 취약점)
- 외부 라이브러리나 도구의 취약점을 통해 공격자가 시스템에 접근할 수 있는 위험.
Model Denial of Service (모델 서비스 거부)
- 과도한 요청이나 악의적인 입력을 통해 모델의 가용성을 저하시켜 서비스가 중단될 수 있다.
Data and Model Poisoning (데이터 및 모델 오염)
- 모델의 신뢰성 및 정확성을 떨어뜨리는 학습 데이터나 모델 자체의 변조.
Improper Output Handling (부적절한 출력 처리)
- 출력값을 제대로 검증하지 않아 악의적인 코드나 명령이 실행될 위험.
Excessive Agency (과도한 권한 부여)
- 모델이 불필요하게 높은 권한을 부여받아 시스템 자원에 접근하거나 조작할 수 있는 취약점.
Overreliance (과도한 의존성)
- 모델의 출력을 맹목적으로 신뢰하여 중요한 의사결정에 활용하면서 발생하는 위험.
왜 OWASP Top 10 for LLM Applications을 체크해야 할까?
LLM을 사용하는 애플리케이션은 단순한 웹 애플리케이션과는 다르게 더 많은 데이터를 처리하고,
더욱 복잡한 의사결정을 내린다. 이런 특성 때문에 보안 위협도 더욱 심각할 수 있다.
만약 위와 같은 취약점을 놓친다면, 서비스의 신뢰성은 물론, 기업의 명성에도 큰 타격을 줄 수 있다. 그렇기 때문에 OWASP Top 10 for LLM Applications을 체크하고, 각 항목에 대해 대응 방안을 마련하는 것이 매우 중요하다.
OWASP Top 10 for LLM Applications 은 기존의 OWASP Top 10만큼이나 중요한 보안 기준이 되었기 때문에, LLM 애플리케이션을 개발하거나 운영하는 모든 사람들이 반드시 확인해야한다.
보안 취약점을 사전에 점검하고 적절한 대응을 준비한다면, 더 안전하고 신뢰성 있는 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
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