LLM 애플리케이션 보안: OWASP Top 10 LLM 2025 기반 위험 및 예방 전략

핵심 기술: 이 글은 최신 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025을 기반으로 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발 시 발생할 수 있는 주요 보안 위험과 그에 대한 예방 및 완화 전략을 심층적으로 다룹니다.

기술적 세부사항:
* OWASP Top 10 for LLM Applications 2025: LLM 애플리케이션에 특화된 10가지 주요 보안 위험을 나열하고 설명합니다.
* Prompt Injection (LLM01): 사용자 입력으로 LLM이 의도치 않은 행동을 하도록 유도하는 공격.
* 직접적 프롬프트 주입 및 간접적 프롬프트 주입 방식 설명.
* 다국어, 유니코드, 이모티콘 등을 이용한 우회 기법 언급.
* 예시: GitHub Copilot, Slack AI 관련 프롬프트 주입 사례.
* System Prompt Leakage (LLM07): 시스템 프롬프트에 포함된 민감 정보(API 키, 내부 규칙 등)가 노출되는 문제.
* 예시 코드 및 노출 시나리오 제시.
* 해결책: 민감 정보 분리, 시스템 프롬프트 자체를 비민감 정보로 취급.
* Unbounded Consumption (LLM10): 사용자 입력으로 LLM이 과도한 리소스를 소모하게 만드는 공격 (서비스 과부하, 경제적 손실).
* 예시: 반복적인 문자열 생성, 긴 텍스트 요약 요청.
* 해결책: 출력 토큰 제한, 입력 크기 제한, 속도 제한.
* RAG 또는 도구 연동 LLM 애플리케이션 보안: 데이터 및 모델 포이즈닝(LLM04), 과도한 에이전시(LLM06), 벡터 및 임베딩 약점(LLM08), 오정보(LLM09) 등의 추가 위험 분석.
* LLM 프레임워크 보안: 과도한 에이전시(LLM06), 템플릿 주입, 안전하지 않은 함수 사용 및 설정 등의 위험.
* GMO Flatt Security의 진단 접근 방식: 소스 코드 레벨에서의 상세한 검사를 통한 고유한 진단 방식 소개.

개발 임팩트: LLM 애플리케이션의 보안 취약점을 사전에 인지하고 효과적인 대응 방안을 마련함으로써 서비스 안정성을 확보하고 잠재적인 데이터 유출, 서비스 중단, 경제적 손실 등의 위험을 최소화할 수 있습니다. 이는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 구축에 필수적입니다.

커뮤니티 반응: 글은 GitHub Copilot, Slack AI 등 실제 발생했던 LLM 관련 보안 사고 사례를 언급하며 문제의 심각성과 실질적인 연관성을 강조합니다.