Zuplo, AI 에이전트 및 LLM 보안 강화를 위한 새로운 정책 도입: Prompt Injection Detection 및 Secret Masking

핵심 기술

Zuplo가 AI 에이전트 및 LLM 기반 애플리케이션의 보안 강화를 위해 새로 도입한 Prompt Injection Detection 및 Secret Masking 정책은 API 통신 계층의 보안 취약점을 효과적으로 해결합니다.

기술적 세부사항

• Prompt Injection Detection Policy:
  • AI 에이전트가 사용자 생성 콘텐츠를 처리할 때 발생할 수 있는 프롬프트 주입 공격을 탐지합니다.
  • 경량 에이전트 워크플로우를 사용하여 아웃바운드 콘텐츠를 분석합니다.
  • 기본적으로 OpenAI의 gpt-3.5-turbo 모델을 사용하지만, OpenAI 호환 API를 지원하는 모든 모델(자체 호스팅 모델, Ollama, Hugging Face 등)과 함께 사용할 수 있습니다.
  • 악의적인 프롬프트 주입 시 400 응답을 반환하여 공격을 차단합니다.
• Secret Masking Policy:
  • 아웃바운드 요청에서 민감한 정보(API 키, 토큰, 개인 키 등)를 자동으로 마스킹(redact)합니다.
  • Zuplo API 키 (zpka_xxx), GitHub 토큰 (ghp_xxx), 개인 키 블록(BEGIN PRIVATE KEY 등)과 같은 일반적인 시크릿 패턴을 자동으로 탐지하고 마스킹합니다.
  • additionalPatterns 옵션을 통해 사용자 정의 마스킹 패턴을 설정할 수 있습니다 (예: key=value 형식).
• 통합 구성:
  • 두 정책은 MCP 서버 라우트 및 응답 정책으로 함께 구성하여 시너지 효과를 극대화할 수 있습니다.
  • MCP 서버로 전송되기 전 시크릿 마스킹 및 프롬프트 주입 시도 탐지를 통해 AI 에이전트를 안전하게 보호합니다.
• 적용 대상:
  • MCP 서버뿐만 아니라 웹훅 엔드포인트, LLM 서비스로 데이터를 전달하는 API 라우트, 사용자 입력과 AI 시스템을 연결하는 통합 엔드포인트 등 AI 에이전트 트래픽을 처리하는 모든 API 엔드포인트에 적용 가능합니다.

개발 임팩트

이 정책들을 통해 개발자는 AI 에이전트와 LLM 애플리케이션에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협인 프롬프트 주입 및 민감 정보 노출로부터 시스템을 보호할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 서비스의 신뢰성과 안정성을 높이고 안전한 개발 환경을 구축할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

원문에는 GitHub, Stack Overflow 등 특정 커뮤니티의 반응에 대한 언급은 없습니다. 하지만 Zuplo의 Discord 채널(#mcp)을 통해 피드백을 공유하고 논의할 수 있음을 안내하고 있습니다.