Core Concepts
대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 확산에 따른 보안 위험을 체계적으로 분석하고, 이해관계자별 맞춤형 대응 방안을 제시한다.
Abstract
이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 보안 위험을 체계적으로 분석하고 대응 방안을 제시한다.
먼저 LLM 기술의 발전과 보편화에 따른 보안 위협을 OWASP의 Top 10 LLM 취약점 분류에 따라 상세히 설명한다. 이러한 위협에는 프롬프트 인젝션, 데이터 오염, 모델 절도 등이 포함된다.
다음으로 LLM 기술을 활용하는 주요 이해관계자 3개 그룹(LLM 모델 fine-tuning 개발자, LLM API 활용 개발자, 최종 사용자)을 정의하고, 각 그룹이 직면할 수 있는 보안 위험을 분석한다.
이를 위해 OWASP 위험 평가 방법론을 활용하여 시나리오 분석, 의존성 매핑, 영향 분석을 수행한다. 이를 통해 각 위험의 발생 가능성과 잠재적 영향을 체계적으로 평가한다.
마지막으로 이해관계자별 위험 수준을 정리한 위협 매트릭스를 제시한다. 이를 통해 보안 전문가와 개발자가 LLM 기반 시스템의 보안 위험을 효과적으로 파악하고 대응 전략을 수립할 수 있도록 지원한다.
Stats
LLM 기반 시스템의 보안 취약점 중 하나는 프롬프트 인젝션으로, 이를 통해 공격자가 모델의 출력을 조작할 수 있다.
데이터 오염 공격은 훈련 데이터에 악의적인 내용을 주입하여 모델의 성능과 신뢰성을 저하시킬 수 있다.
모델 절도 공격은 기업의 지적 재산권과 경쟁력을 위협할 수 있다.
Quotes
"LLM은 강력한 도구이지만 동시에 심각한 위험을 내포하고 있다. 이에 대한 체계적인 보안 위험 평가와 대응 방안이 필요하다."
"LLM 기반 시스템의 보안 취약점은 전통적인 IT 시스템과는 다른 양상을 보이므로, 새로운 접근 방식이 요구된다."