AI 보안 위협, 이제는 STRIDE로 선제 대응하자
최근 몇 년 사이, 인공지능의 활용은 산업 전반에서 가속화되며 다양한 가능성과 기회를 창출하고 있습니다. 특히 생성형 AI의 확산은 업무 자동화, 콘텐츠 생성, 고객 응대 등 실질적인 비즈니스 영역에서 큰 변화를 주도하고 있습니다. 그러나 그 이면에는 예상치 못한 위협 요소가 도사리고 있으며, 그 중 하나가 바로 프롬프트 주입 공격입니다. 이 공격 방식은 단순하지만 강력한 결과를 유도할 수 있으며, 사용자 프롬프트를 악의적으로 조작해 AI의 의도하지 않은 응답을 유도할 수 있다는 점에서 매우 위험한 기술로 평가받고 있습니다. 이에 따라 우리는 보다 체계적인 위협 모델링 방법을 통해 이와 같은 문제에 선제 대응할 필요가 있으며, 그 중 하나가 바로 STRIDE 분석입니다. 오늘은 이 STRIDE 프레임워크를 활용해 프롬프트 주입 방어를 어떻게 구조적으로 강화할 수 있는지, 그리고 그에 따른 최적화 전략은 어떤 방향으로 진행되어야 할지를 함께 살펴보는 시간을 가져보겠습니다.
| STRIDE 모델 | 보안 위협을 구조화하는 대표적인 프레임워크 |
| 프롬프트 주입 | AI 응답을 조작하기 위한 사용자 프롬프트 변조 기법 |
프롬프트 주입(prompt injection)은 사용자가 입력한 프롬프트를 통해 AI 시스템의 응답을 의도적으로 조작하는 방식의 공격입니다. 이는 단순한 입력 조작을 넘어, 내부 시스템 명령 변경, 정보 유출, 권한 오용까지도 이어질 수 있어 매우 위협적입니다. 특히 클라우드 기반의 API나 챗봇 서비스를 이용하는 경우 외부 사용자에게 노출된 프롬프트 구조가 악용되기 쉽기 때문에 더욱 주의가 필요합니다. 공격자는 프롬프트 내부에 AI가 기존 명령을 무시하고 자신이 원하는 대로 동작하게끔 유도하는 문장을 삽입하며, 이러한 공격은 기존의 보안 체계로는 탐지와 차단이 쉽지 않은 특성을 가집니다. 따라서 이러한 위협에 대응하기 위해선 기술적 보완은 물론 체계적인 분석 프레임워크의 도입이 절실합니다.
STRIDE는 Spoofing, Tampering, Repudiation, Information disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege의 약자로, 마이크로소프트에서 제안한 위협 모델링 프레임워크입니다. 각각의 요소는 다양한 시스템 보안 위협을 구조적으로 분류하며 이 중에서도 프롬프트 주입은 Tampering, Information disclosure, Elevation of Privilege에 특히 민감하게 작용합니다. 예를 들어, AI가 외부 요청을 통해 원래 설계되지 않은 명령을 실행하는 경우 이는 Tampering에 해당하며, 내부 정보가 외부로 노출된다면 이는 명백한 Information disclosure입니다. STRIDE 분석을 적용하면 이러한 위협이 어떤 구조로 발생하는지를 체계적으로 파악할 수 있어 보안 설계 시 매우 유용하게 활용됩니다.
STRIDE를 통한 대응 전략은 단순한 필터링 기술을 넘어서 보안 위협을 예측하고 예방하는 방향으로 발전해야 합니다. 예를 들어, Tampering에 대응하기 위해선 사용자 입력을 신뢰 기반 필터링 모델로 제한하고, Elevation of Privilege를 막기 위해선 AI가 수행할 수 있는 명령의 범위를 엄격히 제한해야 합니다. 정보 유출 방지를 위해선 내부 응답에서 특정 키워드나 민감 정보가 포함될 가능성을 실시간 분석하는 기능이 요구됩니다. 나아가 이 모든 과정은 로그 기반으로 관리되어야 하며 이를 통해 공격 시도를 사전에 탐지하고, 지속적인 모니터링을 통해 위협 지표를 자동으로 보완해나가는 통합적인 대응 체계가 필요합니다.
| STRIDE 분석 | 프롬프트 보안 | AI 위협 대응 |
| 체계적인 위협 분류 체계 | AI 응답 조작 방지 기술 | 실시간 보안 모니터링 |
| Tampering, Elevation 분석 | 민감정보 노출 차단 기법 | 대응 자동화 시스템 설계 |
프롬프트 주입은 생성형 AI 보안에서 결코 무시할 수 없는 핵심 위협 중 하나입니다. 단순한 필터링이나 블랙리스트 방식으로는 지속적인 공격 변화에 효과적으로 대응하기 어렵기 때문에, STRIDE와 같은 체계적인 위협 분석 기법이 더욱 중요해지고 있습니다. STRIDE는 위협 요소를 사전에 식별하고, 시스템의 취약 지점을 구조적으로 파악할 수 있게 해주며, 실제 보안 설계 시 명확한 가이드를 제공합니다. 앞으로 AI 보안의 흐름은 단순한 규칙 기반 방어에서 구조적 사고 기반의 대응으로 이동할 것이며, 이는 우리 모두가 반드시 숙지해야 할 흐름이라 생각합니다.
추가 자료
프롬프트 주입 공격 및 방어책에 대한 최신 연구들을 참고하면 더욱 깊이 있는 이해를 도울 수 있습니다. 다음 링크들을 확인해 보세요.