Context Lab

1.2에서 LLM의 작동 원리와 잠재된 위협들을 살펴보았습니다. 이러한 위협들은 단순한 이론적 가능성을 넘어, 현실 세계에서 다양한 수준의 보안 사고와 피해로 이어질 수 있습니다. 여기서 각 주요 위협이 가져올 수 있는 보안 영향도를 구체적으로 분석하고, 실제로 보고되었거나 발생 가능성이 높은 피해 사례를 제시하여 위협의 심각성을 인지하도록 돕겠습니다. 주요 잠재 위협별 보안 영향도 및 피해 사례: 1. 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection)보안 영향도- 권한 우회 및 악의적 기능 실행: LLM이 연결된 외부 시스템(예: API 호출을 통한 데이터 검색, 이메일 발송 등)에 대한 비인가 접근이나 악의적인 기능을 실행하게 만들 수 있습니다.- 민감 정보 노출: LLM의 내부 지침, 설정 값, 또..

LLM(Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 현재 AI 기술 혁신을 주도하고 있으며, 그 응용 범위는 상상 이상으로 확장되고 있습니다. 그러나 그 강력한 능력만큼이나 구조적 특성에서 비롯되는 잠재적인 보안 위협 또한 간과할 수 없습니다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 LLM이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이 필수적입니다. LLM의 핵심 작동 원리 (보안 관점에서의 이해) LLM은 기본적으로 **트랜스포머(Transformer)**라는 신경망 구조를 기반으로 합니다. 이 구조는 입력 시퀀스(텍스트)를 처리하고 출력 시퀀스를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 주요 작동 원리와 보안 이슈는 다음과 같습니다..

우리는 지금 인공지능(AI) 기술이 산업 전반과 일상생활 깊숙이 파고드는 대전환의 시대를 맞이하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 생성형 AI는 전례 없는 수준의 생산성과 혁신을 약속하며 빠르게 확산되고 있습니다. 기업들은 AI를 활용하여 데이터 분석을 고도화하고, 새로운 서비스를 개발하며, 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. IT 전문가로서 우리는 이러한 기술 변화의 최전선에서 시스템을 구축하고 운영하며 비즈니스를 지원하는 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 이러한 강력한 기술의 이면에는 우리가 기존의 정보 보안 패러다임으로는 예상하기 어려웠던 새롭고 복잡한 보안 위협들이 도사리고 있습니다. 전통적인 보안은 주로 시스템의 취약점을 악용하거나 네트워크 경계를 침범하는 방식..

AI 기술은 우리 시대의 가장 강력한 혁신 동력이며, 다양한 산업과 시스템에 깊숙이 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 급격한 발전과 확산 이면에는 간과할 수 없는 보안 위협의 그림자가 드리워져 있습니다. 전통적인 보안 패러다임으로는 예측하고 대응하기 어려운, AI 기술 그 자체의 작동 원리와 구조적 특성에서 비롯되는 근본적인 취약점들이 존재합니다. Part 1, '그림자 속의 위협: AI 기술의 어두운 단면'에서는 이러한 위협들을 AI 기술 내부에 숨겨진 '보이지 않는 적'으로 규정하고, 현재 가장 주목받는 AI 기술 및 시스템 유형들을 심층적으로 해부하여 그 내재된 보안 리스크를 파헤칩니다. 우리는 다음의 핵심 기술 분야를 중심으로 분석을 진행합니다.거대 언어 모델 (LLM): LLM의 복잡한 ..

'finaitech' 5대 원칙 시리즈의 마지막 글입니다. 지금까지 우리는 '원칙 1(통제)'이라는 AI의 윤리, '원칙 2/3(API/EDA)'라는 '신경망', 그리고 '원칙 4(통합 뷰)'라는 '뇌'를 설계했습니다. 이로써 AI Agent는 똑똑하고, 통제 가능하며, 데이터에 기반해 사고할 수 있게 되었습니다. 하지만 이 완벽한 AI의 뇌와 신경망이, 낡고 불안정한 '몸(플랫폼)' 위에 올라간다면 어떻게 될까요? AI Agent는 결국 24시간 365일 작동해야 하는 핵심 '소프트웨어'입니다. 'AI 금융 비서'가 "새벽 3시에는 디스크 장애로 멈추고", "오전 9시에는 사람이 몰려 다운"된다면, 우리가 설계한 모든 것은 무용지물이 됩니다. 안티-패턴: '전통 서버'에 AI Agent를 올릴 때'왜'..

지난 [원칙 2]와 [원칙 3]에서, 우리는 AI Agent가 데이터를 '요청(Pull)'하는 API 게이트웨이와 데이터를 '수신(Push)'하는 **EDA(이벤트 기반 아키텍처)**를 이야기했습니다. 이제 우리의 AI는 시스템의 데이터에 '접근'할 수 있게 되었습니다. 하지만 바로 여기서, 우리는 더 복잡하고 근본적인 문제에 부딪힙니다. AI가 '초개인화된 맞춤형 홈'을 고객에게 제공해야 한다고 상상해 봅시다. 이 AI는 다음 정보를 '하나로 합쳐서' 봐야 합니다.[계정계 DB] 고객의 현재 잔액[AWS] 지갑의 포인트 잔액[로그 서버] 고객의 최근 앱 접속 시간[EDA Stream] 방금 발생한 '카드 결제' 이벤트AI Agent가 이 모든 시스템의 IP 주소, ID/PW, DB 스키마, API 명세..

지난 [원칙 2]에서 우리는 AI Agent가 '명령'하거나 '조회'할 때 API 게이트웨이라는 '은행 창구'를 이용해야 한다고 말했습니다. 이것은 AI가 '능동적으로(Actively)' 데이터를 가져오는(Pull) 방식입니다. 여기서 한 가지 중요한 질문이 생깁니다. AI가 요청하지 않은, "지금 이 순간" 시스템에서 발생한 일을 AI는 어떻게 알 수 있을까요? 예를 들어, '고객이 방금 이체를 완료'했다는 사실이나 '이상한 로그인 시도'가 발생했다는 것을 AI가 어떻게 즉시 인지할 수 있을까요? 최악의 안티-패턴: 'AI의 폴링 지옥(Polling Hell)'만약 우리에게 '원칙 2(API 게이트웨이)'만 있다면, AI가 실시간 데이터를 얻는 유일한 방법은 1초에 한 번씩 API 게이트웨이를 **'폴..