LLM 보안

대규모 언어 모델(LLM)의 운영 애플리케이션으로의 빠른 통합은 소프트웨어 엔지니어링의 완전히 새로운 시대를 열었습니다. 하지만 자율 AI 에이전트, 고객 지원 봇 및 코파일럿을 구축하기 위해 서두르는 과정에서 우리는 조용하고 매우 위험한 보안 취약점인 **프롬프트 인젝션(Prompt Injection)**을 마주하고 있습니다. 기존의 웹 애플리케이션 보안에서는 수십 년 동안 명확한 경계를 설정해 왔습니다. 즉, “코드는 코드이고, 데이터는 데이터다.” 라는 점입니다. 하지만 LLM 내부에는 이러한 근본적인 보안 경계가 존재하지 않습니다. 애플리케이션의 개발자가 정의한 지시(시스템 프롬프트)와 신뢰할 수 없는 사용자 입력(또는 타사 문서)이 모두 자연어 토큰으로 함께 분석됩니다. 이러한 구조적 분리의 결여야말로 프롬프트 인젝션이 AI 시대의 궁극적인 취약점으로 남아 있으며 해결하기 가장 어려운 이유입니다.