프롬프트인젝션7 728x90 RAG·LLM 환경에서의 보안 통제 모델과 AI 보안 태세 관리(AI-SPM) 전략 AI-SPM은 한마디로 조직이 운영·사용 중인 AI(특히 LLM 포함) 자산의 보안 상태를 “지속적으로” 가시화하고, 위험을 평가·우선순위화하여, 수정·통제를 운영 프로세스에 내재화하는 체계입니다. 기존의 “정책/프레임워크 중심(무엇을/왜)” 관리가 있다면, AI-SPM은 “현장에서 실제로 탐지·평가·조치(어떻게)”가 돌아가도록 하는 실행형 보안 운영 모델에 가깝습니다.AI가 ‘도구’에서 ‘핵심 자산’으로 바뀜AI 모델(내부 모델/외부 API), 학습 데이터, 프롬프트, RAG 인덱스(벡터DB), 파이프라인(MLOps), 모델 배포 인프라가 비즈니스 핵심 경로로 들어왔습니다.따라서 “AI를 해킹하면 서비스/데이터/의사결정 전체가 흔들리는 구조”가 됩니다.기존 보안 영역(CSPM/ASPM/SSPM 등)만으.. 2026. 2. 26. 엔터프라이즈 LLM 보안: 프롬프트 인젝션 및 에이전트 오남용 ‘탐지·보호’ “LLM 보안”을 일반 AppSec처럼 만들기엔터프라이즈에서 LLM 보안을 현실적으로 운영하려면, LLM을 “특수한 AI”로 보기보다 (1) 입력-처리-출력 파이프라인을 가진 애플리케이션으로 보고,예방(Prevent): 설계/권한/데이터 경계탐지(Detect): 입력·출력·행위·세션 단위 탐지대응(Respond): 차단·격리·증거수집·재발방지검증(Validate): 레드팀/모의해킹을 CI/CD로 “상시화”이 네 축을 계층별 통제(Defense-in-Depth)로 배치하는 게 핵심입니다. OWASP는 LLM01(프롬프트 인젝션)을 최상단 리스크로 두고, “지시(instruction)와 데이터(data)가 섞이는 구조” 자체가 취약점의 뿌리라고 정리합니다.NIST AI 600-1(생성형 AI 프로파일)은 “.. 2026. 2. 23. OpenClaw(Moltbot,Clawdbot) AI 에이전트, 격리·최소권한·스킬 통제 OpenClaw를 한 문장으로 정의하면OpenClaw는 LLM(예: Claude/GPT)의 판단을 “메신저/대시보드 입력”과 “로컬/서버 도구 실행(파일·쉘·웹·채널)”로 연결하는 게이트웨이형 AI 에이전트 플랫폼입니다. 그래서 일반 챗봇과 달리, 설정 실수 = 곧바로 로컬/서버 침해면(attack surface)으로 이어질 수 있습니다.전체 구조(운영 관점) – “입력면 + 실행면” 분리해서 생각하기OpenClaw 운영을 안전하게 설계하려면, 아래 2면을 분리해 보셔야 합니다.입력면(대화 표면, Chat Surface)Control UI(브라우저 대시보드), WhatsApp/Telegram/Discord/Slack 등 채널누가/어디서/어떤 메시지를 보낼 수 있나 = 인증·승인·페어링의 영역실행면(도구/.. 2026. 2. 13. 자동화 AI시대 프롬프트부터 에이전트까지, 개인정보 어디까지 통제할 것인가 보안(Security) 과 개인정보 보호(Privacy) 관점에서, AI Chat / AI Coding / AI Agent / 브라우저 확장 기반 AI를 “전체 라이프사이클(도입→운영→업데이트→감사)” 기준으로 정리한 가드레일 가이드입니다.AI 사용은 “데이터 처리 + 권한 실행” 시스템이다왜 보안/개인정보 관점이 동시에 필요한가보안: 계정·권한·시스템·코드·인프라에 대한 오남용/침해 방지개인정보 보호: 개인정보의 수집·이용·제공·보관·파기 전 과정 통제AI는 보통 다음 두 가지를 동시에 합니다.데이터를 읽음/요약함/분석함 (개인정보 처리 위험)도구(툴)를 통해 행동함 (보안 사고 위험)위협 모델(Threat Model) & 개인정보 위험 시나리오(A) 보안 위협 Top프롬프트 인젝션(Direct/Ind.. 2026. 1. 27. LLM 워크플로 “텍스트 방화벽” 만들기: n8n Guardrails 아키텍처 🛡️ n8n Guardrails 노드 종합 가이드 (안전·보안·정책 “텍스트 방화벽”)🕵️ PII·Secret Key·URL 유출 차단: Guardrails로 만드는 안전 파이프라인 n8n의 Guardrails 노드는 LLM(챗모델)을 쓰는 워크플로에서 입력/출력 텍스트를 검사하거나(차단/분기), 민감정보를 정제(마스킹)하는 정책 레이어입니다. 즉, “모델을 부르기 전/후”에 두어 프롬프트 인젝션·정보유출·부적절 콘텐츠·범위 이탈을 줄이는 용도입니다.노드가 하는 일(핵심 개념)Check Text for Violations (위반 검사 → Fail 분기)선택한 가드레일에 하나라도 걸리면 Fail 브랜치로 라우팅합니다. “차단/보류/수동검토/알림” 같은 제어 흐름을 만들기 좋습니다.Sanitize Tex.. 2025. 12. 21. 이전 1 2 다음 728x90 728x90
