Prompt Injection으로부터 LLM을 지키는 방법 - eBook

대규모 언어 모델(LLM)은 가상 비서부터 기업용 플랫폼까지 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 하지만 LLM의 성능이 뛰어난 만큼, 그에 따른 위험성도 함께 커지고 있으며, 특히 적대적 프롬프트(Adversarial Prompting)는 AI 안전 분야에서 반드시 해결해야 할 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

Appen의 Prompt Injection 연구는 새로운 평가용 데이터 세트를 활용해 주요 오픈소스 및 폐쇄형 LLM을 다양한 위험 요소별로 체계적으로 벤치마킹했습니다. 그 결과, 공격자들이 가상화, 회피, Prompt Injection 같은 기법으로 모델을 어떻게 악용할 수 있는지 증명했습니다. 또한 최신 기술과 막대한 자원을 갖춘 고품질 LLM 모델조차도 안전성 측면에서 여전히 한계가 있다는 사실을 확인했습니다.

Prompt Injection 이란?

Prompt Injection(적대적 프롬프트)란 LLM의 안전 메커니즘을 우회하여 위험하거나 정책에 어긋나는 출력을 유도하는 것입니다. 이러한 입력은 단순한 규칙 위반 대신 언어적 미묘함을 활용하는 경우가 많아 기존의 필터링 시스템으로는 탐지하기 어렵습니다.

Prompt Injection 기법

• 가상화(Virtualisation): 유해한 내용을 가상 시나리오 안에 녹여 제시하는 방식
• 회피(Sidestepping): 키워드 필터를 우회하기 위해 모호하고 간접적인 표현을 사용하는 방식
• 프롬프트 인젝션(Prompt Injection): 모델에 내장된 지침을 무시하도록 하고 속이는 명령 삽입
• 설득과 지속(Persuasion and Persistence): 역할극, 논리적 접근, 권위에 호소하거나 반복적 요청으로 거부 반응을 무력화

이러한 Prompt Injection 기법을 이해하는 것은 LLM의 취약점을 평가하고, 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 설계하는 데 필수적입니다.

LLM의 안전성 한계

Prompt Injection 연구는 적대적인 상황에서 LLM의 안전성이 얼마나 잘 유지되는지를 종합적으로 평가하고, 모델 간의 차이를 명확하게 보여줍니다.

1. 같은 조건에서 테스트하더라도 모델마다 안전성 결과가 크게 다릅니다.
2. 프롬프트 작성 방식이나 사용자 신원 정보에 따라 모델 출력이 달라질 수 있습니다.
3. 시스템 프롬프트나 모델 조정 방식 같은 ‘배포 환경 설정’이 모델의 안전성에 결정적인 영향을 미칩니다.

eBook의 핵심 내용

'Prompt Injection으로부터 LLM을 지키는 방법 - eBook'은 Prompt Injection 연구 결과를 기반으로 안전한 LLM 개발에 꼭 필요한 인사이트를 제공합니다.

• Prompt Injection이 LLM 취약점을 드러내는 방식
• 가장 효과적인 Prompt Injection 공격 기법
• 신원 정보가 모델 출력에 미치는 영향
• 안전 중심으로 설계된 데이터가 강력한 LLM 구축에 필수적인 이유
• 기업이 LLM 안전성을 향상하기 위해 할 수 있는 실질적 방안

Appen의 레드팀 솔루션

Appen의 인간 참여형 LLM 레드팀 솔루션은 정교한 공격 시나리오를 통해 LLM의 한계를 테스트할 수 있도록 지원합니다. 윤리적 평가, 적대적 테스트, 실시간 인간 피드백을 통합하여, 조정 가능하고 복원력 있는 AI 시스템 구축을 효과적으로 돕습니다.