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개요Insecure Output Handling은 대규모 언어 모델(LLM) 이 생성한 출력을 적절히 검증하지 않고 직접 사용하는 경우 발생하는 보안 취약점입니다. 이는 모델의 응답을 신뢰하여 후속 시스템이나 사용자 인터페이스에 전달할 때 악성 코드 실행, 데이터 유출, 시스템 오작동을 유발할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용정의Insecure Output Handling은 LLM의 출력을 무검증 상태로 활용하여 발생하는 보안 문제를 의미합니다.목적LLM 응답을 안전하게 검증·처리하여 보안 사고 예방필요성LLM은 비결정적이고 예측 불가한 출력을 생성하기 때문에 보안적 검증 절차가 필수이는 OWASP LLM Top 10에서 두 번째 위험 요소로 정의된 핵심 취약점입니다.2. 특징특징설명비교비결정성..

개요Prompt Injection은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 을 겨냥한 보안 공격 기법으로, 모델의 입력(Prompt)을 악의적으로 조작하여 의도하지 않은 출력을 유도하는 방식입니다. 이는 SQL Injection과 유사하게, 모델의 동작을 교란하거나 민감한 정보를 유출시키는 심각한 보안 문제로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Prompt Injection은 악성 프롬프트를 통해 모델이 원래 의도와 다르게 동작하도록 유도하는 공격입니다.목적모델 출력 왜곡, 민감 정보 탈취, 시스템 접근 유도필요성생성형 AI 확산과 함께 사용자 입력을 신뢰하는 구조적 취약성이 확대됨Prompt Injection은 AI 보안의 가장 주목받는 위협 중 하나입니다...

개요OWASP LLM Top 10은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 보안 위협과 이에 대한 대응 방안을 정리한 국제 보안 가이드라인입니다. ChatGPT, Claude, LLaMA와 같은 생성형 AI가 확산됨에 따라, 모델 자체와 이를 활용한 서비스의 보안 문제가 대두되고 있으며, OWASP LLM Top 10은 이에 대한 표준화된 위험 인식 체계를 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의OWASP LLM Top 10은 LLM 보안과 관련된 주요 위험 10가지를 정의하고 완화 전략을 제시하는 문서입니다.목적AI 보안 위협 인식 제고, 안전한 LLM 활용 가이드 제공필요성LLM은 복잡성과 불확실성으로 인해 기존 보안 프레임워크로는 충분히 보호되지 않음OWASP는 애..

개요ISO 20022는 금융기관 간 메시징을 위한 국제 표준으로, 지불, 증권, 무역, 외환, 카드 거래 등 다양한 금융 서비스에서 데이터 교환을 통일된 방식으로 정의합니다. SWIFT를 비롯한 글로벌 금융 네트워크에서 채택되고 있으며, 디지털 전환과 규제 강화 속에서 금융 데이터 교환의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용정의ISO 20022는 XML 및 JSON 기반의 금융 메시징 표준으로, 데이터 구조와 의미를 표준화하여 기관 간 상호운용성을 보장합니다.목적금융 메시징의 효율성, 정확성, 확장성 확보필요성기존 MT(Messaging Type) 표준의 한계를 극복하고, 규제·데이터 분석 요구에 대응ISO 20022는 데이터 풍부성(Data Richness) 과 확장성을 통해 ..