OWASP LLM Top 10

개요

OWASP 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.

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1. 개념 및 정의

구분	내용
정의	OWASP LLM Top 10은 LLM 보안과 관련된 주요 위험 10가지를 정의하고 완화 전략을 제시하는 문서입니다.
목적	AI 보안 위협 인식 제고, 안전한 LLM 활용 가이드 제공
필요성	LLM은 복잡성과 불확실성으로 인해 기존 보안 프레임워크로는 충분히 보호되지 않음

OWASP는 애플리케이션 보안 분야의 권위 있는 단체로, 기존 OWASP Top 10 웹 취약점 목록처럼 AI 분야에서도 업계 표준을 제시합니다.

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2. 특징

특징	설명	비교
AI 보안 특화	LLM 서비스와 관련된 고유한 위험 식별	기존 OWASP Top 10은 웹/앱 중심
실제 사례 기반	LLM 활용 서비스에서 발생한 위협 반영	단순 이론이 아닌 실전 중심
완화 전략 제공	단순 위험 나열이 아닌 대응 방안 포함	보안 프레임워크 대비 실용성 높음

OWASP LLM Top 10은 단순 문서가 아니라 실무 중심의 보안 지침입니다.

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3. OWASP LLM Top 10 주요 항목

순번	위험 항목	설명
LLM01	Prompt Injection	악의적 프롬프트로 모델 오용 유도
LLM02	Insecure Output Handling	모델 출력의 무검증 활용으로 인한 위험
LLM03	Training Data Poisoning	학습 데이터 오염으로 인한 결과 왜곡
LLM04	Model Denial of Service	과부하 유발 요청으로 서비스 중단
LLM05	Supply Chain Vulnerabilities	외부 라이브러리/모델 종속성 공격
LLM06	Sensitive Information Disclosure	민감 데이터 노출 위험
LLM07	Insecure Plugin Use	플러그인/툴 연계 시 발생하는 취약점
LLM08	Excessive Agency	모델의 과도한 자율적 행동 허용
LLM09	Overreliance	모델 결과에 대한 무비판적 신뢰
LLM10	Model Theft	모델 탈취 및 지적재산권 위협

각 항목은 AI 서비스 설계와 운영 단계에서 반드시 고려해야 할 요소입니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
프롬프트 필터링	입력 검증 및 정책 기반 제어	Prompt Injection 완화
출력 검증 체계	모델 출력 후 후처리 및 샌드박싱	악의적 코드 실행 차단
보안 모니터링	모델 호출 및 트래픽 모니터링	DoS 공격 탐지

보안 기술은 모델 자체뿐 아니라 주변 생태계와 인프라까지 포함됩니다.

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5. 장점 및 이점

장점	상세 내용	기대 효과
보안 표준화	LLM 보안 위협을 명확히 정의	업계 공통 보안 기준 수립
대응 가이드 제공	각 위협별 완화 전략 제시	보안 사고 예방 가능
신뢰성 강화	안전한 AI 서비스 운영 기반 마련	사용자 신뢰 확보

OWASP LLM Top 10은 AI 서비스 신뢰성을 확보하는 핵심 기준입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 내용	고려사항
AI 스타트업	초기 서비스 개발 시 보안 설계 반영	비용·속도와 보안 간 균형 필요
금융/의료 기관	민감 데이터 처리 AI 서비스 보안 강화	규제 준수 및 데이터 보호 우선
대규모 플랫폼 기업	플러그인 및 API 생태계 보안 관리	공급망 취약점 주의

도입 시 비용, 성능, 보안 간 트레이드오프를 고려한 전략이 필요합니다.

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7. 결론

OWASP LLM Top 10은 생성형 AI 시대에 필수적인 보안 가이드라인으로, 프롬프트 인젝션부터 모델 탈취까지 다양한 위협을 다룹니다. 이를 통해 조직은 LLM 기반 서비스의 보안 리스크를 효과적으로 줄이고, 안전한 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 향후 AI 표준화 및 규제 프레임워크와 결합되며 글로벌 AI 보안 지침으로 자리잡을 것입니다.