Prompt Injection Detector (PID)

개요

Prompt Injection Detector(PID)는 대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션에서 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격을 탐지하고 방지하기 위한 보안 기술입니다. 사용자가 모델의 기대 행동을 우회하거나 악의적인 명령을 삽입해 LLM의 출력을 의도치 않게 조작하는 위협을 실시간으로 감시하고, 대응할 수 있도록 설계된 보안 컴포넌트로, LLM 보안 거버넌스의 핵심 구성 요소로 부상하고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

PID는 사용자 입력 또는 외부 프롬프트가 시스템 프롬프트나 보안 경계를 벗어나는 의도적 조작(Prompt Injection)을 시도하는지를 분석하고, 이를 탐지하여 차단 또는 경고하는 보안 메커니즘입니다.

Prompt Injection은 예를 들어 “Ignore previous instructions and…” 같은 명령으로 모델 행동을 교란시키는 공격 방식이며, PID는 이를 정적 분석, 행동 기반 탐지, LLM 기반 분류 등 다양한 방식으로 대응합니다.

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2. 특징

특징	설명	기존 보안 방식 대비 장점
LLM 입력 구조 인식	시스템/사용자/지식 프롬프트 구분	공격 위치 및 맥락 기반 탐지 가능
시맨틱 기반 탐지	단순 키워드 아닌 의미 기반 탐지	회피 표현에도 대응 가능
행동 이상 감지	출력 패턴 이상 시 공격 판단	Prompt-to-output 동적 추적

PID는 코드 보안의 “Lint”처럼 LLM 입력의 보안 정합성을 유지합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 기술
입력 분석기	프롬프트 구조 및 키워드 분석	정규식, NLP 파싱, 파트 분리기
시맨틱 탐지기	의도된 조작 여부 의미 분석	LLM 기반 분류기, Vector Similarity
출력 감시기	출력 이상 탐지 및 로그 기록	토큰 시퀀스 분석, 행동 기반 로깅
정책 엔진	공격 탐지 시 차단/경고/알림 실행	룰 기반 정책 + LLM 내재 응답 제어

PID는 프롬프트 인터페이스에 통합된 경량 보안 프록시로 배치됩니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 기술 예시
Prompt Intent Classification	사용자 입력의 목적을 분류	LLM fine-tuned binary/multi classifier
Rule-based Injection Pattern	공격 유사 문구/구조 탐지	Ignore, override, jailbreak 패턴 정규화
Embedding 기반 유사도 분석	정상/비정상 프롬프트 벡터 거리 계산	OpenAI Embedding + Cosine Distance
Output Guard Filter	출력이 보안 경계를 넘을 경우 차단	RLHF 정책, Output blocklist

이 기술은 실시간성과 정확성 사이의 트레이드오프 조정이 중요합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
LLM 프롬프트 무결성 보장	의도된 시스템 행동 유지	AI 응답의 신뢰성 향상
보안 위협 조기 탐지	미확인 입력 조작 즉시 식별	서비스 무단 조작 방지
규제 및 거버넌스 대응	LLM 보안 감사 기반 확보	기업 및 기관의 AI 리스크 관리 강화

PID는 RAG, 에이전트, 도구 사용 등 복잡한 워크플로우에 필수입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	활용 방식	고려사항
Copilot형 LLM 서비스	사용자 입력에 대한 injection 실시간 탐지	성능 저하 없이 경량 구현 필요
RAG 기반 QA 시스템	문서 기반 응답 중 탈선 여부 필터링	외부 소스와 시스템 프롬프트 구분 필요
고객센터 챗봇	규정 외 응답 방지 및 오용 감시	비정형 표현 회피 탐지 학습 필요

PID는 기술보다는 ‘적용 위치와 맥락 설계’가 가장 중요합니다.

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7. 결론

Prompt Injection Detector는 LLM의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 핵심 기술로, 인공지능 보안 거버넌스의 필수 구성 요소입니다. 특히 기업용 LLM 시스템에서 사용자 오용 방지, 프롬프트 무결성 유지, 보안 로깅의 관점에서 PID는 필수적인 인프라가 되어가고 있습니다. 향후에는 행동 기반 학습, 대규모 로그 분석, 위협 인텔리전스 연동을 통해 더욱 정교한 실시간 방어 체계로 진화할 것입니다.