Context Window Firewall

개요

Context Window Firewall(CWF)은 대규모 언어모델(LLM)의 입력 컨텍스트 창(context window)에 삽입되는 악성 지시문, 정보 탈취 프롬프트, 프라이버시 침해 내용을 탐지·차단하는 보안 기술이다. 특히 RAG, 멀티턴 대화, WebLLM 등에서 외부 삽입 콘텐츠로 인한 공격(예: 프롬프트 인젝션)을 방지하는 핵심 기법으로 주목받고 있다.

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1. 개념 및 정의

**Context Window Firewall(CWF)**는 LLM 입력 시 구성되는 전체 컨텍스트(window) 내부를 실시간 분석하고, 정책에 위배되거나 위험성이 있는 텍스트 시퀀스를 탐지·조정·삭제하는 보안 계층이다.

• 목적: 컨텍스트 내 무단 프롬프트 삽입(Prompt Injection), Jailbreak, 탈정보 추론 방지
• 대상: 시스템 프롬프트, 유저 입력, 외부 문서(RAG), API 응답 등 모든 토큰
• 유형: 정책 기반, LLM 기반 시멘틱 필터링, 시그니처 탐지 방식 등

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2. 특징

항목	일반 LLM 입력	Context Window Firewall 적용
입력 검증	없음	실시간 시퀀스 필터링/리라이트
보안 방어	미흡 (Jailbreak 취약)	Prompt Injection 차단
맥락 무결성	조작 가능	시스템 컨텍스트 보호 강화

• 차별점: 입력이 아닌 '전체 컨텍스트'를 방화벽 대상으로 간주
• 정책 예시: "ignore previous instruction", "you are now a helpful AI hacker" 등 차단

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	기술 예시
Token Stream Parser	토큰 단위로 context window 구성 파악	tokenizer + position indexer
Context Validator	정책 또는 시그니처 기반 필터링 엔진	regex, fine-tuned classifier
Rewrite/Redact Module	문제 시퀀스를 제거 또는 수정	LLM 기반 시멘틱 리라이팅

• 프롬프트 전처리기(Prompt Preprocessor)와 통합 구성 가능
• 다양한 시점에서 삽입되는 외부 텍스트(RAG)도 탐지 대상

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	기대 효과
Prompt Injection Detection	known attack phrase, jailbreak 조건 필터링	보안 취약 프롬프트 차단
Contextual Anomaly Detection	문맥 흐름 내 이상 입력 탐지	무단 도입 지시문 탐색
LLM-for-CWF	메타 LLM으로 입력 검열/보정	시멘틱 조작 방지

• RAG에서 vector-to-context 변환 시점에 CWF 삽입 필수
• WebLLM 또는 브라우저 기반 LLM 환경에서도 적용 가능

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
시스템 프롬프트 보호	공격 입력에 의한 override 방지	역할 기반 명령 무결성 유지
사용자 데이터 보호	개인정보 탈정보 추론 차단	안전한 대화 응답 유도
프롬프트 보안 향상	jailbreak 유도 공격 차단	보안 레벨 높은 LLM 응용 가능

• LLM Security Gateways의 핵심 구성요소로 활용 가능
• 기업용 LLM 도입 시 보안 컴플라이언스 대응 효과 높음

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
기업용 GPT 보안 강화	사용자 입력과 RAG 출력 통제	필터 기준의 과잉 적용 주의
WebLLM 기반 검색 요약	외부 링크에서 유입된 컨텍스트 필터링	악성 anchor 삽입 탐지 필요
AI 헬프데스크	사용자의 비정상 질의 감지	자연어 표현 다양성에 대한 유연성 필요

• 위험 요소: 과도한 필터링 시 정상 입력도 손상 가능
• 보완 전략: 가중치 기반 허용 레벨 설정 및 로그 기반 튜닝

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7. 결론

Context Window Firewall(CWF)은 LLM 기반 애플리케이션의 프롬프트 인젝션 방어, 컨텍스트 무결성 유지, 데이터 보호를 위한 필수 보안 계층으로 자리매김하고 있다. 특히 RAG와 WebLLM 환경 확산에 따라 CWF는 실시간 시멘틱 필터링 및 정책 기반 제어의 핵심 기술로 부상하며, 향후 LLM Security Stack의 표준 구성 요소가 될 것으로 기대된다.