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개요Prompt 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.1. 개념 및 정의PID는 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 “Ignor..

개요생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산은 기업과 사회에 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 보안 위협과 공격 벡터를 낳고 있습니다. 특히 AI 시스템의 Prompt Injection, 정보 유출, 모델 탈취, 오용(Misuse) 등은 전통적인 보안 도구로는 감지하거나 방어하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 생성형 AI의 취약점을 식별하고 방어체계를 설계하기 위한 GenAI Red-Team Toolkit이 주목받고 있습니다. 이 도구는 보안 연구자, AI 엔지니어, 레드팀이 협력하여 모델 기반 공격 시뮬레이션과 방어 검증을 체계적으로 수행할 수 있도록 설계된 실전 툴킷입니다.1. 개념 및 정의GenAI Red-Team Toolkit은 생성형 AI 시스템을 대상으로 한 공격 시나리오 구..

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...