프롬프트 인젝션 확산 — 클로드·코파일럿·깃허브까지 번지는 LLM 공격 기법

클로드·코파일럿·깃허브까지 번지는 프롬프트 인젝션 공격

개요

보안기업 Tenable이 보고한 최신 취약성은 대형 LLM(예: GPT-4o / GPT-5)을 포함한 AI 에이전트들이 외부 컨텍스트(웹, 검색결과, 파일, 메모리 등)를 함께 처리할 때 발생하는 프롬프트 인젝션의 위험을 다시 환기시켰다. 공격자는 외부 콘텐츠에 악성 지시문을 숨겨 LLM이 이를 실행하도록 유도할 수 있으며, 최근 사례들은 챗GPT뿐 아니라 클로드, 마이크로소프트 365 코파일럿, 깃허브 코파일럿 챗 등 다양한 플랫폼으로 확산되고 있다.

보고된 7가지 공격 기법(요약)

1. Browsing 컨텍스트 취약점 — 웹페이지(댓글, 코드블록 등)에 숨긴 명령이 요약/분석 요청 시 LLM에 의해 실행됨.
2. Search 컨텍스트의 제로클릭(Zero-click) 공격 — 이미 인덱싱된 악성 지시문이 검색 결과를 통해 자동으로 유입되어 실행될 위험.
3. 원클릭(One-click) 인젝션 — URL 매개변수에 프롬프트를 넣어 클릭 한 번으로 명령이 전달되도록 구성.
4. 안전 메커니즘 우회 — 신뢰된 도메인(예: bing[.]com)을 매개로 악성 링크를 은폐해 안전 필터를 회피.
5. 대화 인젝션(Conversation Injection) — 요약 결과가 이후 대화 컨텍스트에 누적되어 추후 응답을 왜곡.
6. 악성 콘텐츠 은닉(Malicious Content Hiding) — 마크다운 코드블록·포맷 처리의 취약점을 이용해 사용자에게 보이지 않게 지시문을 숨김.
7. 메모리 인젝션(Memory Injection) — LLM의 메모리(기억) 기능을 조작해 악성 지시가 장기적으로 유지되게 함.

플랫폼별 확산 및 사례

Tenable 보고서와 업계 관측에 따르면, 유사한 주제가 챗GPT에만 국한되지 않고 여러 AI 플랫폼에서 관찰되고 있다. 예컨대 클로드의 브라우저/확장기능이 악용된 사례, 코파일럿의 코드 주석(PR 주석)을 통한 명령 주입(CVSS 9.6 수준의 취약점 보고), 그리고 코파일럿 챗에서의 CSP 우회 등은 모두 '프롬프트 재킹(prompt-jacking)'이라는 넓은 범주의 위협으로 수렴한다.

위협의 본질 — 맥락을 통한 실행

전통적인 입력 검증(input validation)과 달리, LLM은 다양한 외부 데이터(웹, 파일, 검색결과)를 '맥락(context)'으로 동시 처리한다. 이 때문에 악성 지시문이 단순 텍스트 형태로 섞여 있어도 LLM은 이를 유의미한 지시로 해석하여 실행 가능하다. 따라서 보안 대응은 단순한 필터링을 넘어 '맥락 검증'과 '메모리 관리' 중심으로 재설계되어야 한다.

실무적 대응 권고 (기업·개발팀 대상)

• 외부 컨텍스트 사용 최소화 — 브라우징·파일 업로드·검색 연동은 꼭 필요한 경우에만 활성화하고, 사용 범위를 엄격히 제한.
• URL / 콘텐츠 무결성 검증 — 수집된 외부 콘텐츠에 대해 강력한 URL 안전성(url_safe) 검사, 도메인·SRI·콘텐츠 서명 검증을 적용.
• 메모리 기능 관리 — LLM의 장기 메모리(유저 메모리) 기능은 기본 비활성화 권장. 활성화 시에는 엄격한 리뷰·무결성 검사 및 만료정책 적용.
• 컨텍스트 분리(실행 환경 격리) — 외부 데이터에서 추출한 '명령'은 LLM 내부에서 곧바로 실행하지 말고, 별도 검증 파이프라인(정책 엔진)을 거치게 할 것.
• 권한·민감도 기반 출력 제어 — LLM이 생성한 출력이 민감정보 접근을 유도하면 추가 인증(MFA) 또는 수동 검토를 요구.
• 로깅·감사·알림 체계 강화 — 외부 컨텍스트를 포함한 쿼리·응답의 원본 추적과 변경 이력 기록, 의심 사례 자동 알림 설정.
• 모의공격·레드팀 테스트 — 내부 레드팀을 통해 프롬프트 인젝션 시나리오를 정기적으로 검증하고 대응 룰을 개선.

학계 경고 — 훈련 데이터 오염 위험

연구자들은 훈련 데이터 일부의 오염만으로도 모델 동작을 왜곡(백도어화)할 수 있음을 경고하고 있다. 제한된 수의 악성 문서(수백 건 수준)로도 모델의 특정 동작을 편향시킬 수 있으므로, 데이터 수집·검증·증거보존 절차 강화와 데이터 무결성 모니터링이 시급하다.

요약 — 맥락 관리가 보안의 핵심

이번 Tenable 보고서는 LLM 생태계의 구조적 한계를 다시 드러냈다. AI 에이전트가 외부 시스템과 긴밀히 연동되는 한, 단순 입력 검증만으로는 충분치 않다. 맥락(context) 검증, 메모리 통제, 외부 콘텐츠의 무결성 확보, 그리고 실행 전 정책 기반 검토가 프롬프트 인젝션 대응의 중심이 되어야 한다.