AI재킹 위협에 직면하다

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# 소개

고객 서비스 AI 에이전트가 이메일을 받습니다. 사람이 링크를 클릭하거나 첨부 파일을 열지 않고도 몇 초 안에 전체 고객 데이터베이스를 추출하여 공격자에게 이메일로 보냅니다. 알람이 없습니다. 경고가 없습니다.

보안 연구원 최근 시연 이 정확한 공격은 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 대리인. 상담원이 속아서 신속한 주사공격자가 겉으로는 정상인 입력에 악의적인 명령을 삽입하는 경우입니다.

조직은 고객 서비스, 데이터 분석, 소프트웨어 개발 등 운영 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 배포하기 위해 경쟁하고 있습니다. 각 배포는 기존 보안 조치가 해결하도록 설계되지 않은 취약점을 생성합니다. 이러한 시스템을 구축하는 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어에게는 AIjacking을 이해하는 것이 중요합니다.

# AI재킹이란 무엇입니까?

AI 재킹 신속한 주입을 통해 AI 에이전트를 조작하여 의도한 제약을 우회하는 무단 작업을 수행하도록 합니다. 공격자는 이메일, 채팅 메시지, 문서, 에이전트가 읽는 모든 텍스트 등 AI가 처리하는 입력에 악의적인 지침을 삽입합니다. AI 시스템은 개발자의 합법적인 명령과 사용자 입력에 숨겨진 악의적인 명령 간의 차이를 확실하게 구분할 수 없습니다.

AIjacking은 코드의 버그를 악용하지 않습니다. 이는 대규모 언어 모델이 작동하는 방식을 활용합니다. 이러한 시스템은 상황을 이해하고 지침을 따르며 자연어를 기반으로 조치를 취합니다. 공격자로부터 이러한 지침이 나오면 해당 기능은 취약점이 됩니다.

Microsoft Copilot Studio 사례는 심각도를 보여줍니다. 연구원들은 숨겨진 프롬프트 주입 페이로드가 포함된 이메일을 고객 서비스 담당자에게 보냈습니다. 고객 관계 관리(CRM) 입장. 에이전트는 자동으로 이러한 이메일을 읽고 악의적인 지시를 따르고 민감한 데이터를 추출하여 공격자에게 이메일로 다시 보냈습니다. 모두 인간의 상호 작용이 없습니다. 사실 제로클릭 익스플로잇.

기존의 공격에서는 피해자가 악성 링크를 클릭하거나 감염된 파일을 열어야 했습니다. AI 에이전트는 모든 작업에 대해 사람의 승인 없이 입력을 처리하기 때문에 AIjacking이 자동으로 발생합니다. 그것이 유용하고 위험한 이유입니다.

# AI재킹이 기존 보안 위협과 다른 이유

기존의 사이버 보안은 버퍼 오버플로, SQL 주입, 사이트 간 스크립팅과 같은 코드 수준 취약성으로부터 보호합니다. 보안팀은 방화벽, 입력 검증, 취약점 스캐너로 방어합니다.

AIjacking은 다르게 작동합니다. 코딩 오류가 아닌 AI의 자연어 처리 기능을 활용합니다.

악성 프롬프트에는 무한한 변형이 있습니다. 공격자는 동일한 공격을 무수한 방법으로 표현할 수 있습니다. 즉, 다른 언어, 다른 어조, 명백히 무해한 대화에 묻혀 있거나 합법적인 비즈니스 요청으로 위장할 수 있습니다. “잘못된 입력”에 대한 차단 목록을 만들고 문제를 해결할 수 없습니다.

Microsoft는 Copilot Studio 취약점을 패치할 때 프롬프트 주입 분류자를 구현했습니다. 이 접근 방식에는 한계가 있습니다. 하나의 문구를 차단하면 공격자가 프롬프트를 다시 작성합니다.

AI 에이전트는 가치가 높기 때문에 광범위한 권한을 갖습니다. 데이터베이스를 쿼리하고, 이메일을 보내고, API를 호출하고, 내부 시스템에 액세스합니다. 에이전트가 하이재킹되면 해당 모든 권한을 사용하여 공격자의 목표를 실행합니다. 손상은 몇 초 안에 발생합니다.

방화벽은 일반 텍스트처럼 보이는 미묘하게 중독된 프롬프트를 감지할 수 없습니다. 바이러스 백신 소프트웨어는 신경망이 언어를 처리하는 방식을 이용하는 적대적 명령을 식별할 수 없습니다. 다양한 방어 접근 방식이 필요합니다.

# 실제 위험: 무엇이 잘못될 수 있는가

데이터 유출은 가장 명백한 위협입니다. Copilot Studio 사례에서 공격자는 완전한 고객 기록을 추출했습니다. 상담원은 체계적으로 CRM 결과를 외부로 이메일로 보냈습니다. 이를 수백만 개의 레코드가 있는 프로덕션 시스템으로 확장하면 중대한 위반이 발생하게 됩니다.

하이재킹된 에이전트는 조직에서 보낸 것처럼 보이는 이메일을 보내거나, 사기성 요청을 하거나, API 호출을 통해 금융 거래를 실행할 수 있습니다. 이는 에이전트의 적법한 자격 증명에서 발생하므로 승인된 활동과 구별하기가 어렵습니다.

권한 상승은 영향을 배가시킵니다. AI 에이전트가 작동하려면 높은 권한이 필요한 경우가 많습니다. 고객 서비스 상담원은 고객 데이터를 읽어야 합니다. 개발 에이전트에는 코드 저장소 액세스가 필요합니다. 하이재킹되면 해당 에이전트는 공격자가 직접 액세스할 수 없는 시스템에 접근할 수 있는 도구가 됩니다.

AI 에이전트를 구축하는 조직에서는 기존 보안 제어가 AI 에이전트를 보호한다고 가정하는 경우가 많습니다. 그들은 자신의 이메일이 맬웨어에 대해 필터링되었으므로 이메일이 안전하다고 생각합니다. 또는 사용자가 인증되었으므로 입력 내용을 신뢰할 수 있습니다. 신속한 주입은 이러한 제어를 우회합니다. AI 에이전트가 처리하는 모든 텍스트는 잠재적인 공격 벡터입니다.

# 실용적인 방어 전략

AI재킹을 방어하려면 여러 계층이 필요합니다. 단일 기술로 완전한 보호를 제공할 수는 없지만 여러 방어 전략을 결합하면 위험이 크게 줄어듭니다.

입력 검증 및 인증이 첫 번째 방어선을 구성합니다. 임의의 외부 입력에 자동으로 응답하도록 AI 에이전트를 구성하지 마세요. 에이전트가 이메일을 처리하는 경우 확인된 발신자에 대해서만 엄격한 허용 목록을 구현하세요. 고객을 응대하는 상담원의 경우 중요한 기능에 대한 액세스 권한을 부여하기 전에 적절한 인증을 요구합니다. 이렇게 하면 공격 표면이 크게 줄어듭니다.

각 에이전트에는 특정 기능에 필요한 최소한의 권한만 부여하세요. 제품 질문에 답변하는 상담원은 고객 데이터베이스에 대한 쓰기 권한이 필요하지 않습니다. 읽기 및 쓰기 권한을 신중하게 분리하세요.

에이전트가 대량 데이터 내보내기, 금융 거래 또는 중요 시스템 수정과 같은 민감한 작업을 실행하기 전에 명시적인 사람의 승인을 요구합니다. 목표는 에이전트 자율성을 제거하는 것이 아니라 조작으로 인해 심각한 피해를 입을 수 있는 체크포인트를 추가하는 것입니다.

모든 에이전트 작업을 기록하고 에이전트가 갑자기 평소보다 훨씬 더 많은 데이터베이스 레코드에 액세스하거나 대규모 내보내기를 시도하거나 새로운 외부 주소에 연결하는 등 비정상적인 패턴에 대한 경고를 설정합니다. 데이터 유출을 나타낼 수 있는 대량 작업을 모니터링합니다.

아키텍처를 선택하면 피해를 제한할 수 있습니다. 가능하면 프로덕션 데이터베이스에서 에이전트를 격리하세요. 정보 검색을 위해 읽기 전용 복제본을 사용하십시오. 하이재킹된 에이전트라도 대규모 데이터 세트를 즉시 유출할 수 없도록 속도 제한을 구현합니다. 하나의 에이전트가 손상되어 전체 인프라에 대한 액세스 권한이 부여되지 않도록 시스템을 설계하십시오.

개발 중에 적대적인 프롬프트로 에이전트를 테스트합니다. 그들이 해서는 안 되는 정보를 공개하거나 제약을 우회하도록 그들을 속이십시오. 기존 소프트웨어와 마찬가지로 정기적인 보안 검토를 수행하세요. AIjacking은 AI 시스템의 작동 방식을 활용합니다. 코드 취약점처럼 패치를 적용할 수는 없습니다. 조작된 경우에도 에이전트가 입힐 수 있는 피해를 제한하는 시스템을 구축해야 합니다.

# 앞으로 나아갈 길: 보안 우선 AI 구축

AI재킹을 해결하려면 기술적 통제 이상의 것이 필요합니다. 조직이 AI 배포에 접근하는 방식의 변화가 필요합니다.

보안은 팀이 AI 에이전트를 구축한 후에 추가하는 것이 될 수 없습니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어에게는 일반적인 공격 패턴 이해, 신뢰 경계 고려, 개발 중 적대적 시나리오 고려 등 기본적인 보안 인식이 필요합니다. 보안팀은 위험을 의미 있게 평가할 수 있을 만큼 AI 시스템을 잘 이해해야 합니다.

업계도 반응하기 시작했다. AI 에이전트 보안을 위한 새로운 프레임워크가 등장하고 공급업체는 즉각적인 주입을 감지하기 위한 전문 도구를 개발하고 있으며 모범 사례가 문서화되고 있습니다. 대부분의 솔루션이 미성숙하고 조직이 안전을 확보할 수 없기 때문에 우리는 아직 초기 단계에 있습니다.

AIjacking은 소프트웨어 취약점을 패치하는 방식으로 “해결”되지 않습니다. 이는 대규모 언어 모델이 자연어를 처리하고 지침을 따르는 방식에 내재되어 있습니다. 조직은 공격 기술이 발전함에 따라 보안 관행을 조정해야 하며, 완벽한 예방이 불가능하다는 점을 인정하고 탐지, 대응, 피해 제한에 초점을 맞춘 시스템을 구축해야 합니다.

# 결론

AIjacking은 사이버 보안의 변화를 나타냅니다. 그것은 이론적인 것이 아닙니다. 실제 시스템에 문서화되어 실제 데이터가 도난당하는 일이 지금 일어나고 있습니다. AI 에이전트가 보편화되면서 공격 표면도 확장됩니다.

좋은 소식은 실용적인 방어책이 존재한다는 것입니다. 입력 인증, 최소 권한 액세스, 인간 승인 워크플로, 모니터링 및 사려 깊은 아키텍처 설계는 모두 위험을 줄여줍니다. 계층화된 방어는 공격을 더 어렵게 만듭니다.

AI 에이전트를 배포하는 조직은 현재 배포를 감사하고 신뢰할 수 없는 입력을 처리하거나 광범위한 시스템 액세스 권한을 갖고 있는 배포를 식별해야 합니다. 에이전트 트리거에 대해 엄격한 인증을 구현합니다. 민감한 작업에 대한 사람의 승인 요구 사항을 추가합니다. 상담원 권한을 검토하고 제한합니다.

AI 에이전트는 조직의 운영 방식을 계속해서 변화시킬 것입니다. AI재킹을 사전에 해결하고 처음부터 AI 시스템에 보안을 구축하는 조직은 AI 기능을 안전하게 사용할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.

비노드 추가니 인도에서 태어나 일본에서 자랐으며 데이터 과학 및 기계 학습 교육에 글로벌 관점을 제시합니다. 그는 최신 AI 기술과 실무 전문가를 위한 실제 구현 사이의 격차를 해소합니다. Vinod는 에이전트 AI, 성능 최적화 및 AI 엔지니어링과 같은 복잡한 주제에 대해 접근 가능한 학습 경로를 만드는 데 중점을 둡니다. 그는 실용적인 기계 학습 구현에 중점을 두고 실시간 세션과 맞춤형 지침을 통해 차세대 데이터 전문가를 멘토링합니다.