LLM 애플리케이션의 취약점 및 RAG의 역할

LLM 애플리케이션의 가장 치명적인 취약점 10가지와 최근 주목받는 RAG

LLM 애플리케이션의 가장 치명적인 취약점 10가지와 최근 주목받는 RAG

 

• LLM의 치명적인 취약점 10가지 (OWASP 기준)
  1. 프롬프트 주입(Prompt Injection): 악의적인 프롬프트를 입력해 LLM이 정책을 벗어나 공격자 의도대로 작동
  2. 불완전한 출력 처리(Insecure Output Handling): 검증 없이 생성된 출력이 다른 시스템으로 전달돼 원격 코드 실행 위협 발생
  3. 학습 데이터 중독(Training Data Poisoning): 사전 학습 데이터를 조작해 모델 성능 저하 및 보안성 손상
  4. 모델 서비스 거부(Model Denial of Service): 대량 리소스 소모로 서비스 품질 저하 및 비용 증가
  5. 공급망 취약점(Supply Chain Vulnerabilities): LLM 공급망 관리가 어려워 소프트웨어 공급망 취약점과 유사한 위협 발생
  6. 민감 정보 노출(Sensitive Information Disclosure): LLM의 답변을 통해 개인정보 또는 민감한 정보가 유출될 위험
  7. 불완전 플러그인 설계(Insecure Plugin Design): LLM 플러그인 사용 시 원격 코드 실행 등의 위협 발생 가능
  8. 과도한 에이전시(Excessive Agency): LLM 에이전트가 해로운 작업을 수행할 수 있는 권한 남용
  9. 과도한 의존(Overreliance): LLM이 환각 현상을 일으키며 잘못된 정보 제공
  10. 모델 도난(Model Theft): 공격자가 LLM 모델을 무단으로 접근하거나 유출할 위험
• RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 역할
  • RAG는 LLM이 답변 생성 전에 외부 데이터 소스를 참조하여 정확도를 높이는 방식
  • LLM이 학습하지 않은 질문에도 외부 데이터를 활용해 정확한 답변을 생성할 수 있도록 함
  • 환각 현상을 줄이고, 도메인 특화 데이터를 기반으로 더욱 정밀한 답변 생성 가능
• RAG의 작동 방식
  1. 외부 데이터 생성: API, 데이터베이스, 문서 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 임베딩 후 벡터 DB에 저장
  2. 관련 정보 검색: 사용자 프롬프트를 벡터로 인코딩하여 관련 정보를 벡터 DB에서 검색
  3. LLM 프롬프트 확장: 검색된 데이터를 추가해 LLM이 답변을 생성할 수 있도록 프롬프트 보강
  4. 외부 데이터 업데이트: 문서를 비동기적으로 업데이트해 최신 정보를 반영
• RAG와 파인튜닝의 차이점
  • RAG는 최신 데이터를 제공하며 출처가 명확한 정보에 기반해 답변을 생성
  • 파인튜닝은 특정 도메인에 맞춰 LLM을 맞춤형으로 업데이트하는 방식
• 결론
  • LLM 애플리케이션의 취약점은 보안 및 데이터 무결성에 중요한 영향을 미치므로 RAG와 같은 기술을 통해 정확도와 신뢰성을 높여야 함
  • 기업은 AI 기반 생산성을 극대화하기 위해 RAG 기술을 수용하고 데이터 관리를 강화