사례 요약 | |
|---|---|
고객 | 대학 F · 학내 구성원 대상 AI 챗봇 운영 |
고민 | 챗봇은 이미 서비스 중 · 공격 방어력을 측정한 적 없음 · OWASP LLM Top 10 대응 요구 |
적용 | AEGIS 방어 계층 · 63개 공격 시나리오 레드팀 · 학내 SSO 연동 |
성과 | 63개 시나리오 방어율 82% · 모델 성능 F1 0.9 이상 · 서비스 중단 없이 앞단 보강 |
"우리 챗봇, 공격받으면 버티나요?"
학내 AI 챗봇을 운영하던 대학 F가 받은 질문입니다. 서비스는 문제없이 돌아가고 있었습니다. 학생과 교직원이 매일 쓰고 있었고, 장애도 없었습니다.
그런데 이 질문에는 아무도 답하지 못했습니다. 방어가 안 되고 있어서가 아니라, 방어력을 측정한 적이 없어서였습니다.
AI 챗봇 보안에서 가장 흔한 상태가 이것입니다. "막고 있다"고 믿지만, 얼마나 막는지는 숫자로 말하지 못하는 상태. 여기에 OWASP LLM Top 10 대응 요구가 더해지면서, 감이 아니라 근거가 필요해졌습니다.
1. 서비스를 내리지 않고 풀어야 했던 3가지
이미 학생들이 쓰고 있는 서비스였습니다. 재구축은 선택지가 아니었고, 앞단만 보강하는 방식이어야 했습니다. 과제는 세 가지로 정리됐습니다.
검증: 지금 이 챗봇이 탈옥·프롬프트 인젝션 공격을 얼마나 막는지 수치로 산출
보강: 뚫리는 지점을 찾아 방어 계층으로 메우기
증빙: OWASP LLM Top 10 대응 여부를 설명 가능한 형태로 남기기
세 가지는 순서가 정해져 있습니다. 무엇이 뚫리는지 모르는 상태에서 방어부터 얹으면, 나중에 무엇을 왜 막았는지 설명할 수 없습니다. 측정이 먼저여야 했습니다.
2. 측정하고 보강하는 순서로 설계
① 63개 공격 시나리오로 방어력을 수치화하기
추정으로는 답이 나오지 않습니다. 실제 공격 패턴을 챗봇에 그대로 던져보는 레드팀 방식을 택했습니다.
63개 공격 시나리오 실행: 탈옥, 프롬프트 인젝션, 역할극 위장, 정책 우회 등 실제 공격 유형을 시나리오로 구성해 순차 실행했습니다.
유형별 판정 리포트: 전체 방어율만이 아니라 어떤 유형이 뚫렸는지까지 특정했습니다. 총점이 아니라 목록이 나와야 다음에 무엇을 보강할지 정해집니다.
② 챗봇 앞단에 방어 계층 세우기
측정 결과를 근거로 AEGIS 방어 계층을 챗봇 앞에 배치했습니다. 모델을 바꾸지 않고 입력 경로만 통제하는 구조입니다.
공격 방어: 챗봇을 속이려는 탈옥·조작 시도를 모델에 닿기 전 입력 단계에서 차단합니다.
우회 공격 탐지: 한 번에 안 되면 여러 턴에 걸쳐 조금씩 접근하는 우회 시도가 있습니다. 대화 맥락을 추적해 이런 다단계 공격도 잡아냅니다.
모델 독립 구조: 통제가 모델 위가 아니라 앞단에 있으므로, 이후 챗봇 모델을 교체해도 방어 계층은 그대로 유지됩니다.
③ 학내 계정 체계 위에 그대로 얹기
보안을 강화하면서 사용자 경험을 해치면 결국 우회하는 방법을 찾게 됩니다. 학생 입장에서 달라지는 것이 없어야 했습니다.
학내 SSO 연동: 기존 학교 로그인에 그대로 연결했습니다. 학생이 새로 배울 절차는 없습니다.
서비스 무중단 적용: 운영 중인 챗봇을 내리지 않고 앞단에 계층을 추가하는 방식으로 적용했습니다.
3. 도입 결과: 63개 시나리오 방어율 82%
구분 | 도입 전 | 도입 후 |
|---|---|---|
방어력 근거 | 측정한 적 없음 | 63개 시나리오 방어율 82% |
취약 지점 파악 | 어디가 뚫리는지 모름 | 유형별 판정 리포트로 특정 |
공격 차단 | 모델의 자체 안전 정렬에 의존 | 입력 단계 차단 · 다단계 우회 탐지 |
OWASP 대응 | 증빙 자료 없음 | 시나리오 실행 결과로 설명 가능 |
모델 성능 기준 F1 0.9 이상을 확보했으며, 기존 학내 SSO를 그대로 유지한 채 서비스 중단 없이 적용을 마쳤습니다.
가장 큰 변화는 82%라는 숫자 자체가 아닙니다. 답할 수 있는 숫자가 생겼다는 것입니다. 뚫린 유형이 특정되면 다음 보강 대상이 자동으로 정해지고, 보안 투자가 감이 아니라 목록이 됩니다.
4. AI 챗봇 보안에서 얻은 핵심 인사이트
측정이 방어보다 먼저입니다.
방어 솔루션을 먼저 붙이면 무엇이 좋아졌는지 증명할 수 없습니다. 도입 전 방어율을 먼저 뽑아야 개선 폭이 숫자로 남고, 감사나 심의에서도 그 숫자가 근거가 됩니다.
방어율 100%를 목표로 삼지 않습니다.
공격 기법은 계속 새로 나오므로 한 번 측정하고 끝낼 수 있는 값이 아닙니다. 중요한 것은 뚫린 유형을 알고 있느냐입니다. 모르는 채로 100%라고 믿는 것보다, 82%를 알고 남은 18%의 성격을 파악한 쪽이 훨씬 안전합니다.
이미 운영 중인 서비스는 앞단 보강이 현실적입니다.
재구축은 비용과 중단 리스크가 큽니다. 입력 경로에 통제 계층을 얹는 방식이면 모델도 인증 체계도 건드리지 않고 보안 수준을 끌어올릴 수 있습니다.
💡 비슷한 고민을 하고 계신다면
AI 챗봇을 이미 운영 중인데 방어력을 숫자로 답해야 하는 감사·심의 요구를 받은 경우
OWASP LLM Top 10 대응 여부를 증빙 자료로 남겨야 하는 경우
기존 로그인 체계와 서비스를 그대로 유지한 채 보안 계층만 추가하고 싶은 경우
AI 챗봇 보안은 무엇이든 막는 것이 목적이 아니라, 막힌 이유를 설명할 수 있는 상태를 만드는 것이 목적입니다. 그 출발점은 지금 얼마나 막고 있는지를 재보는 일입니다.
