인공지능 구성 요소의 침투 테스트와 보안 취약점 분석
2026년 11월 3일 · 읽는 시간 2분
웹 애플리케이션 내 인공지능 구성 요소가 단순한 채팅봇에서 내부 문서, 기업 전자우편, 고객 관계 관리 시스템 및 데이터베이스에 연결되는 형태로 진화하고 있습니다. 일부 시스템은 인공지능이 스스로 작업을 수행하도록 허용하고 있으며, 이는 기업 포털의 스마트 검색이나 고객 관계 관리 시스템의 보조 도구, 고객 지원 자동화 처리 등의 형태로 나타납니다.
정보 보안 관점에서 사용자와 애플리케이션 사이에 언어 모델이 배치되면서 상황이 변화했습니다. 언어 모델은 정보를 처리할 뿐만 아니라 내용을 해석하며, 외부 도구에 접근 권한이 있을 경우 텍스트 처리 결과가 기업 시스템 내의 실제 동작으로 이어질 수 있습니다. 공격자는 애플리케이션의 제한 사항을 직접 우회하는 대신 인공지능 구성 요소에 영향을 주어 필요한 데이터를 획득하거나 작업을 수행하도록 유도할 수 있습니다.
위험의 성격은 인공지능의 기능에 따라 달라집니다. 단순 채팅봇은 응답 생성에 그치지만, 검색 증강 생성 기술을 사용하는 시스템은 외부 소스의 정보를 활용하여 일부 사용자에게 제한된 데이터에 접근할 수 있습니다. 인공지능 에이전트는 더 나아가 고객 관계 관리 시스템 내 작업 생성, 일정 변경, 전자우편 작성, 내부 응용 프로그램 인터페이스 호출 등의 동작을 수행할 수 있습니다.
검색 증강 생성 구성 요소에서는 권한 분리 문제가 발생할 수 있습니다. 일반 사용자가 직접 접근할 수 없는 재무 보고서와 같은 기밀 문서라도, 인공지능 보조 도구가 모든 문서를 읽을 수 있는 별도의 서비스 계정을 사용할 경우 사용자는 인공지능의 응답을 통해 해당 내용을 파악할 수 있습니다. 따라서 침투 테스트 시에는 일반 응용 프로그램 인터페이스뿐만 아니라 인공지능 구성 요소가 찾을 수 있는 파일과 정보 전달 전 사용자 권한 확인 여부를 점검해야 합니다.
또한 데이터 처리 과정에서 프롬프트 주입 취약점이 발생할 수 있습니다. 공격자가 기업 지식 베이스의 문서를 수정하여 이전 지침을 무시하고 특정 사용자의 데이터를 표시하라는 명령어를 삽입하면, 언어 모델이 이를 명령으로 오인하여 실행할 위험이 있습니다.