
사진 Markus Spiske markusspiske / CC0
프롬프트 인젝션 1위
AI에게 말로 거는 해킹
— 프롬프트 인젝션이 보안 1순위 위협
통합과학2 · 인공지능과 과학 · 정보보안 · 소프트웨어
AI에게 말로 거는 공격이 새로운 보안 위협 1순위로 떠올랐습니다. OWASP가 2024년 11월 공개한 'LLM 애플리케이션 보안 Top 10 2025'에서 프롬프트 인젝션을 1위 취약점으로 꼽았습니다.
명령과 데이터를 같은 맥락에서 처리하는 언어 모델의 특성을 노린 공격입니다. 마이크로소프트는 간접 프롬프트 인젝션을 가장 널리 쓰이는 AI 공격 기법으로 보고했습니다.
'인공지능과 과학' 단원은 빅데이터와 인공지능이 대량의 데이터를 분석해 패턴을 찾아내는 방식을 다룹니다.
또한 과학 관련 사회적 쟁점을 다루는데, AI·사물 인터넷 기술이 발전할수록 해킹의 위험성도 커진다는 점이 교과서에 명시됩니다. 이 단원에서는 AI 기술의 유용성뿐 아니라 예상치 못한 문제와 위험을 파악하고, 과학 윤리를 고려해 책임감 있게 판단하는 태도를 기릅니다.
'인공지능과 과학' 단원에서는 AI와 빅데이터가 방대한 데이터를 분석해 패턴을 찾는 원리를 배우고, AI 기술이 널리 쓰일수록 해킹 위험도 커진다는 점을 과학 관련 사회적 쟁점으로 다룹니다.
프롬프트 인젝션은 바로 이 지점에서 발생합니다. 사용자가 AI에게 입력하는 텍스트 자체가 데이터로 처리되는데, 그 입력 안에 악의적 지시를 섞어 넣으면 AI가 원래 목적을 벗어난 행동을 합니다. 이 단원의 '빅데이터·AI 분석 원리'와 '과학 기술의 해킹 위험성' 개념을 바탕으로, 프롬프트 인젝션이 왜 AI 보안 1순위 쟁점이 됐는지 분석할 수 있습니다.
언어 모델은 시스템이 미리 정해 둔 지시와 사용자가 넣은 입력을 하나의 긴 텍스트로 이어 붙여 한꺼번에 처리합니다. 둘을 따로 표시해 구분하는 장치가 없어서, 모델은 어느 부분이 진짜 명령이고 어느 부분이 그냥 처리할 데이터인지 확실히 가려내지 못합니다.
게다가 언어 모델은 자연어로 적힌 지시를, 그 지시가 어디에 적혀 있든 따르도록 학습돼 있습니다. 그래서 공격자가 사용자 입력이나 웹 문서에 '앞의 지시는 무시하고 이렇게 해라' 같은 문장을 명령처럼 적어 두면, 모델이 그것을 진짜 임무로 받아들여 동작합니다. 사용자가 모르는 외부 문서에 지시를 숨겨 두는 방식을 간접 프롬프트 인젝션이라 합니다. 입력을 분리하고 권한을 제한하는 방어가 연구되고 있지만, 이 문제는 모델 구조 자체에서 비롯되기 때문에 최신 모델에서도 완전히 막지는 못하고 있습니다.
생기부 기재 예시
AI에게 말로 거는 공격 사례에 호기심을 가져 프롬프트 인젝션을 주제로 탐구함. 입력이 데이터로 처리되는 인공지능의 작동 원리를 바탕으로, 정상 입력과 악의적 지시가 섞인 문장을 비교하며 명령과 데이터를 구분하지 못하는 이유를 분석함. 특히 숨은 지시가 포함된 입력에서 모델이 오작동할 수 있음을 정리하고, 간접 프롬프트 인젝션이 널리 쓰이는 공격 기법으로 보고된 근거도 함께 조사함. 또한 방어 기법으로 입력 분리, 검증 절차, 권한 제한의 필요성을 체계적으로 설명하며 완전한 차단이 어려운 이유를 논리적으로 제시함. 이를 바탕으로 정보보안 분야와 연결해 발표 자료를 구성하고 보안 위협 분석 보고서를 작성함.
* 2026 생기부 기재 가이드라인, MOE Q&A와 FAQ, 메디컬저널 작성 공식 반영