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약 80초
AI 레드팀 취약점 분석 + 서비스 리스크 연결
AI 레드팀 활동에서 발견하는 취약점 중 서비스 관점에서 가장 중요한 건 프롬프트 인젝션과 출력 신뢰도 문제입니다. 프롬프트 인젝션은 악의적인 입력으로 시스템 프롬프트를 무력화하거나 원하지 않는 정보를 출력하게 만드는 취약점인데, 서비스에서는 입력 검증과 출력 필터링을 독립적으로 두는 계층 구조로 대응합니다. 모델의 환각(Hallucination)은 사실인 것처럼 틀린 정보를 출력하는 리스크로, 의료·법률 도메인에서 치명적입니다. 연구 프로젝트에서 RAG 구조를 도입하고 출처를 함께 출력하는 방식으로 신뢰도를 보완했습니다. 앞으로도 취약점을 발견하면 서비스 영향 범위를 먼저 평가하고 완화 설계를 함께 제안하는 방식을 유지하겠습니다. 앞으로도 취약점 발견 후 서비스 영향 범위를 먼저 평가하고 완화 설계를 함께 제안하는 방식을 유지하겠습니다.
보안 취약점은 기술 문제이기도 하지만 사용자 신뢰 문제이기도 합니다. RAG와 출처 명시가 AI 서비스의 출력 신뢰도를 높이는 가장 실용적인 구조입니다.
이 결의 특징
취약점을 기술 용어 나열로 그치지 않고 프롬프트 인젝션과 환각을 서비스 리스크(의료·법률 도메인)로 연결하는 결이다.
이 결이 통하는 자리
보안 지식을 기술 설명으로만 답하기 쉬운 질문에서, 서비스 영향까지 잇는 답이 통하는 자리다.