프롬프트 엔지니어링을 활용한 생성형 AI 기반 공공기관 대민 웹 서비스 취약점 진단 항목 개발 및 고도화 방안 = Development and Enhancement of Vulnerability Diagnostic Items for Public Institution Web Services Using Generative AI-Based Prompt Engineering

국문 초록 (Abstract)

디지털 전환이 가속화됨에 따라 최근 공공기관의 대민 웹 서비스는 디지털 행정의 핵심 창구로 자리 잡고 있으며, 이에 따라 정보보안과 사용자 보호에 대한 요구가 한층 높아지고 있다. 특히 생성형 인공지능(Generative AI) 기술이 행정 서비스의 다양한 분야에 접목되면서 새로운 형태의 보안 위협과 이에 대응하기 위한 진단 방법론에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 기반으로 하는 생성형 AI를 활용하여 공공기관 웹 서비스의 보안 취약점을 자동으로 분석·탐지할 수 있는 진단 항목을 설계하고 이를 실무에 적용하기 위한 고도화 방안을 제안한다. 생성형 AI는 웹 서비스의 입력·응답 패턴을 학습하여 모의 공격 시나리오를 생성하거나, 비정상 응답을 자동 식별하는 역할을 수행함으로써 기존의 정적·수동적 점검 방식의 한계를 보완한다. 결과적으로 본 연구는 공공기관 대민 웹 서비스의 신뢰성과 안정성을 강화하는 것을 목표로 하며, 공공기관의 보안 점검 과정에서 생성형 AI 기반 자동화 분석 기법이 실질적인 보완 수단이 될 수 있음을 제시한다. 아울러 생성형 AI를 활용한 공공 부문 보안 진단 체계의 발전 방향을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅰ
• 목 차 ⅱ
• 그림목차 ⅲ
• 도표목차 ⅳ
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구 목표 3
• 1.3 연구의 범위 및 방법 4
• 제 2 장 관련 연구 6
• 2.1 프롬프트 엔지니어링의 개념 및 최신 동향 6
• 2.2 생성형 AI의 보안 취약점 7
• 2.2.1 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 9
• 2.2.2 안전하지 않은 출력 처리(Insecure Output Handling) 9
• 2.2.3 훈련 데이터 오염(Training Data Poisoning) 9
• 2.2.4 모델 서비스 거부(Model Denial of Service) 10
• 2.2.5 공급망 취약점(Supply Chain Vulnerabilities) 10
• 2.2.6 민감 정보 노출(Sensitive Data Disclosure) 10
• 2.2.7 환각 현상(Hallucination) 10
• 2.2.8 과도한 접근 권한(Privilege Creep) 10
• 2.3 공공기관 웹 서비스 보안 현황 11
• 2.3.1 법규 및 지침 준수 11
• 2.3.2 정보시스템 구축·운영 지침 11
• 2.3.3 보안 인증 및 평가 12
• 2.3.4 주요정보통신기반시설 취약점 분석·평가 12
• 2.4 AI 기반 취약점 진단 기술 13
• 2.4.1 예측 분석을 통한 취약점 식별 13
• 2.4.2 자동화된 취약점 탐지 및 검증 14
• 2.4.3 코드 분석 및 보안 가이드라인 제시 14
• 2.4.4 LLM 기반 취약점 분석 14
• 제 3 장 프롬프트 엔지니어링 기반 취약점 진단 방법론 16
• 3.1 기존 취약점 진단 방법론의 한계 16
• 3.1.1 AI 모델의 블랙박스 특성 17
• 3.1.2 프롬프트 엔지니어링 공격의 새로운 패러다임 17
• 3.1.3 동적인 취약점 발생 17
• 3.1.4 공공기관 서비스의 특수성 미반영 17
• 3.2 프롬프트 엔지니어링을 활용한 새로운 취약점 진단 방법론 제안 18
• 3.2.1 공격자 관점의 프롬프트 설계 18
• 3.2.2 AI 모델의 반응 분석 및 취약점 식별 19
• 3.2.3 공공기관 특수성 반영 19
• 3.2.4 반복적이고 심층적인 진단 19
• 3.2.5 법규 및 가이드라인 기반의 체크리스트 활용 19
• 3.3 방법론의 이론적 근거 및 차별성 20
• 3.3.1 공격 표면 확장 이론(Expanded Attack Surface Theory) 20
• 3.3.2 인지적 공격(Cognitive Attack) 개념 도입 21
• 3.3.3 블랙박스 테스트의 확장 21
• 3.3.4 공공기관 특화 보안 모델 21
• 3.3.5 능동적이고 적응적인 진단 22
• 제 4 장 공공기관 대민 웹서비스 특화 취약점 진단 항목 체크리스트 개발 23
• 4.1 공공기관 대민 웹서비스의 특수성 분석 23
• 4.1.1 공공성 및 신뢰성 23
• 4.1.2 개인정보 처리의 중요성 24
• 4.1.3 서비스 연속성 및 가용성 24
• 4.1.4 법규 준수 의무 24
• 4.1.5 내부 시스템 연동 및 권한 24
• 4.1.6 사회 공학적 공격의 용이성 25
• 4.2 프롬프트 엔지니어링 기반 독자적인 취약점 진단 항목 개발 25
• 4.2.1 프롬프트 인젝션 방어 우회(Prompt Injection Bypass) 25
• 4.2.2 민감 정보 유출 및 재구성(Sensitive Data Disclosure & Reconstruction) 26
• 4.2.3 모델 오작동 및 환각 유도(Model Malfunction & Hallucination Induction) 26
• 4.2.4 서비스 거부 및 자원 고갈(Denial of Service & Resource Exhaustion) 26
• 4.2.5 악성 코드 생성 및 실행 유도(Malicious Code Generation & Execution Induction) 27
• 4.2.6 권한 상승 및 시스템 접근(Privilege Escalation & System Access) 27
• 4.3 프롬프트 엔지니어링 기반 취약점 진단 체크리스트 28
• 제 5 장 프롬프트 엔지니어링 기반 취약점 진단 예시 및 실무 가이드라인 33
• 5.1 다양한 상황에 알맞은 프롬프트 엔지니어링 예시 33
• 5.1.1 프롬프트 인젝션 방어 우회 예시 33
• 5.1.2 민감 정보 유출 및 재구성 예시 36
• 5.1.3 모델 오작동 및 환각 유도 예시 38
• 5.1.4 서비스 거부 및 자원 고갈 예시 40
• 5.1.5 악성 코드 생성 및 실행 유도 예시 42
• 5.1.6 권한 상승 및 시스템 접근 예시 44
• 5.2 프롬프트 엔지니어링 기반 취약점 진단 실무 가이드라인 47
• 5.2.1 취약점 진단 수행 절차 47
• 5.2.2 결과 분석 및 보고 50
• 5.2.3 법적·제도적 분석 및 고도화 방안 및 지속적인 관리 51
• 제 6 장 결론 55
• 6.1 연구의 요약 및 기여 55
• 6.2 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 56
• 참고문헌 59
• 영문초록 66
• 감사의 글 67