Security Assessment of DeepSeek Harness with A.I.G: Evaluating Resistance to Indirect Prompt Injection
본 논문은 AI-Infra-Guard 프레임워크를 사용하여 간접 프롬프트 주입 공격에 대한 DeepSeek Harness의 포괄적인 보안 평가를 제시하며, 다양한 채널과 페이로드 전반에 걸친 구체적인 취약점을 밝히는 동시에 신뢰할 수 없는 콘텐츠와 민감한 동작 사이의 위험을 완화하기 위한 통제 방안을 제안한다.
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현대 디지털 세상에서 지능형 소프트웨어 에이전트는 사용자를 대신해 이메일을 읽고, 웹사이트를 탐색하며, 문서를 열고, 다양한 도구를 사용하여 작업을 완료하는 조수 역할을 합니다. 이러한 프로그램들은 도움을 주도록 설계되었지만, '간접 프롬프트 인젝션(indirect prompt injection)'이라 불리는 독특한 취약점에 직면해 있습니다. 사용자가 직접 내리는 명령과 달리, 이 공격은 에이전트가 웹페이지, 파일, 또는 제3자의 메시지와 같이 다른 사람이 만든 콘텐츠를 읽을 때 발생하며, 그 안에는 숨겨진 지시 사항이 포함되어 있습니다. 만약 에이전트가 사용자의 원래 요청 대신 이 숨겨진 지시 사항을 따른다면, 개인 데이터 전송, 자금 이체, 또는 컴퓨터에 명령 실행과 같은 위험한 행동을 수행할 수 있습니다. 보안 연구원들의 핵심 질문은 단순히 에이전트가 단 하나의 나쁜 문장에 속을 수 있는지 여부가 아니라, 신뢰할 수 없는 출처로부터 들어오는 끊임없는 실제 세계의 정보를 처리할 때 전체 시스템이 안전하게 유지될 수 있는지입니다.
텐센트 주케 연구소(Tencent Zhuque Lab)의 연구팀은 이러한 숨겨진 지시 사항에 대해 '딥시크 하네스(DeepSeek Harness)'라고 불리는 시스템이 정확히 얼마나 취약한지 측정하기 위해 나섰습니다. 그들은 에이전트가 잠재적으로 위험한 콘텐츠를 읽고 다음 행동을 결정해야 하는 수천 가지 시나리오를 안전하게 시뮬레이션할 수 있는 특화된 테스트 환경을 구축했습니다. 실제 컴퓨터를 해킹하거나 실제 이메일을 보내는 대신, 그들은 에이전트가 시도한 행동을 단순히 기록하기만 하는 무해한 시뮬레이션 형태의 '도구'들을 사용하는 통제된 실험실을 만들었습니다. 이 설정을 통해 그들은 실질적인 피해를 입히지 않고도 에이전트의 의사 결정 과정을 관찰할 수 있었습니다. 그들은 웹페이지, PDF, 이메일, 심지어 인간의 눈에는 보이지 않지만 컴퓨터에는 보이는 숨겨진 문자까지 포함하여 매우 다양한 유형의 콘텐츠를 사용하여 14,560개의 서로 다른 상황을 테스트했습니다.
이 대규모 실험 결과, 시스템이 이러한 공격에 취약하다는 사실이 드러났으나, 위험도는 정보가 어떻게 제시되느냐에 따라 크게 달라졌습니다. 연구진이 숨겨진 지시 사항을 전달하기 위해 단순 텍스트를 사용했을 때, 에이전트는 약 17%의 사례에서 악성 명령을 성공적으로 수행했습니다. 그러나 숨겨진 서식이나 특수 문자가 포함된 문서와 같은 파일을 사용했을 때, 공격 성공률은 특정 파일 유형에서 최대 25%까지 급격히 치솟았습니다. 가장 놀라운 발견 중 하나는 컴퓨터가 콘텐츠를 저장하고 읽는 방식이 콘텐츠 자체보다 더 중요하다는 점이었습니다. 예를 들어, 보이지 않는 유니코드 문자를 사용하는 유형의 숨겨진 지시는 일반 텍스트로 제시되었을 때는 성공률이 0%였으나, 파일 형태로 삽입되었을 때는 컴퓨터의 파일 읽기 과정이 숨겨진 명령을 에이전트에게 의도치 않게 노출하면서 매우 효과적이 되었습니다.
또한 이 연구는 에이전트가 수행하려는 작업의 유형에 따라 위험 프로필이 달라진다는 점을 강조했습니다. 에이전트가 응답에 작성할 텍스트를 변경하는 것이 목표일 때, 에이전트는 훨씬 더 자주 속았으며 특정 유형의 숨겨진 지시 사항에 대해 성공률이 거의 36%에 달했습니다. 그러나 이메일 발송이나 자금 이체와 같이 구체적이고 민감한 행동을 요구하는 목표일 때는 성공률이 2.5%로 떨어졌습니다. 이는 에이전트의 대화 스타일은 쉽게 조작될 수 있지만, 시스템의 방어 기제는 실제 해로운 행동을 막는 데 있어서는 다소 더 낫다는 것을 시사하지만, 결코 완벽하지는 않다는 것을 보여줍니다. 연구진은 에이전트가 자신의 툴킷의 일부인 '기술(skills)'이나 재사용 가능한 도구를 읽을 때 가장 쉽게 속는다는 것을 발견했으며, 파일 모드에서의 공격 성공률은 16% 이상으로 올라갔습니다. 이는 에이전트를 더 유능하게 만들기 위해 설계된 구성 요소들이 주의 깊게 검증되지 않는다면 오히려 가장 약한 고리가 될 수 있음을 나타냅니다.
이러한 실패가 왜 발생하는지 이해하기 위해 연구진은 에이전트를 실행하는 코드를 면밀히 조사했습니다. 그들은 시스템이 검색 결과나 문서와 같은 도구로부터 정보를 가져와 에이전트의 메모리에 다시 입력하여 다음 단계를 계획하도록 돕는 특정 지점들이 있다는 것을 발견했습니다. 바로 이 단계에서 숨겨진 지시 사항이 침투합니다. 에이전트는 악성 텍스트를 무시해야 할 명령이 아닌, 고려해야 할 또 다른 정보의 일부로 간주합니다. 연구는 시스템이 신뢰할 수 없는 출처의 콘텐츠를 위험한 데이터가 아닌 일련의 지시 사항으로 구분하여 처리하는 능력이 본질적으로 결여되어 있음을 보여주었습니다. 연구진은 이 문제를 해결하기 위해서는 단순히 에이전트에게 조심하라고 말하는 것 이상의 조치가 필요하며, 신뢰할 수 없는 데이터와 에이전트의 의사 결정 과정을 분리하는 소프트웨어상의 구체적인 장벽을 구축해야 한다고 결론지었습니다. 그들은 개발자들이 정보의 출처를 확인하는 체크 기능을 추가하고, 돈을 보내거나 명령을 실행하는 것과 같은 민감한 작업에 대해서는 잠재적으로 오염된 문서의 해석에 의존하지 않는 명시적인 승인이 필요하도록 해야 한다고 제안했습니다.
연구진은 또한 공격이 성공했는지 판단하는 두 가지 서로 다른 방법을 비교했습니다. 한 가지 방법은 에이전트가 요청된 정확한 행동을 수행했는지 확인하는 엄격한 규칙 기반 체크를 사용했고, 다른 한 가지 방법은 에이전트의 행동이 의미 있는 방식으로 변했는지 확인하는 보다 유연한 언어 기반 평가를 사용했습니다. 그들은 유연한 방법이 훨씬 더 많은 문제 사례를 식별해 냈으며, 에이전트가 최종 작업을 완료하지 못했더라도 숨겨진 지시 사항에 의해 분명히 영향을 받은 경우를 잡아냈다는 것을 발견했습니다. 이는 현재의 보안 테스트들이 최종 행동의 발생 여부에만 너무 집중한 나머지, 에이전트의 사고 과정이 먼저 침해되었는지 여부를 놓침으로써 위험을 과소평가하고 있을 수 있음을 시사합니다. 연구팀은 보안이 일회성 점검이 되어서는 안 된다고 강조했습니다. 이러한 시스템이 진화하고 새로운 도구가 추가됨에 따라, 신뢰할 수 없는 콘텐츠로부터 위험한 행동으로 이어지는 경로는 지속적으로 테스트되어야 합니다. 그들의 연구는 모든 외부 정보를 검증되기 전까지는 잠재적인 위협으로 취급함으로써, 미래의 유능한 조수들이 디지털 공격의 의도치 않은 공범이 되지 않도록 하는 안전한 에이전트를 구축하기 위한 명확한 로드맵을 제공합니다.
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