Are LLM-Agent Prompt-Injection Benchmarks Still Valid? A Cross-Model and Cross-Benchmark Study
본 연구는 현재의 간접 프롬프트 주입 벤치마크가 특정 벤더에 국한된 포화 문제를 겪고 있으며, 서로 다른 평가 프레임워크 간에 상충하는 강건성 순위를 생성하고, 다양한 LLM 모델 전반에 걸쳐 일반화되는 방어 전략을 검증하는 데 실패하고 있음을 밝혀낸다.
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디지털 비서, 즉 당신의 이메일을 읽고, 달력을 확인하며, 돈을 보내거나 항공권을 예약하는 등의 업무를 수행할 수 있는 정교한 컴퓨터 프로그램을 상상해 보십시오. AI 에이전트라고 알려진 이 도구들은 지시 사항을 듣고 그에 따라 행동함으로써 도움을 주도록 설계되었습니다. 하지만 이들에게는 치명적인 약점이 있습니다. 바로 속임수에 넘어갈 수 있다는 점입니다. 만약 공격자가 무해해 보이는 문서나 이메일 안에 비밀 명령을 숨겨둔다면, 에이전트는 이를 읽고 이를 소유자의 진정한 명령으로 착각하여 악의적인 지시를 수행할 수 있습니다. 이를 '프롬프트 인젝션(prompt injection)'이라고 합니다. 이러한 에이전트를 안전하게 유지하기 위해, 연구자들은 에이전트가 이러한 속임수에 저항할 수 있는지 확인하기 위한 일련의 테스트, 즉 벤치마크를 구축했습니다. 이 테스트들이 명확한 점수를 제공하여 어떤 에이전트가 안전하고 어떤 에이전트가 그렇지 않은지를 알려줄 수 있기를 기대해 왔습니다.
새로운 연구는 이러한 테스트의 신뢰성에 의문을 제기합니다. 이 연구는 현재 우리가 안전성을 측정하는 방식이 매우 결함이 있다고 주장하는데, 그 결과가 테스트받는 특정 컴퓨터 모델과 사용되는 특정 테스트에 전적으로 의존하기 때문입니다. 저자는 한 모델이 특정 테스트에서는 완벽하게 안전해 보일 수 있지만, 다른 테스트에서는 완전히 취약할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 더욱이, 한 종류의 인공지능에 효과적인 방어 전략이 다른 종류의 인공지능에 적용될 때는 완전히 실패하는 경우가 많습니다. 이는 에이전트의 안전성을 나타낸다는 단일한 숫자가 종종 오해를 불러일으킬 수 있음을 의미하며, 보안이 보편적인 특성이 아니라 소프트웨어 브랜드와 공격 유형에 따라 변하는 특정된 특성임을 숨기고 있다는 것을 보여줍니다.
이것이 왜 중요한지 이해하려면 이 에이전트들이 어떻게 구축되는지를 살펴보아야 합니다. 이들은 지시를 따르도록 방대한 양의 데이터로 학습되지만, 데이터를 훔치거나 돈을 송금하는 것과 같은 해로운 요청을 거부하는 법도 함께 배웁니다. 연구자들은 해로운 요청이 더 큰 텍스트 블록 안에 숨겨져 있을 때도 에이전트가 여전히 거절할 수 있는지 테스트하기 위해 시나리오를 만들었습니다. 이 연구는 Anthropic, Meta, Amazon, Mistral, DeepSeek을 포함한 5개 주요 기술 기업의 11개 서로 다른 모델을 조사했습니다. 연구진은 일관된 하나의 테스트 시스템을 사용하여 이 모델들을 두 가지 다른 유형의 보안 테스트에 통과시켰습니다. InjecAgent라고 불리는 첫 번째 테스트는 에이전트가 낯선 사람에게 돈을 보내는 것과 같은 위험한 행동을 수행할지 여부에 초점을 맞췄습니다. 반면, BIPIA라고 불리는 시스템에 기반한 두 번째 테스트는 에이전트가 공격자가 작성한 텍스트(예: 답장에 가짜 링크 삽입)를 단순히 반복할지 여부에 초점을 맞췄습니다.
결과는 놀라운 괴리를 드러냈습니다. 연구진이 Anthropic 사의 모델들을 위험한 행동 테스트에서 테스트했을 때, 에이전트들은 공격 성공률 0%를 기록하며 매우 우수한 성적을 거두었습니다. 이 테스트는 해당 모델들에 대해 "해결된(solved)" 것처럼 보였습니다. 그러나 동일한 테스트를 다른 회사의 모델들에 실행했을 때 결과는 매우 달랐습니다. Meta, Amazon, Mistral의 모델들은 공격자가 16%에서 76% 사이의 확률로 성공하며 테스트에 실패했습니다. 이는 이 테스트가 보편적인 안전 표준을 측정하는 것이 아니라, 원래 설계된 특정 모델들에 대해서만 유효하다는 것을 나타냅니다. 한 브랜드에 대해 안전하다고 말하는 테스트가 다른 브랜드에는 무용지물일 수 있다는 것입니다.
텍스트 삽입을 포함하는 두 번째 유형의 테스트를 살펴보면 혼란은 더욱 깊어집니다. 첫 번째 테스트에서 가장 안전했던 모델들의 순위가 완전히 뒤바뀌었습니다. 예를 들어, 위험한 행동을 거절하는 데 완벽했던 최상위 수준의 Anthropic 모델들은 텍스트 삽입 테스트에서 엇갈린 결과를 보였습니다. Claude Opus 5와 같은 변체는 공격 성공률이 59%였던 반면, Claude Haiku 4.5는 100%에 달했습니다. 반대로, 위험한 행동에는 어려움을 겪었던 일부 모델들은 텍스트 삽입을 무시하는 데 놀라울 정도로 뛰어났습니다. 예를 들어, Nova Micro 모델은 텍스트 삽입 테스트에서 공격 성공률이 8%였던 반면, Llama 3.1 8B 모델은 0%를 달성했습니다. 이러한 모순은 "가장 안전한" 단일 모델이란 존재하지 않는다는 것을 의미합니다. 에이전트가 안전한지 여부는 위협이 위험한 행동인지 혹은 원치 않는 콘텐츠의 삽입인지에 따라 전적으로 달라집了.
연구는 또한 모든 에이전트를 보호할 수 있는 간단한 해결책이 있는지 조사했습니다. 연구진은 지침에 경고 메시지를 추가하고 신뢰할 수 없는 부분의 텍스트를 명확히 표시하는 두 가지 일반적인 방어 전략을 시도했습니다. 그들은 이러한 방어책이 보편적으로 작동하지 않는다는 것을 발견했습니다. 한 모델의 공격을 막아준 경고가 다른 모델에는 아무런 효과가 없었습니다. 어떤 경우에는 가장 발전되고 유능한 모델들이 오히려 방어하기 가장 어려웠는데, 이는 그 모델들이 지시를 너무 잘 따르는 나머지 숨겨진 악의적인 지시까지도 안전한 지시만큼이나 기꺼이 따랐기 때문입니다. 가장 유능한 모델들은 종종 주입된 명령을 따랐던 반면, 덜 유능한 모델들은 명령을 이해하기에 너무 약해서 단순히 따라 하지 못한 것뿐이었습니다.
이 연구는 인공지능 안전성을 평가하는 방식의 근본적인 문제를 강조합니다. 에이전트의 순위를 매기기 위해 단일 리더보드나 단일 점수를 만드는 현재의 접근 방식은 불충분합니다. 모델이 안전하다고 시사하는 점수는 사용된 특정 테스트나 모델을 만든 특정 회사의 산물일 수 있습니다. 저자는 안전성이 진공 상태에서 측정될 수 없다고 주장합니다. 에이전트가 정말 안전한지 이해하려면 어떤 종류의 공격을 테스트하는지, 어떤 특정 모델을 사용하는지, 그리고 모델이 어떻게 실행되는지를 정확히 명시해야 합니다. 이러한 상세한 맥락 없이는 안전하다는 주장은 오해의 소지가 있으며, 이 강력한 도구들에 의존하는 이들에게 잘못된 안전감을 줄 수 있습니다. 이 연구는 이 분야가 단순한 일괄적 지표에서 벗어나, 디지털 위협의 복잡하고 다양한 본질을 인정하는 더 미묘하고 세밀한 이해로 나아가야 한다고 결론짓습니다.
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