Attenuation, Not Amplification: Measuring Indirect Prompt Injection Propagation and Containment in Multi-Agent LLM Delegation Chains
이 연구는 멀티 에이전트 LLM 위임 체인에서 간접 프롬프트 주입 위험이 단계가 깊어짐에 따라 증폭되기보다 오히려 감쇄하며, 전파율은 홉(hop)을 거치며 유의미하게 감소하고 체인의 길이보다는 홉당 모델 유지 특성에 의해 주로 지배된다는 것을 입증한다.
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현대 인공지능의 지형에서 시스템은 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 복잡한 디지털 노동자 팀으로 진화하고 있습니다. 한 직원이 문서를 읽고, 그 요약본을 두 번째 직원에게 전달하며, 두 번째 직원이 세 번째 직원에게 업무를 위임하고, 이 과정이 최종 관리자가 결정을 내릴 때까지 계속되는 회사의 모습을 상상해 보십시오. 이것이 멀티 에이전트 시스템이 작동하는 방식입니다. 즉, 거대한 작업을 작은 조각으로 나누고 이를 협력하는 프로그램들의 사슬을 따라 전달합니다. 그러나 이러한 전달 과정은 '간접 프롬프트 주입(indirect prompt injection)'이라 불리는 특정한 취약점을 만들어냅니다. 악의적인 행위자가 시스템을 직접 속리는 대신, 시스템이 읽어야 할 웹페이지나 보고서와 같은 데이터 안에 비밀 지시 사항을 숨겨두는 것입니다. 첫 번째 에이전트가 이 데이터를 처리할 때, 자신도 모르게 숨겨진 지시를 명령으로 받아들여 다음 에이전트로 전달할 수 있으며, 이는 잠재적으로 전체 팀이 안전 규칙을 무시하게 만드는 결과를 초래할 수 있습니다. 보안 전문가들의 핵심 질문은 이러한 숨겨진 명령이 사슬을 따라 이동하면서 더 강력하고 위험해지는지, 아니면 단순히 사라지는지였습니다.
사키브 모스팀 부이얀(Sakib Mostim Bhuiyan)이라는 연구자는 디지털 위임 사슬을 모방한 통제된 실험을 구축하여 이 질문에 답하고자 했습니다. 이 설정에는 문서를 읽는 실행자(executor), 이를 요약하여 전달하는 전달자(relay), 의사결정을 내리는 코디네이터(coordinator), 그리고 최종 작업물을 검증하는 검증자(validator) 등 서로 다른 역할을 수행하는 일련의 인공지능 모델들이 포함되었습니다. 연구진은 비밀 코드를 드러내거나 금지된 문구를 말하도록 요청하는 숨겨진 지시가 담긴 '오염된' 문서를 도입했습니다. 연구진은 이 시나리오를 수천 번 실행하며, 단일 에이전트가 문서를 직접 읽는 경우부터 네 명의 에이전트가 메시지를 전달하는 사슬까지 사슬의 길이를 다양하게 설정했습니다. 또한 단순한 명령부터 공식 보안 공지처럼 보이는 정교한 요청에 이르기까지 다양한 유형의 숨겨진 지시를 테스트했으며, 소프트웨어 사용 여부에 따라 결과가 달라지는지 확인하기 위해 세 가지 서로 다른 오픈 소스 AI 모델을 사용했습니다.
연구 결과는 긴 사슬이 더 위험할 것이라는 초기 공포를 뒤집었습니다. 숨겨진 지시가 이동하면서 증폭되어 시스템을 타락시킬 가능성이 높아질 것이라는 가설과 달리, 연구는 단계가 거듭될수록 위험이 실제로 감소한다는 것을 발견했습니다. 단일 에이전트가 오염된 문서를 직접 읽었을 때는 약 76%의 사례에서 안전 규칙을 위반했습니다. 그러나 문서가 에이전트 사슬을 통해 전달되자 위반율은 급격히 떨어졌습니다. 메시지가 네 단계의 사슬을 거쳐 코디네이터에 도달했을 때, 위반율은 1% 미만으로 떨어졌습니다. 숨겨진 지시 사항은 강해지는 것이 아니라 희석되고 폐기되고 있었습니다. 연구진은 에이전트들이 정보를 요약하고 압축하여 전달하는 과정에서 종종 악의적인 부분을 제거하며, 결과적으로 확성기가 아닌 필터로서 기능한다는 것을 관찰했습니다.
그러나 이러한 감쇄 현상은 모든 시스템에서 균일하게 나타나지 않았으며, 사용된 특정 AI 모델에 크게 의존했습니다. 테스트된 모델 중 하나는 숨겨진 지시 사항을 있는 그대로 반복하여 메시지를 전달하는 과정에서 위험을 유지하는 경향이 매우 강했습니다. 반면, 또 다른 모델은 내용을 요약하는 데 매우 효과적이었고 자연스럽게 해로운 지시 사항을 탈락시켜 위험을 빠르게 소멸시켰습니다. 연구진은 신뢰할 수 없는 데이터를 특수 마커로 감싸고 다음 에이전트로 전달하기 전에 정화하는 방법인 '제로 트러스트(zero-trust)' 방어 체계도 테스트했습니다. 이 방어 체계는 숨겨진 지시 사항이 전달되는 횟수를 줄이는 데는 성공했지만, 긴 사슬에서는 이미 위험도가 매우 낮았기 때문에 최종 결과에는 큰 영향을 미치지 못했습니다. 가장 효과적인 안전 조치는 최종 검증 에이전트, 즉 작업물을 출시하기 전에 검토하는 전담 체크 시스템으로 밝혀졌습니다. 이 최종 파수꾼은 단일 에이전트 시나리오에서 위반 사항의 91%를 잡아냈고, 멀티 에이전트 사슬에서는 위반 사항의 3분의 2를 잡아냈습니다.
연구는 사슬의 길이가 위험의 주요 동인이 아니라, 각 에이전트가 신뢰할 수 없는 텍스트를 얼마나 충실하게 복사하느냐에 따라 위험이 결정된다고 결론지었습니다. 만약 에이전트들이 메시지를 요약하고 압축하도록 지시받는다면, 숨겨진 지시는 사라지는 경향이 있어 이 특정 맥락에서는 긴 사슬이 짧은 것보다 더 안전합니다. 그러나 연구진은 이러한 결과가 테스트된 소규모 모델과 요약 작업에 적용된다는 점을 주의시켰습니다. 만약 시스템이 요약 없이 텍스트를 단어 그대로 전달하도록 설계되었거나, 숨겨진 지시가 요약 과정에서도 살아남도록 설계되었다면 결과는 매우 다를 수 있습니다. 현재로서는, 에이전트들이 자신의 작업을 요약하는 시스템에서는 숨겨진 지시가 긴 사슬을 통해 퍼질 위험이 이전에 가정했던 것보다 훨씬 낮다는 증거가 제시되고 있으며, 단, 메시지가 새어 나가는 경우를 잡기 위한 최종 점검 장치가 마련되어 있다는 전제하에 그러합니다.
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