보안 분야의 권위 있는 비영리 단체 OWASP(Open Worldwide Application Security Project)가 2026년에 예상되는 대규모 언어모델(LLM)의 10대 보안 위협 목록을 발표했습니다. 이번 발표는 빠르게 발전하는 LLM 기술이 가져올 잠재적 위험에 선제적으로 대응하고, 개발자와 기업들이 보안을 강화할 수 있도록 돕기 위한 목적으로, 기존 웹 애플리케이션 보안 위협과는 차별화된 LLM 고유의 취약점들을 명확히 제시했습니다.
OWASP가 제시한 10대 위협에는 프롬프트 주입(Prompt Injection), 민감 정보 유출(Sensitive Information Disclosure), 모델 오염(Model Poisoning) 등이 포함됩니다. 특히 프롬프트 주입은 사용자가 악의적인 명령을 입력하여 LLM의 의도된 동작을 변경하는 공격으로, LLM 기반 애플리케이션에서 가장 흔하게 발생할 수 있는 위협 중 하나로 꼽힙니다. 또한, 모델 오염은 학습 데이터에 악의적인 데이터를 주입하여 모델의 신뢰성을 훼손하는 것으로, 장기적으로 LLM의 판단에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 외에도 권한 제어 미흡, 서비스 거부(DoS) 공격 등 다양한 유형의 위협들이 상세히 설명되어 있습니다.
이번 OWASP의 LLM 10대 보안 위협 발표는 AI 시대의 사이버 보안 패러다임 변화를 보여주는 중요한 이정표입니다. LLM이 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리 잡으면서, 단순한 소프트웨어 취약점을 넘어 AI 모델 자체의 특성을 이용한 새로운 공격 방식에 대한 이해와 대비가 필수적이 되었습니다. 개발자와 기업들은 이 가이드라인을 통해 LLM 기반 서비스를 설계하고 운영할 때 보안을 최우선으로 고려해야 하며, 이는 사용자 신뢰 확보와 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위해 매우 중요합니다.