Earticle

본 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 서비스의 확산에 따라 증가하는 Prompt Injection 위협에 대응하기 위한 상용 LLM 기반 보안 탐지 시스템의 구조적 한계를 분석하였다. 기존 정적 키워드 및 정규표현식 기반 탐지 방식은 난독화, 역할 위장, 간접 지시 등 문맥 의존적 공격에 취약하므로, 최근에는 의미적 맥락을 판별하는 Commercial LLM 기반 탐지 방식이 대안으로 활용되고 있다. 그러나 상용 API의 Safety Guardrail은 고위험 악성 페이로드를 모델 추론 이전에 차단할 수 있으며, 이로 인해 탐지기가 공격을 분석하지 못하는 Guardrail Interference 현상이 발생한다. Gemini API를 이용한 100건의 실험에서 정적 키워드 기반 탐지기는 71%의 정확도를 기록한 반면, LLM 기반 탐지기는 55%에 그쳤다. 또한 38건은 API 단계에서 차단되어 정상적인 의미 분석 결과가 반환되지 않았다. 이는 일반 사용자 보호를 위한 안전장치가 AI Security 관제 환경에서는 블랙박스 장애물로 작동할 수 있음을 의미한다. 따라서 API 차단 상태에만 의존하는 Fail-safe 설계에는 한계가 있으며, 정책을 제어할 수 있는 오픈소스 LLM 및 독립적 탐지 경로의 도입이 요구된다.

In this study, we analyzed the structural limitations of commercial LLM-based security detection systems designed to counter the growing Prompt Injection threats driven by the widespread use of Large Language Model (LLM) services. Because traditional detection methods based on static keywords and regular expressions are vulnerable to context-dependent attacks—such as obfuscation, role disguise, and indirect instructions—commercial LLM-based detection methods that can understand semantic context have recently been utilized as a great alternative. However, the Safety Guardrails of commercial APIs can block high-risk malicious payloads even before the model’s inference stage. This causes a phenomenon called ‘Guardrail Interference,’ where the detector is prevented from actually analyzing the attack. In an experiment involving 100 cases using the Gemini API, the static keyword-based detector recorded an accuracy of 71%, while the LLM-based detector only achieved 55%. Furthermore, 38 of those cases were blocked right at the API level, meaning no proper semantic analysis results were returned at all. This tells us that the very safety mechanisms built to protect general users can actually act as a ‘black box’ obstacle in an AI Security monitoring environment. Therefore, a fail-safe design that relies solely on the API’s blocked status has its clear limitations. To overcome this, we need to introduce open-source LLMs that allow us to control security policies, along with independent detection paths.