🧮 OWASP LLM Top 10 완벽 분석

2025. 9. 2.

대규모 언어 모델(LLM)은 오늘날 기술 산업을 넘어 전례 없는 속도로 다양한 비즈니스 영역에 혁신을 가져오고 있습니다. 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 복잡한 데이터 분석 등 LLM이 제공하는 무한한 가능성은 기업의 생산성과 효율성을 극대화하는 강력한 동력이 되고 있죠.✨

하지만 이처럼 경이로운 기술 발전의 이면에는,
우리가 반드시 직시하고 대비해야 할 새로운 형태의 보안 위협들이 존재합니다.

전 세계적인 애플리케이션 보안 표준을 제시하며 신뢰받는 OWASP(Open Worldwide Application Security Project)는 이러한 LLM 보안의 중요성을 일찍이 간파하고, '2025 OWASP Top 10 LLM 애플리케이션 취약점' 목록을 새롭게 발표했습니다 . 이 목록은 2023년 버전의 기반 위에 LLM 기술의 최신 발전 양상과 실제 애플리케이션 환경에서의 악용 사례를 면밀히 반영하여 업데이트되었습니다. 특히 LLM의 복잡성 증가, 에이전트 아키텍처의 확산, 그리고 검색증강생성(RAG)과 같은 새로운 패러다임의 등장이 초래하는 고유한 보안 문제들을 명확히 제시하며, 개발자와 보안 전문가들이 이전에 간과했을 수 있는 영역들을 폭넓게 조명하고 있습니다.

저희 테이텀은 기업들이 LLM의 무한한 잠재력을 안전하게 활용하실 수 있도록, 2025 OWASP Top 10 LLM 취약점의 각 항목을 심층적으로 분석하고, 이에 대한 핵심적인 설명과 잠재적 영향, 그리고 효과적인 대응 전략을 도표 형태로 이해하기 쉽게 제시하고자 합니다. LLM 시대의 새로운 보안 지형도를 정확히 파악하고, 능동적으로 대비하는 것이야말로 지속 가능한 성장을 위한 필수적인 투자가 될 것입니다.

🔍 클라우드 기반 LLM의 10가지 주요 보안 취약점 : 핵심 위험 요소 심층 분석

OWASP Top 10 LLM 2025는 LLM 애플리케이션이 직면할 수 있는 가장 중대한 10가지 보안 위험을 식별하며, 각 항목은 고유한 공격 벡터와 잠재적 영향을 가집니다. 다음 도표를 통해 각 취약점에 대한 핵심 정보를 한눈에 파악하실 수 있습니다.

취약점	설명	잠재적 영향	대응 전략
LLM01 : 프롬프트 인젝션	LLM에게 악의적인 입력(프롬프트)을 주입하여, 의도된 기능을 벗어나거나 예측 불가능한 악의적 동작을 유발하는 행위입니다.	민감 정보 유출, 오정보 생성, 비인가된 기능 실행, LLM 기능 오용	입력 정제/유효성 검사, 출력 필터링 강화, 시스템 프롬프트 엄격 분리, 최소 권한 원칙 적용
LLM02 : 민감 정보 노출	LLM이 학습 데이터, 프롬프트, 또는 추론 과정에서 처리했던 민감한 정보(개인 정보, 영업 비밀 등)를 응답을 통해 노출하는 취약점입니다.	데이터 유출, 개인 정보 침해, 법적/규제 위반, 기업 평판 손상	민감 데이터 비식별화/익명화, 학습 데이터 검증, 출력에서 민감 정보 패턴 탐지 및 필터링
LLM03 : 공급망 취약점	LLM 애플리케이션 개발 및 배포에 사용되는 외부 라이브러리, API, 학습 데이터셋, 플러그인 등에서 발생하는 보안 취약점을 악용하는 공격입니다. LLM이 멀웨어를 유도할 수도 있습니다 .	시스템 무결성 손상, 백도어 생성, 악성코드 유포, 전체 시스템 침해	공급망 구성 요소 보안 감사, 서드파티 라이브러리/API 패치, 출처 불분명 데이터/모델 사용 금지
LLM04 : 모델 데이터 오염	LLM의 학습/파인튜닝 과정에 악의적으로 조작된 데이터를 주입하여 모델의 정상적인 동작을 방해하거나, 특정 응답을 유도하는 공격입니다.	오해의 소지가 있는 정보 생성, 잘못된 결정 유도, 서비스 신뢰도 저하, 백도어 기능 삽입	학습 데이터 소스 검증, 데이터 무결성 검사, 이상 징후 탐지 시스템 구축, 주기적인 모델 재학습
LLM05 : 시스템 프롬프트 유출	LLM의 내부적인 지시사항, 역할 정의 등 핵심 시스템 프롬프트가 의도치 않게 노출되는 취약점입니다. (2025년 추가) ]	모델의 악의적 조작 가능성 증가, 추가 공격 벡터 노출, 기업 내부 로직 유출	시스템 프롬프트 난독화/복잡화, 민감 정보 포함 최소화, 응답에서 프롬프트 패턴 필터링
LLM06 : 과도한 위임	LLM에 너무 많은 자율성이나 권한을 부여하여, 의도치 않거나 위험한 외부 작업을 수행하도록 만드는 취약점입니다. (에이전트 확산에 따라 중요성 증대) ]	무단 시스템 접근, 데이터 파괴/변조, 악성 코드 실행, 금융 시스템 조작 등 심각한 실제 피해	LLM에 부여되는 권한 최소화, 외부 시스템 상호작용 검증/승인, 샌드박스 환경 실행
LLM07 : 부적절한 출력 처리	LLM이 생성한 응답이 사용자에게 전달되기 전에 적절히 검증/정제되지 않아 발생하는 취약점입니다. (악성 스크립트 등 포함될 수 있음) ]	웹사이트 변조, 사용자 세션 하이재킹, 데이터베이스 접근, 시스템 제어권 탈취	LLM 출력에 대한 강력한 유효성 검사 및 정제, 컨텍스트에 따른 출력 인코딩 적용
LLM08 : 벡터 및 임베딩 취약점	LLM 애플리케이션(RAG 등)에서 활용되는 벡터 데이터베이스 및 임베딩 관련 보안 취약점입니다. (2025년 추가) ]	잘못된 정보 제공, 민감 정보 노출, 비정상적인 검색 결과, LLM 의사결정 왜곡	벡터 데이터베이스 접근 제어 강화, 임베딩 데이터 무결성 검증, 민감 정보 임베딩 시 보안 처리
LLM09 : 오정보(Misinformation)	LLM이 학습 데이터 편향성이나 '환각' 현상으로 인해 사실과 다른 정보를 생성하여 사용자에게 혼란이나 잘못된 판단을 유도하는 취약점입니다.	잘못된 의사결정, 비즈니스 손실, 공중의 오해/불신 증가, 평판 손상	정보 출처 명확화/신뢰성 확보, 팩트 체크 시스템 연동, 주기적인 모델 업데이트 및 재학습
LLM10 : 무제한 소비	공격자가 LLM 애플리케이션의 리소스를 비정상적으로 많이 소모시켜 서비스 거부(DoS)나 과도한 비용을 발생시키는 취약점입니다. (2025년, 예상치 못한 비용 포함) ]	서비스 중단, 운영 비용 급증, 시스템 성능 저하	LLM API 호출 Rate Limiting/할당량 관리, 복잡성 제한/타임아웃, 실시간 모니터링 및 알림

🌟 LLM의 무한한 가능성, 안전한 미래를 위한 기업과 실무자를 위한 제언

LLM 기술은 분명 우리의 미래를 혁신할 강력한 엔진이며, 그 잠재력은 무궁무진합니다. 하지만 그 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 '보안'이라는 견고한 토대가 필수적입니다. 2025 OWASP Top 10 LLM이 명확히 보여주듯이, LLM 애플리케이션은 기존 웹 애플리케이션과는 다른 복합적이고 새로운 차원의 보안 위협에 노출되어 있습니다.

이에 테이텀은 LLM 도입 및 운영을 고려하는 모든 기업과 실무자분들께 다음과 같은 제언을 드립니다.

위협 인식의 확대 : LLM의 기능적 우수성만을 볼 것이 아니라, LLM 고유의 작동 방식과 한계점에서 비롯되는 보안 취약점들을 명확히 이해하고, 이를 내부 위협 모델링에 적극적으로 반영해야 합니다.
보안 프레임워크의 재정비 : 기존의 보안 통제 체계가 LLM 환경에 적합한지 면밀히 검토하고, 프롬프트 인젝션, 민감 정보 노출, 과도한 위임 등 LLM 특화 취약점에 대응할 수 있는 새로운 보안 프레임워크를 구축해야 합니다.
데이터 무결성 및 프라이버시 강화 : 학습 데이터부터 LLM이 생성하는 출력물까지, 모든 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 민감 정보 보호 및 데이터 무결성 확보를 최우선 과제로 삼아야 합니다.
자동화된 보안 모니터링 시스템 구축 : LLM의 비정상적인 활동, 리소스 소모, 이상 패턴 등을 실시간으로 탐지하고 경고하는 자동화된 모니터링 및 대응 시스템을 마련하여 선제적으로 위협에 대응해야 합니다.
전문가 파트너십 활용 : LLM 보안은 고도로 전문적인 영역입니다. 기업 내부 역량만으로 모든 위협에 대응하기 어렵다면, 검증된 보안 전문가 또는 전문 기업과의 파트너십을 통해 LLM 보안 역량을 강화하는 것을 적극적으로 고려해야 합니다.
지속적인 학습과 업데이트 : LLM 기술과 관련 보안 위협은 빠르게 진화합니다. OWASP와 같은 최신 보안 트렌드에 지속적으로 관심을 갖고, 보안 지식과 전략을 끊임없이 업데이트해야 합니다.

LLM의 성공적인 도입과 안정적인 운영은 결국 '안전'에 달려 있습니다. LLM이 제시하는 무한한 가능성을 기업의 가치로 변환하기 위해, 보안은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 성장 동력임을 다시 한번 강조합니다. 클라우드 기반 LLM의 안전한 미래를 위해 지금 바로 귀사의 AI 보안 전략을 재점검하고, 전문적인 보안 파트너와 함께 혁신을 안전하게 이끌어 나가시길 바랍니다.

📩 문의: ask@tatumsecurity.com