LLM AI 보안 거버넌스 체크리스트: OWASP 항목에 '사람 확인'을 더하는 방법

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2026-10-27

LLM AI 보안 거버넌스 체크리스트는 무엇을 점검하나요?

LLM AI 보안 거버넌스 체크리스트는 기업이 대규모 언어 모델(LLM)을 도입하고 운영할 때 생길 수 있는 보안 위험과, 이를 관리하는 책임 체계가 갖춰져 있는지 점검하는 항목 모음입니다. 많은 기업이 국제 오픈소스 보안 커뮤니티인 OWASP가 공개한 자료를 기준으로 삼습니다. 대표적인 자료는 LLM 애플리케이션의 주요 보안 위험을 정리한 'OWASP Top 10 for LLM Applications'와, 기업의 도입과 운영 전반을 점검하도록 정리한 'LLM AI 사이버보안 및 거버넌스 체크리스트'입니다.

이 기준들은 모델과 데이터, 애플리케이션의 위험을 폭넓게 다루지만, 시스템을 관리하고 중요한 행동을 승인하는 사람이 실제 본인인지 확인하는 부분은 상대적으로 덜 구체적입니다. 이 글은 OWASP 항목을 짧게 요약한 뒤, 체크리스트에 더해야 할 사람 확인 항목을 점검 질문 형태로 정리합니다. AI 도입 전반의 사업화 관점 체크리스트는 기업 AI 사업화 체크리스트 글에서 다뤘고, 이 글은 보안과 거버넌스에 집중합니다.

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OWASP 거버넌스 체크리스트가 다루는 범위

OWASP의 거버넌스 체크리스트는 기술 점검만이 아니라 조직 차원의 준비까지 함께 묻습니다. 사내에서 쓰는 AI 자산 목록을 관리하는지, 위협 모델링을 했는지, 임직원 보안 교육을 하는지, 법률과 규제 검토를 거쳤는지, 도입 전후로 테스트와 검증을 하는지, 레드팀 점검을 하는지 같은 항목이 포함됩니다. 체크리스트를 처음 만드는 기업이라면 이 범위를 기본 틀로 두고 자사 상황에 맞게 항목을 더하는 방식이 효율적입니다.

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OWASP LLM Top 10의 주요 위험은 무엇인가요?

OWASP Top 10 for LLM Applications는 LLM을 쓰는 서비스에서 자주 발생하는 위험을 열 가지로 정리합니다. 2025년판 기준으로 요약하면 다음과 같습니다.

  • 프롬프트 주입: 입력이나 외부 문서에 숨긴 지시로 모델의 행동을 바꾸는 공격
  • 민감정보 노출: 모델 응답을 통해 개인정보나 내부 정보가 새어 나가는 위험
  • 공급망 위험: 외부 모델, 데이터, 라이브러리에 포함된 취약점
  • 데이터와 모델 오염: 학습이나 조정 데이터를 조작해 모델의 판단을 왜곡하는 공격
  • 부적절한 출력 처리: 모델 출력을 검증 없이 다른 시스템에 넘겨 생기는 문제
  • 과도한 권한: 모델이나 에이전트에 필요 이상의 권한과 자율성을 주는 위험
  • 시스템 프롬프트 유출: 내부 지시문과 설정이 외부에 노출되는 위험
  • 벡터와 임베딩 취약점: 검색 증강 생성(RAG) 과정의 데이터 접근 통제 문제
  • 잘못된 정보: 모델이 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어 내는 문제
  • 무제한 자원 소비: 과도한 요청으로 비용과 자원을 소모시키는 공격

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공통으로 남는 빈틈은 사람 쪽 확인입니다

과도한 권한 항목은 위험한 행동 전에 사람이 승인하도록 권합니다. 그런데 승인한 사람이 실제로 권한을 가진 본인인지까지 확인하지 않으면, 계정이 탈취되거나 공유된 상태에서 이 통제는 형식만 남습니다. 관리자 계정으로 시스템 프롬프트나 권한 설정을 바꾸는 경우도 마찬가지입니다. 그래서 체크리스트에 관리자와 승인자 본인 확인, 딥페이크 대응, 계정 공유 금지를 별도 항목으로 더할 필요가 있습니다.

알체라 eKYC로 사람 확인 항목을 채우면

체크리스트에 사람 확인 항목을 더할 때는 본인 확인 솔루션 자체도 보안 점검 대상이 됩니다. 알체라 eKYC는 촬영된 얼굴의 위변조 여부를 판별하고 신분증 사진과 매칭하여 본인 여부를 확인하며, 소프트웨어 구성 요소 목록(SBOM)을 제공해 공급망 보안 점검에 필요한 투명성을 확보할 수 있습니다.

관리자와 승인자 본인 확인은 어떻게 점검하나요?

LLM 시스템에서 가장 큰 권한을 가진 사람은 모델 설정과 시스템 프롬프트를 바꾸는 관리자, 그리고 에이전트의 고위험 행동을 승인하는 승인자입니다. 이 두 역할의 계정이 탈취되면 OWASP 항목을 모두 지켜도 우회될 수 있습니다. 비밀번호와 문자 인증번호는 피싱으로 함께 빼앗길 수 있기 때문에, 이 역할만큼은 얼굴처럼 넘겨줄 수 없는 수단으로 본인을 확인하는 것이 안전합니다.

  • 관리자 계정을 처음 발급할 때 신분증과 얼굴로 본인 확인을 거치는가
  • 시스템 프롬프트, 모델 설정, 권한 정책을 바꿀 때 관리자 본인을 다시 확인하는가
  • 결제, 데이터 반출, 권한 변경 같은 고위험 행동의 승인자를 생체 인증으로 확인하는가
  • 승인 기록에 승인자 확인 결과가 함께 남는가
  • 관리자와 승인자가 바뀌면 이전 담당자의 권한을 바로 해제하는가

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 특히 시스템 프롬프트와 권한 정책은 프롬프트 주입이나 과도한 권한 같은 OWASP 위험을 막는 설정이 들어 있는 곳입니다. 관리자 계정이 탈취되면 공격자는 이 방어 설정 자체를 끄거나 바꿀 수 있으므로, 설정 변경 직전의 본인 확인은 다른 항목보다 먼저 갖추는 것이 좋습니다.

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딥페이크 대응은 어떻게 점검하나요?

생성형 AI가 발전하면서 얼굴과 목소리를 흉내 내는 공격도 쉬워졌습니다. 사람 확인 항목을 더하더라도 그 확인이 딥페이크에 뚫린다면 의미가 없습니다.

  • 얼굴 인증에서 사진, 화면, 가면, 재생 영상 같은 위조를 판별하는가
  • 가상 카메라나 조작된 기기로 영상을 주입하는 공격에 대비하고 있는가
  • 영상 통화나 음성 통화만으로 권한 변경이나 결제 승인을 처리하지 않도록 정했는가
  • 영상이나 음성으로 받은 요청을 다른 채널로 다시 확인하는 절차가 있는가
  • 사용 중인 본인 확인 솔루션이 위변조 탐지에 대한 국제 평가를 받았는지 확인했는가

딥페이크는 공개된 사진과 영상이 많은 임원이나 관리자를 노리는 경우가 많습니다. 영상 회의에서 임원의 얼굴로 급한 승인을 요청하는 방식이 대표적이므로, 급하다는 이유로 절차를 건너뛰자는 요청 자체를 경고 신호로 보도록 임직원 교육에도 반영합니다.

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계정 공유 금지는 어떻게 점검하나요?

LLM 도구를 빠르게 쓰려고 팀원끼리 관리자 계정이나 API 키를 공유하는 경우가 적지 않습니다. 공유된 계정에서는 누가 무엇을 했는지 구분할 수 없어, 사고가 나도 원인을 찾기 어렵습니다.

  • 관리자 계정과 API 키를 개인별로 발급하고 공유를 금지하는 규정이 있는가
  • 에이전트에 사람 계정의 아이디와 비밀번호를 넣어 쓰는 경우가 없는가
  • 공용 계정이 꼭 필요하다면 사용할 때마다 사용자 본인을 확인하고 기록을 남기는가
  • 퇴사자나 부서 이동자의 계정과 키를 정기적으로 회수하는가

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계정 공유는 대부분 편의 때문에 생기므로 금지 규정만으로는 잘 사라지지 않습니다. 개인별 계정을 빠르게 발급받을 수 있는 절차를 함께 마련하고, 접근 기록에서 한 계정이 여러 기기나 위치에서 동시에 쓰이는 경우를 찾아 공유 여부를 점검합니다.

체크리스트는 어떻게 운영하나요?

체크리스트는 한 번 작성하고 끝내면 금방 현실과 멀어집니다. LLM 서비스와 에이전트는 도입 속도가 빨라서, 작성 당시에는 없던 도구와 권한이 몇 달 사이에 늘어나 있는 경우가 많습니다. 항목마다 담당자를 정하고, 분기나 반기처럼 점검 주기를 정해 실제로 지켜지는지 확인합니다. 점검할 때는 '그렇다'는 답만 받지 않고 승인 기록, 권한 목록, 교육 이력 같은 증빙을 함께 확인합니다. 새로운 LLM 서비스를 도입하거나 에이전트에 새 권한을 줄 때도 체크리스트를 다시 거치도록 도입 절차에 넣어 두면 점검이 빠지지 않습니다. OWASP 자료도 정기적으로 개정되므로, 새 판이 나오면 항목을 비교해 체크리스트를 함께 고칩니다. 점검 결과는 보안 부서 안에서만 공유하지 않고 경영진에게 보고해, 미흡한 항목을 개선하는 데 필요한 예산과 인력이 함께 정해지도록 합니다.

정리: 사람 확인을 더한 LLM AI 보안 거버넌스 체크리스트

  1. OWASP Top 10과 거버넌스 체크리스트를 기준으로 기본 항목을 갖췄는가
  2. 관리자와 승인자를 계정 발급 시와 고위험 행동 전에 본인 확인하는가
  3. 얼굴 인증이 딥페이크와 영상 주입 공격에 대비되어 있는가
  4. 관리자 계정과 API 키를 공유하지 않고 개인별로 관리하는가
  5. 항목별 담당자와 점검 주기를 정하고 증빙으로 확인하는가
  6. 새 LLM 서비스 도입이나 권한 추가 때 체크리스트를 다시 거치는가

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정리: 사람 확인을 더한 LLM AI 보안 거버넌스 체크리스트

  1. OWASP Top 10과 거버넌스 체크리스트를 기준으로 기본 항목을 갖췄는가
  2. 관리자와 승인자를 계정 발급 시와 고위험 행동 전에 본인 확인하는가
  3. 얼굴 인증이 딥페이크와 영상 주입 공격에 대비되어 있는가
  4. 관리자 계정과 API 키를 공유하지 않고 개인별로 관리하는가
  5. 항목별 담당자와 점검 주기를 정하고 증빙으로 확인하는가
  6. 새 LLM 서비스 도입이나 권한 추가 때 체크리스트를 다시 거치는가

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