LLMjacking: 클라우드 보안의 새로운 위협과 대응 전략

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 새로운 유형의 사이버 보안 위협이 등장하고 있습니다. 그중에서도 'LLMjacking'은 조직의 클라우드 자원을 무단으로 활용해 대규모 비용 손실을 초래하는 심각한 위협으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 LLMjacking의 개념과 작동 방식, 그리고 이를 효과적으로 방어하기 위한 전략을 상세히 알아보겠습니다.

 

LLMjacking 이라는 새로운 클라우드 보안위협에 대해 설명

LLMjacking이라는 새로운 클라우드 보안위협에 대해 설명

 

LLMjacking: 비용을 발생시키는 새로운 보안 위협

LLMjacking은 2024년 상반기에 보안 업체 시스딕(Sysdig)에서 처음 언급한 용어로, "공격자가 탈취한 크리덴셜을 사용해 피해자의 LLM에 접근하는 행위"를 의미합니다^4. 이는 단순한 데이터 유출을 넘어 상당한 금전적 손실로 이어질 수 있는 위협입니다.

LLMjacking의 위험성

생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 기술을 활용해 다양한 작업을 수행하지만, 이러한 고급 기술을 운영하는 데는 막대한 컴퓨팅 자원과 비용이 필요합니다. LLMjacking 공격자들은 다른 조직의 클라우드 환경에 무단으로 접근하여 이러한 비용을 피해자에게 전가하며, 심각한 경우 하루에 최대 46,000달러의 비용이 발생할 수도 있습니다.

현재 클라우드 보안 침해는 매우 흔하며, 대부분의 침해는 클라우드 구성 오류와 관련된 결과이거나 오류로 인해 발생합니다^11. 이러한 상황에서 LLMjacking과 같은 새로운 형태의 보안 위협은 더욱 심각한 문제로 대두되고 있습니다.

LLMjacking 공격의 작동 원리

LLMjacking 공격은 보안이 취약한 클라우드 인스턴스를 표적으로 삼아 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

1. 취약점 발견 및 악용: 공격자는 클라우드 환경의 알려진 취약점이나 잘못된 구성을 찾아 시스템에 접근합니다.
2. 자격 증명 탈취: 시스템 접근 후, API 키나 접근 권한 등의 자격 증명을 탈취합니다. 실제로 최근 보고서에 따르면 12,000개 이상의 API 키와 비밀번호가 인기 있는 LLM의 훈련 데이터에서 발견되었습니다.
3. ORP(OpenAI Reverse Proxy) 구성: 공격자들은 각종 LLM의 API 접근 권한을 훔쳐 ORP라는 것을 구성합니다. ORP는 정상 LLM 서버와 사용자 중간에 개입하는 프록시 서버로, LLM 서비스를 중간에서 가로채 자기 것처럼 사용할 수 있게 합니다^4.
4. 무단 LLM 실행: 탈취한 자격 증명을 사용해 피해자의 클라우드 인스턴스에서 대규모 언어 모델을 실행하고, 그 비용은 피해자에게 청구됩니다.
5. 수익 창출: 공격자는 이렇게 구축한 ORP의 사용권을 다크웹에서 판매하기도 합니다. 예를 들어, "30일 사용에 30달러만 내면" 되는 형태로 판매되고 있습니다^4.

이러한 공격이 성공하면 피해자는 막대한 컴퓨팅 비용을 지불해야 할 뿐만 아니라, 기밀 및 각종 민감 정보가 유출될 가능성도 존재합니다^4.

LLMjacking 방어를 위한 핵심 전략

LLMjacking과 같은 복잡한 보안 위협에 대응하기 위해서는 다층적인 보안 전략이 필요합니다. 다음은 가장 중요한 방어 전략들입니다:

1. 자격 증명 관리 및 API 키 보안

자격 증명 관리는 LLMjacking 방어의 첫 번째 방어선입니다. API 키, 비밀번호 등 시스템 접근을 위한 중요 정보를 안전하게 관리하는 것이 핵심입니다.

효과적인 API 키 관리의 주요 원칙:

• 안전한 키 생성: 강력한 난수 생성기를 사용해 고유하고 예측 불가능한 API 키를 생성합니다^15.
• 안전한 저장: API 키를 소스 코드에 직접 하드코딩하지 말고, 환경 변수나 안전한 구성 파일에 저장해야 합니다^15.
• 접근 제어: 최소 권한 원칙에 따라 API 키에 필요한 권한만 부여하고, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 구현합니다^15.
• 정기적인 키 교체: 보안 위험을 최소화하기 위해 API 키를 정기적으로 업데이트하고, 사용하지 않는 키는 즉시 폐기합니다^15.
• 암호화 적용: API 키는 전송 중과 저장 중 모두 암호화되어야 합니다^15.

2. Shadow AI(섀도우 AI) 관리

Shadow AI란 "기업이나 조직에서 허가되지 않거나 임시로 생성한 AI 모델을 사용하는 미인증 AI 사용 환경"을 의미합니다^14. 이는 LLMjacking과 밀접한 관련이 있으며, 효과적인 관리가 필요합니다.

Shadow AI의 주요 위험:

• 제어 불가능: 통제 불가능한 외부에서 동작하므로 개인 정보 보호, 규정 준수 포함 보안 전반에 잠재적 위험을 초래합니다^14.
• 데이터 유출: 기업의 기밀 정보 및 고객 데이터가 유출될 가능성이 있습니다^14.
• 자원 낭비: 조직 내 AI 프로젝트와 중복 작업이 발생하고, 비용이 낭비됩니다^14.

Shadow AI 대응 방안:

• 시스템 차원 대응: 불필요한 AI 솔루션 접근을 차단하고, 데이터 거버넌스를 적용합니다^14.
• 조직 차원 대응: 중앙 집중식 정책을 수립하고, 리스크와 결과에 대한 교육을 실시합니다^14.
• AI 사용 정책 수립: 안전성이 입증된 AI 도구 사용을 허용하되, 명확한 가이드라인 내에서만 사용하도록 합니다^14.

3. 취약점 관리

취약점 관리는 "사이버 공격과 보안 침해의 위험을 줄이기 위해 기기, 네트워크, 애플리케이션의 보안 결함을 식별, 평가, 해결하는 IT 보안 실행 방식"입니다^5.

취약점 관리의 주요 워크플로우:

• 검색: 알려진 취약점과 잠재적 취약점에 대해 조직의 IT 자산을 점검합니다^5.
• 분류 및 우선순위 지정: 식별된 취약점을 중요도와 실제 위험 수준별로 우선순위를 지정합니다^5.
• 해결: 취약점을 완전히 해결하거나, 악용하기 어렵게 만들거나, 영향을 경감하는 조치를 취합니다^5.
• 재평가: 이전 활동이 효과를 거둬 새로운 취약점이 더 이상 생기지 않았는지 확인합니다^5.
• 리포팅: 취약점 관리의 기본 메트릭을 확립하고 시간 경과에 따른 성과를 모니터링합니다^5.

4. 클라우드 보안 태세 관리(CSPM)

CSPM(Cloud Security Posture Management)은 "클라우드 환경 전반에서 보안 위험 및 규정 준수 위반을 지속적으로 모니터링, 탐지 및 수정하는 관행"입니다^6.

CSPM의 중요성:

• 복잡한 멀티 클라우드 환경의 가시성: CSPM 도구는 모든 클라우드 자산, 구성 및 보안 위험에 대한 통합 보기를 제공하여 사각지대를 줄입니다^6.
• 위험 컨텍스트 및 우선순위 지정: 환경에 위험을 초래하는 잘못된 구성의 우선 순위를 지정하고 컨텍스트를 제공합니다^6.
• 규정 준수 보장: 지속적인 규정 준수 모니터링을 통해 법적 처벌을 예방합니다^6.

CSPM 구현 전략:

• 자동화된 감지: 데이터 침해 및 유출로 이어질 수 있는 잘못된 구성을 자동으로 지속적으로 확인합니다^11.
• 중앙 관리: 위협이 어떻게 탐지, 격리 및 수정되고 있는지 중앙에서 검토합니다^11.
• 지속적인 모니터링: 환경 변화에 따른 새로운 위험을 지속적으로 식별합니다^11.

5. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)

SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템은 "보안 정보 관리(SIM)와 보안 이벤트 관리(SEM)를 하나의 종합적인 보안 솔루션으로 결합하여 위협을 감지하고 규제 준수를 보장"합니다^7.

SIEM의 작동 방식:

• 로그 수집: 조직의 호스트 시스템 및 앱에서 로그인 자격 증명, 액세스한 파일, 방문한 웹 사이트 등의 데이터를 수집합니다^7.
• 데이터 종합 및 분석: 모든 로그를 종합하여 이상한 패턴이나 보안 사고의 징후가 있는지 확인합니다^7.
• AI 활용: 최신 SIEM은 사고를 그룹화하고 우선순위를 지정하는 자동화된 분석가로서 AI를 활용합니다^7.
• 경고 및 대응: 보안 사고가 감지되면 보안팀에 경고를 보내고, 추가 조사를 지원합니다^7.

클라우드 기반 SIEM의 이점:

• 비용 효율성: 온-프레미스 SIEM보다 평균 11% 적은 비용으로 운영 가능합니다^12.
• 성능 및 확장성: "성능 절충, 확장성 및 유지 관리 없이 추가 성능을 제공"합니다^12.
• 실시간 대응: 빠르게 발전하는 위협에 대해 실시간으로 모니터링하고 대응할 수 있습니다^12.

결론: LLMjacking 방지를 위한 종합적 접근

LLMjacking은 클라우드 컴퓨팅과 인공지능 기술의 융합으로 인해 등장한 새로운 보안 위협으로, 조직에 심각한 금전적, 평판적 손실을 가져올 수 있습니다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 다음과 같은 종합적인 접근이 필요합니다:

1. 자격 증명과 API 키를 안전하게 관리하고 정기적으로 교체합니다.
2. Shadow AI를 식별하고 관리하여 미인증 AI 사용으로 인한 위험을 줄입니다.
3. 취약점 관리 시스템을 구축하여 보안 취약점을 신속하게 식별하고 해결합니다.
4. CSPM 솔루션을 도입하여 클라우드 환경의 잘못된 구성을 지속적으로 모니터링합니다.
5. SIEM 시스템을 활용하여 비정상적인 활동과 잠재적인 공격을 실시간으로 감지합니다.
6. 청구 기록을 정기적으로 검토하여 비정상적인 비용 발생을 조기에 발견합니다.

이러한 포괄적인 보안 전략을 통해 LLMjacking과 같은 새로운 위협으로부터 조직의 클라우드 자원과 AI 시스템을 보호할 수 있습니다. 디지털 혁신 시대에 발맞춰 보안 역량도 함께 발전시켜 나가는 것이 중요합니다.

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What is LLMJacking? The Hidden Cloud Security Threat of AI Models

 

LLMjacking: New Cloud Security Threats and Response Strategies

With the advancement of artificial intelligence technology, new types of cybersecurity threats are emerging. Among them, 'LLMjacking' is gaining attention as a serious threat that misappropriates an organization's cloud resources, resulting in massive cost losses. In this article, we will examine the concept and operation of LLMjacking in detail, as well as strategies to effectively defend against it.

LLMjacking: A New Security Threat that Incurs Costs

LLMjacking is a term first mentioned by security firm Sysdig in the first half of 2024, meaning "an attacker using stolen credentials to access a victim's LLM." This is a threat that can lead to significant financial losses beyond simple data leakage.

The Dangers of LLMjacking

Generative AI (GenAI) and large language models (LLMs) use natural language processing technology to perform various tasks, but operating these advanced technologies requires enormous computing resources and costs. LLMjacking attackers gain unauthorized access to other organizations' cloud environments and transfer these costs to victims, which in serious cases can cost up to $46,000 per day.

Currently, cloud security breaches are very common, with most breaches resulting from cloud configuration errors or errors. In this situation, new forms of security threats such as LLMjacking are emerging as an even more serious problem.

How LLMjacking Attacks Work

LLMjacking attacks target vulnerable cloud instances and proceed in the following steps:

1. Finding and Exploiting Vulnerabilities: Attackers find known vulnerabilities or misconfigurations in the cloud environment to access the system.
2. Credential Theft: After accessing the system, they steal credentials such as API keys and access permissions. According to a recent report, more than 12,000 API keys and passwords have been found in training data from popular LLMs.
3. ORP (OpenAI Reverse Proxy) Configuration: Attackers steal API access permissions from various LLMs to configure something called ORP. ORP is a proxy server that intervenes between the normal LLM server and users, allowing LLM services to be intercepted and used as if they were their own.
4. Unauthorized LLM Execution: Using stolen credentials, they run large language models on the victim's cloud instance, and the costs are charged to the victim.
5. Revenue Generation: Attackers may sell usage rights to the ORP they have built on the dark web. For example, they are being sold in the form of "pay only $30 for 30 days of use."

If such an attack is successful, victims not only have to pay enormous computing costs, but there is also the possibility of confidential and sensitive information being leaked.

Key Strategies for Defending Against LLMjacking

To respond to complex security threats such as LLMjacking, a multi-layered security strategy is needed. Here are the most important defense strategies:

1. Credential Management and API Key Security

Credential management is the first line of defense against LLMjacking. The key is to securely manage important information for system access, such as API keys and passwords.

Key Principles of Effective API Key Management:

• Secure Key Generation: Generate unique and unpredictable API keys using a strong random number generator.
• Secure Storage: Do not hardcode API keys directly into source code, but store them in environment variables or secure configuration files.
• Access Control: Grant only necessary permissions to API keys according to the principle of least privilege, and implement role-based access control (RBAC).
• Regular Key Rotation: Regularly update API keys to minimize security risks, and immediately discard unused keys.
• Encryption Application: API keys should be encrypted both in transit and at rest.

2. Shadow AI Management

Shadow AI refers to "an unauthenticated AI usage environment that uses AI models that are not authorized or temporarily created by a company or organization." This is closely related to LLMjacking and requires effective management.

Main Risks of Shadow AI:

• Uncontrollable: It operates in an uncontrollable external environment, posing potential risks to overall security, including personal information protection and compliance.
• Data Leakage: There is a possibility of leakage of confidential information and customer data of the company.
• Waste of Resources: Duplication of work with AI projects within the organization occurs, wasting costs.

Shadow AI Response Measures:

• System-level Response: Block access to unnecessary AI solutions and apply data governance.
• Organizational Response: Establish centralized policies and provide education on risks and consequences.
• Establishing AI Usage Policies: Allow the use of AI tools that have proven safety, but only within clear guidelines.

3. Vulnerability Management

Vulnerability management is "an IT security practice that identifies, evaluates, and resolves security flaws in devices, networks, and applications to reduce the risk of cyber attacks and security breaches."

Key Workflow of Vulnerability Management:

• Discovery: Check the organization's IT assets for known and potential vulnerabilities.
• Classification and Prioritization: Prioritize identified vulnerabilities by importance and actual risk level.
• Resolution: Take measures to completely resolve vulnerabilities, make them difficult to exploit, or mitigate their impact.
• Reassessment: Confirm that previous activities have been effective and that no new vulnerabilities have emerged.
• Reporting: Establish basic metrics for vulnerability management and monitor performance over time.

4. Cloud Security Posture Management (CSPM)

CSPM (Cloud Security Posture Management) is "a practice that continuously monitors, detects, and remediates security risks and compliance violations across cloud environments."

Importance of CSPM:

• Visibility in Complex Multi-cloud Environments: CSPM tools provide an integrated view of all cloud assets, configurations, and security risks, reducing blind spots.
• Risk Context and Prioritization: Prioritize and provide context for misconfigurations that pose risks to the environment.
• Ensuring Compliance: Prevent legal penalties through continuous compliance monitoring.

CSPM Implementation Strategy:

• Automated Detection: Automatically and continuously check for misconfigurations that can lead to data breaches and leaks.
• Centralized Management: Review how threats are detected, isolated, and remediated from a central location.
• Continuous Monitoring: Continuously identify new risks due to environmental changes.

5. Security Information and Event Management (SIEM)

SIEM (Security Information and Event Management) systems "combine security information management (SIM) and security event management (SEM) into a comprehensive security solution to detect threats and ensure regulatory compliance."

How SIEM Works:

• Log Collection: Collect data such as login credentials, accessed files, and visited websites from the organization's host systems and apps.
• Data Integration and Analysis: Combine all logs to check for unusual patterns or signs of security incidents.
• AI Utilization: Latest SIEM utilizes AI as an automated analyst to group and prioritize incidents.
• Alerting and Response: Alert the security team when security incidents are detected and support additional investigation.

Benefits of Cloud-Based SIEM:

• Cost Efficiency: Can be operated at an average cost of 11% less than on-premises SIEM.
• Performance and Scalability: "Provides additional performance without performance trade-offs, scalability, and maintenance."
• Real-time Response: Can monitor and respond to rapidly evolving threats in real-time.

Conclusion: A Comprehensive Approach to Preventing LLMjacking

LLMjacking is a new security threat that has emerged due to the fusion of cloud computing and artificial intelligence technology, and can bring serious financial and reputational losses to organizations. To effectively respond to these threats, a comprehensive approach is needed such as:

1. Securely manage credentials and API keys and rotate them regularly.
2. Identify and manage Shadow AI to reduce the risks associated with unauthorized AI use.
3. Build a vulnerability management system to quickly identify and resolve security vulnerabilities.
4. Adopt CSPM solutions to continuously monitor misconfigurations in the cloud environment.
5. Utilize SIEM systems to detect abnormal activities and potential attacks in real-time.
6. Regularly review billing records to detect abnormal cost occurrences early.

Through these comprehensive security strategies, organizations can protect their cloud resources and AI systems from new threats like LLMjacking. It is important to develop security capabilities in step with the digital transformation era.

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