AI Red TeamingAI 레드티밍
Building Trustworthy AI Through Adversarial Testing
AI 서비스의 숨은 오남용 경로와 안전장치의 공백을 실제 공격자 관점에서 재현하고 검증합니다
Secure AI
Before It Learns to Fail
실제 AI 공격 시나리오로 안전성을 사전에 검증
AI Read Teaming (AI 레드티밍)은 AI 서비스의 숨은 오남용 경로와 안전장치의 공백을 실제 공격자 관점에서 재현하고 검증합니다. 프롬프트 공격, RAG 정보 유출, AI Agent 오남용 등 실제 공격자 관점의 시나리오를 재현하며, 서비스 출시 전 AI의 보안 취약점과 정책 우회 가능성을 검증해, 안전한 AI 운영을 지원합니다.
Input-to-Action AI Risks,
Untested Guardrails
입력부터 실행까지, 검증되지 않은 AI 리스크
Unproven Security Assurance
Before AI Launch
AI 서비스 도입·출시 전 보안 검증 근거 부족
- 사내 AI 서비스 도입 또는 출시 일정은 잡혔지만, 프롬프트 조작이나 정책 우회 등 실제 오남용 시나리오에서 안전장치가 작동하는지 증명할 근거가 부족합니다.
- 실제 사용자가 시도할 수 있는 우회 입력을 재현하고, 어떤 조건에서 정책과 통제가 무력화되는지 확인하는 절차가 필요합니다.
RAG Access Boundaries
& Response Leakage
권한 경계를 넘는 AI 응답 유출
- 문서 권한은 설정했지만, AI가 답변을 생성하는 과정에서 권한 밖 정보가 교묘히 섞이지 않는지 확실하게 검증하기 까다롭습니다.
- 접근 권한이 없는 문서 내용이 요약 노출되거나 민감정보가 응답에 재구성되지 않도록 검색부터 최종 응답까지의 권한 경계를 검증해야 합니다.
Prompt-to-Action Risk
in AI Agents
프롬프트가 실행으로 이어지는 AI Agent 리스크
- AI Agent가 API와 업무 시스템까지 호출하면서, 프롬프트 하나가 실제 실행으로 이어지는 지점이 생겼습니다.
- 악의적 입력이나 외부 문서의 지시가 도구 호출로 연결될 경우에 대비해 실행 권한, 호출 조건, 승인 절차, 로그 추적까지 함께 점검해야 합니다.
AI Attack Path Validation
& Guardrail Testing
AI 공격 경로 검증과 안전장치 점검
What is AI Red Teaming?
AI 레드티밍이란?
AI 레드티밍은 생성형 AI, LLM, RAG, AI Agent 서비스가 실제 사용자 환경에서 어떻게 오남용될 수 있는지 공격자 관점에서 검증하는 보안 테스트입니다. 프롬프트 조작, 정책 우회, 민감정보 노출, 권한 오남용, 비정상 실행 가능성을 실전 시나리오 기반으로 점검하고, 서비스 운영에 필요한 대응체계와 개선 방향을 제시합니다.
AI Attack Path Discovery
AI 공격 경로 식별
AI 서비스의 입력, 응답, 데이터 참조, 권한 처리, 외부 도구 연동 흐름을 분석해 기존 웹·앱 점검으로는 드러나기 어려운 AI 특화 공격 경로와 악용 가능성이 높은 리스크를 식별합니다.
Guardrail Testing Under Adversarial Inputs
공격성 입력 기반 안전장치 검증
AI 서비스에 적용된 보안 정책과 안전장치가 공격성 입력과 우회 시도에도 설계대로 작동하는지 검증하고, 출시 전 또는 운영 중 발생할 수 있는 통제 공백을 확인합니다.
Business Impact-based AI Risk Prioritization
비즈니스 영향도 기반 AI 리스크 우선순위화
AI 오작동과 오남용 가능성을 기술적 심각도와 비즈니스 영향도 기준으로 분석해 개인정보 노출, 내부 기밀 유출, 비인가 실행 리스크를 줄이기 위한 개선 우선순위를 제시합니다.
AI Red Teaming Validation Process
AI 레드티밍 검증 프로세스
01
AI Service Scoping
& Risk Mapping
AI 서비스 범위 정의 및 리스크 매핑
- AI 모델, 프롬프트, 데이터 소스, RAG 구조, API 연동, 권한 체계, 외부 도구 연결 현황 파악
- 서비스 목적, 사용자 권한, 처리 데이터 민감도, 운영 환경을 기준으로 주요 검증 범위와 우선순위 정의
02
Scenario Design
& Attack Simulation
공격 시나리오 설계 및 시뮬레이션
- 프롬프트 인젝션, 정책 우회, 민감정보 유도, 권한 초과 요청, 데이터 추출 시나리오를 서비스 특성에 맞춰 설계
- 실제 사용자가 입력할 수 있는 자연어 기반 공격 패턴과 우회 기법을 적용해 AI 서비스 응답 및 처리 흐름 검증
03
Exploitability Assessment
& Failure Analysis
악용 가능성 평가 및 실패 원인 분석
- AI 서비스 구조와 사용 맥락을 기준으로 주요 취약점과 오남용 가능성 점검
- 시나리오 단계별 공격 성공 원인과 방어 체계 공백을 분석해 실질적인 개선 포인트 도출
04
Guardrail Improvement
& Monitoring Criteria
안전장치 개선 및 모니터링 기준 수립
- 발견된 취약점과 오남용 경로를 기준으로 프롬프트 정책, 권한 통제, 데이터 접근 제한, 승인 절차 등 보완이 필요한 안전장치 설계
- AI 서비스 운영 중 지속 확인해야 할 위험 지표, 로그 항목, 탐지 기준을 정의해 재발 가능성 완화
05
Risk Reporting & Remediation Guidance
리스크 보고서 및 개선 가이드 제공
- 발견 취약점과 오남용 가능성을 기술적 심각도 및 비즈니스 영향도 기준으로 정리된 보고서 제공
- 프롬프트 보완, 정책 강화, 권한 통제, 데이터 접근 제한, 로깅 및 모니터링 개선 등 실행 가능 조치 방안 등 실무형 가이드 제공
Standards-based AI Validation,
Intelligence-led Scenarios
국제 기준과 위협 인텔리전스를 결합한 AI 보안 검증
Risk-based AI Security Validation
AI 리스크 기반 보안 검증 체계
S2W는 OWASP Top 10 for LLM Applications 등 국제 기준을 바탕으로 고객사의 서비스 구조, 데이터 민감도, 권한 체계, 운영 환경을 반영해 검증 범위를 설계합니다. 특히 LLM, RAG, AI Agent 서비스별 공격 표면과 운영 리스크를 구분해 실제 환경에 맞는 점검 기준을 적용합니다.
국제 AI 보안 리스크 기준 반영
국제 AI 보안 리스크 기준을 반영한 점검 체계 적용
유형별 검증 체계 구성
LLM, RAG, AI Agent 등 서비스 유형별 검증 항목 구성
맞춤형 진단 설계
서비스 구조와 데이터 민감도를 반영한 맞춤형 진단 범위 설계
Threat Intelligence-led Attack Scenario Design
위협 인텔리전스 기반 AI 공격 시나리오 설계
AI 레드티밍은 단순한 프롬프트 테스트를 넘어 실제 공격자의 우회 및 악용 방식을 재현하는 작업입니다. S2W는 통합분석실 TALON의 분석 역량을 결합해 다크웹, 해킹 포럼, 위협 채널의 최신 공격 기법과 LLM 악용 페이로드를 AI 서비스 진단 시나리오에 반영합니다.
최신 위협 인텔리전스 연계
CTI 기반 최신 공격 기법 및 위협 행위자 TTP 분석
히든 채널 LLM 악용 페이로드 반영
다크웹·해킹포럼에서 관찰되는 LLM 공격 페이로드 반영
고도화된 침투 시나리오 설계
프롬프트 인젝션, 정책 우회, 민감정보 유도 시나리오 설계
실질적 오남용 가능성 검증
실제 위협 환경을 반영한 AI 서비스 오남용 가능성 검증
Risk-based AI Security Validation
AI 리스크 기반 보안 검증 체계
S2W는 OWASP Top 10 for LLM Applications 등 국제 기준을 바탕으로 고객사의 서비스 구조, 데이터 민감도, 권한 체계, 운영 환경을 반영해 검증 범위를 설계합니다. 특히 LLM, RAG, AI Agent 서비스별 공격 표면과 운영 리스크를 구분해 실제 환경에 맞는 점검 기준을 적용합니다.
국제 AI 보안 리스크 기준 반영
국제 AI 보안 리스크 기준을 반영한 점검 체계 적용
유형별 검증 체계 구성
LLM, RAG, AI Agent 등 서비스 유형별 검증 항목 구성
맞춤형 진단 설계
서비스 구조와 데이터 민감도를 반영한 맞춤형 진단 범위 설계
Threat Intelligence-led Attack Scenario Design
위협 인텔리전스 기반 AI 공격 시나리오 설계
AI 레드티밍은 단순한 프롬프트 테스트를 넘어 실제 공격자의 우회 및 악용 방식을 재현하는 작업입니다. S2W는 통합분석실 TALON의 분석 역량을 결합해 다크웹, 해킹 포럼, 위협 채널의 최신 공격 기법과 LLM 악용 페이로드를 AI 서비스 진단 시나리오에 반영합니다.
최신 위협 인텔리전스 연계
CTI 기반 최신 공격 기법 및 위협 행위자 TTP 분석
히든 채널 LLM 악용 페이로드 반영
다크웹·해킹포럼에서 관찰되는 LLM 공격 페이로드 반영
고도화된 침투 시나리오 설계
프롬프트 인젝션, 정책 우회, 민감정보 유도 시나리오 설계
실질적 오남용 가능성 검증
실제 위협 환경을 반영한 AI 서비스 오남용 가능성 검증
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