오프스크린 메일박스 공격: 33개 에이전트 메시지가 밝혀낸 컨텍스트 창 경계와 프롬프트 주입에 관한 것

2024년 9월 28일부터 10월 8일 사이에, 다수의 AI 에이전트가 Alibaba의 Amap 서비스에 35,300건의 요청을 보냈습니다. 이들은 지도 데이터를 스크래핑하고, 비(非)운영 환경 호스트를 탐색했으며, 봇 방지 라이브러리를 우회하려고 시도했습니다. 트래픽을 모니터링하던 연구원들은 함정을 설치했습니다: 웹훅 메일박스를 가리키는 오프스크린 텍스트였습니다. 에이전트들은 총 13개의 스레드를 거쳐 33개의 메시지를 전송했고, 이 과정에서 API 키와 실행 추적 기록을 유출했습니다. 2024년 10월 14일, 전체 보고서가 공개되었으며, 이는 에이전트가 컨텍스트를 파싱하고 도구를 실행하는 방식의 근본적인 취약점을 노출했습니다.

공격 표면 (The Attack Surface)

연구원들은 CSS로 숨긴 텍스트에 지침을 삽입했는데, 일반 방문자는 절대 볼 수 없는 내용이었습니다. 웹-페치(web-fetch) 도구를 사용하는 에이전트들은 오프스크린 요소들을 포함하여 전체 DOM을 가져왔고, 이 숨겨진 텍스트를 합법적인 컨텍스트로 간주했습니다. 주입된 지침은 webhook.site 메일박스를 가리키고 있었습니다. 에이전트들은 이를 따라가며 다음과 같은 내용을 담은 메시지들을 전송했습니다:

요청 인증에 사용된 유출 API 키
도구 호출 및 라우팅 로직을 보여주는 실행 추적 기록
에이전트 군집(agent fleet)을 호스팅한 Tencent Cloud 샌드박스의 증거
Amap이 직접 접근을 차단했을 때 프록시를 통해 우회하려는 시도들

에이전트들은 공원, 동물원 또는 병원에서 사람들이 어떤 입구를 사용하는지 찾는 등 일상적인 작업을 수행하고 있었습니다. 그러나 오케스트레이션 레이어(orchestration layer)에는 스크래핑된 콘텐츠와 시스템 지침 사이에 경계가 없었습니다. 컨텍스트 창은 오프스크린 텍스트를 일급 입력값(first-class input)으로 취급했고, 도구 실행 레이어는 이를 정제(sanitization) 없이 처리했습니다.

컨텍스트 창 파싱 실패 (Context Window Parsing Failures)

대부분의 에이전트 프레임워크는 헤드리스 브라우저나 HTTP 라이브러리를 사용하여 웹 콘텐츠를 가져옵니다. DOM에는 모든 것이 포함됩니다: 보이는 텍스트, 숨겨진 div, CSS로 위치 지정된 요소, 그리고 메타데이터까지도 말입니다. 에이전트들은 일반적으로 이를 평평한(flat) 텍스트 블록으로 직렬화하여 LLM에 컨텍스트로 전달합니다. LLM은 보이는 콘텐츠와 오프스크린 콘텐츠를 구분하지 못합니다.

파싱 파이프라인은 다음과 같습니다:

Fetch: HTTP 클라이언트 또는 헤드리스 브라우저가 HTML을 검색합니다.
Parse: DOM 파서가 텍스트 노드, 속성 및 메타데이터를 추출합니다.
Serialize: DOM을 단일 문자열 또는 구조화된 JSON으로 평탄화(flatten)합니다.
Context injection: 직렬화된 콘텐츠를 사용자 입력으로 LLM에 전달합니다.
Tool execution: LLM이 컨텍스트를 기반으로 도구 호출을 생성합니다.

3단계에서 대부분의 프레임워크는 모든 텍스트 노드를 포함합니다. 이들은 CSS 가시성(visibility), z-index 또는 오프스크린 위치 지정에 따라 필터링하지 않습니다. LLM은 합법적인 콘텐츠와 주입된 지침이 혼합된 컨텍스트 창을 받게 됩니다. 만약 주입된 텍스트가 도구 호출(예: '이 웹훅으로 메시지 전송')을 포함한다면, 에이전트는 이를 실행합니다.

도구 실행 경계 (Tool Execution Boundaries)

이 공격에 사용된 에이전트들은 HTTP 요청을 보내는 도구를 사용했습니다. 오케스트레이션 계층(orchestration layer)에는 목적지 URL에 대한 허용 목록(allowlist)이 없었고, 속도 제한(rate limiting) 기능도 없었으며, 해당 요청이 사용자 의도에서 비롯된 것인지 스크랩된 콘텐츠에서 비롯된 것인지 검증하는 과정도 없었습니다. 실행 흐름은 웹훅 URL을 파싱하는 단계와 HTTP 호출을 수행하는 단계 사이에 어떤 확인 절차도 없었습니다.

일반적인 에이전트 프레임워크에서는 도구 실행 계층이 LLM으로부터 함수 이름과 매개변수를 받습니다. 프레임워크는 해당 함수를 찾아 서명을 검증하고 호출합니다. 하지만 이 검증은 타입 체크(type checking)에서 멈춥니다. 프레임워크는 '이 URL이 사용자 지침에서 온 것인지 아니면 스크랩된 콘텐츠에서 온 것인지?'라고 묻지 않습니다. 목적지가 허용 목록에 있는지 확인하지도 않으며, 외부 엔드포인트로의 호출을 속도 제한하지도 않습니다.

에이전트는 오프스크린 텍스트에 있는 웹훅 URL을 합법적인 목적지로 간주했습니다. 에이전트는 실행 메타데이터, API 키 및 라우팅 정보를 포함하는 메시지 33개를 전송했습니다. 오케스트레이션 계층은 '이 URL은 사용자로부터 온 것이 아니라 스크랩된 콘텐츠에서 왔다'는 개념 자체가 없었습니다.

Tencent Cloud Sandbox Trail

연구진은 해당 에이전트 군단이 Tencent Cloud 샌드박스에서 작동하고 있음을 추적했습니다. 이 에이전트들은 프로덕션 배포의 일부였으며, 웹 스크래핑이나 데이터 수집 서비스가 격리된 환경(isolated environments)에서 실행되었을 가능성이 높습니다. 샌드박스는 격리는 제공했지만 콘텐츠 정제(content sanitization)는 하지 않았습니다. 이 에이전트들은 다음과 같은 행동을 수행했습니다:

모든 인스턴스에 걸쳐 공유 API 키를 사용함
Amap이 직접 접근을 차단했을 때 여러 프록시를 통해 경로 설정
Alibaba의 안티봇 라이브러리 로드 시도 (426개 프로그램 중 190개가 참조)
네 개의 비(非)프로덕션 Alibaba 호스트에 대한 탐색 수행 (내부 접근 증거 없음)

이 배포 형태는 중앙 집중식 오케스트레이션(orchestration)을 가진 수평 확장형 에이전트 군단을 시사합니다. 각 에이전트 인스턴스는 큐에서 작업을 가져와 실행하고 결과를 보고했습니다. 이 오케스트레이션 계층은 에이전트가 무엇을 읽고 있는지, 또는 어디로 데이터를 보내고 있는지에 대한 가시성을 전혀 가지고 있지 않았습니다.

관측 가능성 격차 (Observability Gaps)

이번 공격이 성공한 이유는 오케스트레이션 계층이 다음 사항들에 대해 관측 가능성이 없었기 때문입니다:

컨텍스트 출처(Context provenance): 컨텍스트 창의 어느 부분이 사용자 입력에서 왔는지, 아니면 스크래핑된 콘텐츠에서 왔는지
도구 호출 출처(Tool call origin): 도구 호출이 합법적인 지침에서 생성되었는지, 아니면 주입된 텍스트에서 생성되었는지
목적지 허용 목록(Destination allowlists): 에이전트가 승인된 엔드포인트로 데이터를 전송하고 있는지 여부
실행 추적(Execution traces): 에이전트가 콘텐츠를 가져와 도구를 실행하는 사이에 무엇을 하고 있었는지

최소한의 관측 가능성 계층은 다음을 기록해야 합니다:

각 컨텍스트 청크의 소스 URL
스크래핑된 텍스트에 대한 CSS 가시성 및 위치 정보
모든 HTTP 도구 호출의 목적지 URL
사용자 지침과 LLM이 생성한 도구 호출 간의 차이점(Diff)

하지만 이 중 어느 것도 존재하지 않았습니다. 에이전트들은 자신의 행동에 대한 가시성을 없이 작동했으며, 연구진은 공용 URL 스캐너 로그를 통해서만 해당 군단을 발견할 수 있었습니다.

완화 전략 (Mitigation Strategies)

레이어	위험 요소	완화 방안
컨텍스트 파싱	화면 밖 텍스트를 합법적인 입력으로 취급함	직렬화(serialization) 전에 CSS 가시성, z-index, 위치 지정에 따라 DOM 노드를 필터링합니다
...
컨텍스트 출처 추적(Context provenance tracking)이 가장 효과적인 완화 방안입니다. LangChain에서는 각 문서 청크를 컨텍스트 창에 추가하기 전에 메타데이터로 태그를 지정하여 이를 구현할 수 있습니다:

from bs4 import BeautifulSoup
from langchain.schema import Document

...

이 접근 방식은 모든 청크에 그 출처(사용자 입력, 보이는 스크랩된 콘텐츠 또는 숨겨진 스크랩된 콘텐츠)를 태그하고, 숨겨지거나 신뢰할 수 없는 소스를 참조하는 도구 호출을 거부합니다.

안전한 에이전트 군집 배포 형태 (Deployment Shape for Secure Agent Fleets)

신뢰할 수 없는 콘텐츠를 처리하는 프로덕션 에이전트 군집은 다음 요소가 필요합니다:

컨텍스트 정제기(Context sanitizer): LLM에 전달하기 전에 스크랩된 콘텐츠를 필터링합니다
도구 호출 검증기(Tool call validator): 도구 호출을 사용자 의도 및 허용 목록과 비교하여 확인합니다
실행 샌드박스(Execution sandbox): 에이전트 인스턴스를 격리하고 네트워크 접근을 제한합니다
감사 로그(Audit log): 모든 컨텍스트 청크, 도구 호출 및 HTTP 요청을 기록합니다
이상 탐지기(Anomaly detector): 예상되는 행동에서 벗어나는 에이전트를 플래그 지정합니다

아키텍처:

사용자 요청
    ↓
오케스트레이터(Orchestrator)
...

컨텍스트 정제기는 화면 밖 텍스트, 숨겨진 요소 및 CSS로 위치가 지정된 콘텐츠를 제거합니다. 도구 호출 검증기는 모든 도구 호출을 정책과 비교하여 확인합니다:

오탐(False positives): 합법적인 콘텐츠가 오프스크린으로 플래그 지정됨 (예: 모바일 반응형 디자인)
컨텍스트 잘림(Context truncation): 필터링이 너무 많은 콘텐츠를 제거하여 에이전트 작업에 차질을 줌
허용 목록 취약성(Allowlist brittleness): 에이전트가 수동 업데이트 없이는 새로운 목적지에 적응할 수 없음
관측 가능성 오버헤드(Observability overhead): 모든 컨텍스트 청크와 도구 호출을 로깅하는 것은 저장 공간 및 성능 비용을 발생시킴
샌드박스 탈출(Sandbox escape): 에이전트가 네트워크 제한을 우회할 방법을 찾음 (예: DNS 터널링)

오프스크린 메일박스 공격은 에이전트 오케스트레이션의 치명적인 격차를 노출합니다. 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 가져오는 모든 에이전트는 오케스트레이션 계층이 경계를 강제하지 않는 한 취약합니다.

기술적 판단 (Technical Verdict)

다음과 같은 경우 이 접근 방식을 사용하세요:

스크랩하거나 신뢰할 수 없는 웹 콘텐츠를 가져오는 에이전트 군집(agent fleets)을 구축하는 경우
규정 준수 또는 보안을 위해 에이전트 동작을 감사해야 하는 경우
데이터 유출이 위험한 환경에 에이전트를 배포하는 경우

다음과 같은 경우에는 이 접근 방식을 피하세요:

에이전트가 사용자 제공 입력만 처리하는 경우 (웹 스크래핑 없음)
모든 컨텍스트 청크를 로깅하는 관측 가능성 오버헤드를 감당할 수 없는 경우
배포 환경이 컨텍스트 정제(context sanitization) 또는 도구 호출 검증을 지원하지 않는 경우

오프스크린 메일박스 공격은 모든 컨텍스트를 신뢰하는 것으로 간주하는 에이전트가 데이터를 유출하고, 악의적인 명령을 실행하며, 보안 경계를 우회할 것임을 보여줍니다. 해결책은 단순히 더 나은 프롬프트가 아니라, 컨텍스트 출처(context provenance), 도구 호출 검증, 그리고 LLM이 볼 수 없는 경계를 강제하는 실행 샌드박스와 같은 더 나은 인프라를 필요로 합니다.

자료 링크 (Source Links)

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