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AI 시대의 IT 보안 따라하기 (해킹의 기초부터 LLM·AI 에이전트 보안까지)

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eBook AI 시대의 IT 보안 따라하기 (해킹의 기초부터 LLM·AI 에이전트 보안까지)

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이창근 저

위키독스 2026.10.13.

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소개

이 책은 단순히 해킹 기술을 나열하는 책이 아닙니다. IT 시스템이 PC에서 네트워크, 웹, 클라우드를 거쳐 AI Agent로 발전하는 동안 공격과 방어 기술이 어떻게 함께 진화해 왔는지를 직접 실습하며 배우는 보안 입문서이자 실전 가이드입니다. 보안 기술이 등장한 배경부터 실제 공격 원리, 취약점 분석, 방어 방법까지 시대순으로 살펴봅니다. 특히 공격에 성공하는 것에서 끝나지 않고, 로그를 통해 공격 흔적을 관찰하고, 코드와 설정을 수정한 뒤, 동일한 공격을 다시 실행하여 방어가 제대로 작동하는지 검증합니다. <AI 활용 집필 안내> 이 책은 Claude Code(AI)를 활용하여 작성되었습니다. 모든 실습은 저자가 실제 환경에서 실행하고 결과를 확인하는 방식으로 집필하며, 각 페이지 상단에 검증 상태를 표시합니다. [검증] 직접 실행하여 확인한 페이지로, 실측 시점과 사용한 도구 버전을 함께 기록합니다. [참고] 공식 문서와 대조하여 작성한 페이지로, 아직 실행 검증을 완료하지 않은 내용입니다. <이 책의 특징> 1. 시대순으로 배우는 보안 기술의 발전 System → Network → Web → Cloud·Supply Chain → AI·LLM → AI Agent 순서로 보안 기술의 발전 과정을 살펴봅니다. 각 기술이 왜 등장했으며, 새로운 환경에서 어떤 공격과 방어 기술이 필요해졌는지 이해할 수 있습니다. 2. 공격부터 방어 검증까지 이어지는 실습 모든 실습은 Attack → Observe → Defend → Verify의 네 단계로 진행합니다. 직접 공격하고, 로그와 시스템 동작을 관찰하고, 취약점을 수정한 뒤, 같은 공격을 반복하여 방어 효과를 확인합니다. 3. LLM·RAG·AI Agent 보안 실습 Prompt Injection, RAG Poisoning, Tool Misuse, MCP 보안 등 최신 AI 시스템의 주요 취약점을 로컬 환경에서 재현합니다. 특히 Prompt Injection과 도구 실행 권한이 결합될 때 발생하는 위험을 직접 경험하고 방어 방법을 학습합니다. 4. 최종 프로젝트: Secure AI Agent 만들기 의도적으로 취약한 AI Agent를 구현하고 다양한 공격을 수행합니다. 이후 최소 권한 원칙, Sandbox, 사람의 승인 절차, 정책 엔진 등을 단계적으로 적용하여 더욱 안전한 AI Agent로 개선합니다. 5. 최신 보안 프레임워크와 연계 OWASP Top 10:2025, OWASP LLM Top 10, OWASP Agentic Top 10, MITRE ATT&CK, MITRE ATLAS, NIST AI RMF 등 주요 보안 프레임워크와 실습 내용을 연결하여 체계적인 보안 지식을 익힐 수 있습니다. 6. GPU 없이 PC 한 대로 실습 Docker 기반 로컬 실습 환경과 Ollama 소형 언어 모델을 활용하므로 별도의 GPU 없이도 주요 실습을 진행할 수 있습니다. OpenAI API를 이용하는 방법도 함께 안내하여 다양한 개발 환경에서 실습할 수 있도록 구성했습니다. <대상 독자> 보안을 처음 공부하면서 해킹의 역사부터 최신 AI 보안까지 전체적인 흐름을 이해하고 싶은 개발자와 IT 실무자에게 적합합니다. 웹과 클라우드 보안에 익숙하지만 LLM, RAG, AI Agent 보안을 새롭게 학습하려는 보안 실무자에게도 도움이 됩니다. LLM 애플리케이션과 AI Agent를 개발하면서 Prompt Injection, Tool Misuse 등의 보안 위협에 대비하려는 AI 엔지니어를 위한 실습도 포함하고 있습니다. 또한 로그 분석, 취약 코드 탐지, 보안 관제(SOC) 등 실제 보안 업무에 AI를 활용하는 방법을 배우고 싶은 독자도 활용할 수 있습니다. <안전한 실습 원칙> 이 책의 모든 공격 실습은 독자 자신의 PC에 구축한 격리된 로컬 환경과 의도적으로 취약하게 만든 애플리케이션만을 대상으로 합니다. 허가받지 않은 시스템을 공격하는 행위는 불법이며, 실습에 앞서 '00-3. 안전하고 합법적으로 보안 실습하기'를 반드시 읽어야 합니다. <예제 코드> https://github.com/ady95/security_tutorial <참고 자료> OWASP Top 10:2025 https://owasp.org/Top10/2025/ OWASP Gen AI Security Project https://genai.owasp.org/ MITRE ATT&CK https://attack.mitre.org/ MITRE ATLAS https://atlas.mitre.org/ NIST AI Risk Management Framework https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

소개 더보기펼치기

00-1. 왜 지금 다시 IT 보안인가 ? PC에서 AI Agent까지
00-2. 이 책의 실습 방법 ? Attack → Observe → Defend → Verify
00-3. 안전하고 합법적으로 보안 실습하기
00-4. 실습: 보안 실습 환경 한 번에 구축하기

01. IT 보안은 어떻게 발전해왔는가
01-1. 보안의 기본 개념 ? CIA Triad부터 Red Team까지
01-2. 해킹의 역사 1 ? 초기 해킹에서 웹 해킹까지
01-3. 해킹의 역사 2 ? 클라우드·공급망·랜섬웨어 그리고 AI
01-4. 공격자는 어떻게 생각하는가 ? 공격 단계와 MITRE ATT&CK
01-5. 실습: 공격 시나리오를 MITRE ATT&CK 흐름으로 표현하기

02. 네트워크와 시스템 해킹 따라하기
02-1. 네트워크를 알아야 공격이 보인다
02-2. 실습: Wireshark로 네트워크 패킷 관찰하기
02-3. 공격자는 어떻게 시스템을 찾는가 ? 정찰과 공격 표면
02-4. 실습: 격리된 Docker 환경에서 Nmap으로 서버 조사하기
02-5. Linux 서버를 공격자의 눈으로 바라보기
02-6. 실습: 의도적으로 잘못 설정된 Linux 서버 찾아내기
02-7. 로그에는 공격의 흔적이 남는다
02-8. 실습: 공격 전후 로그 비교하기
02-9. 실습: 방어자가 되어보자 ? 서버 Hardening 후 다시 테스트하기

03. 웹 해킹 따라하기
03-1. 웹은 어떻게 동작하는가 ? 개발자 도구로 HTTP 관찰하기
03-2. 실습: Burp Suite로 웹 요청 가로채고 바꿔 보기
03-3. SQL Injection은 왜 발생하는가
03-4. 실습: SQL Injection 공격 → 코드 수정 → 재검증
03-5. XSS ? Reflected·Stored·DOM
03-6. 실습: XSS 취약 페이지와 수정 페이지 비교하기
03-7. 인증과 세션 공격 이해하기
03-8. 실습: IDOR 찾고 사용자·관리자 권한 분리하기
03-9. OWASP Top 10:2025 따라가기

04. Cloud·Container·Supply Chain 보안 따라하기
04-1. 보안의 중심이 네트워크에서 Identity로 ? IAM과 Zero Trust
04-2. Docker 보안 ? 컨테이너 격리의 경계
04-3. 실습: 취약한 Docker 설정 찾아내기
04-4. API Key와 Secret 관리
04-5. 실습: 코드에 포함된 Secret 찾아내고 제거하기
04-6. 소프트웨어 공급망 ? Dependency부터 SBOM까지
04-7. 실습: 프로젝트 Dependency와 알려진 취약점 검사하기
04-8. DevSecOps ? Shift Left와 보안 자동화
04-9. 실습: 간단한 Security Pipeline 만들어보기

05. AI가 보안 도구가 되다
05-1. ChatGPT 이후 보안은 어떻게 달라졌는가
05-2. 실습: LLM으로 대량의 서버 로그에서 이상 행위 찾기
05-3. 실습: LLM 코드 리뷰와 SAST 결과 비교하기
05-4. 실습: AI 기반 Threat Hunting ? 보안 이벤트 분류와 우선순위
05-5. AI 시대의 SOC ? SIEM·SOAR·Human-in-the-loop

06. 이제 AI 자체가 공격 대상이다
06-1. AI Security란 무엇인가 ? AI 보안의 네 가지 관점
06-2. 머신러닝 모델은 어떻게 공격받는가
06-3. 실습: 작은 이미지 분류 모델로 Adversarial Example 만들기
06-4. LLM 애플리케이션의 새로운 공격 표면

07. LLM 해킹과 방어 따라하기
07-1. Prompt Injection의 원리 ? 명령과 데이터가 섞일 때
07-2. 실습: 격리된 테스트 LLM에서 Prompt Injection 재현하기
07-3. Jailbreak ? Safety Alignment와 그 한계
07-4. 실습: System Prompt Leakage 재현하고 막기
07-5. Sensitive Information Disclosure ? LLM을 통한 정보 유출
07-6. Improper Output Handling ? LLM 출력을 신뢰하면 안 되는 이유
07-7. 실습: LLM 출력이 XSS·명령 실행으로 이어지는 순간 막기
07-8. OWASP LLM Top 10 따라가기

08. RAG 해킹 따라하기
08-1. RAG는 왜 새로운 공격 표면인가
08-2. 실습: 나만의 작은 RAG 만들기
08-3. 실습: RAG Poisoning ? 악성 문서로 검색 결과 오염시키기
08-4. Retrieval Manipulation ? 검색은 어떻게 조작되는가
08-5. 실습: RAG를 통한 정보 유출과 검색 권한 제어
08-6. 실습: 안전한 RAG 만들기

09. AI Agent 해킹 따라하기
09-1. Chatbot에서 Agent로 ? 텍스트가 행동이 되다
09-2. 실습: Tool Calling 로컬 Agent 만들기
09-3. 실습: Prompt Injection + Tool ? 위험은 어디서 커지는가
09-4. Agent Goal Hijacking
09-5. Tool Misuse와 Excessive Agency
09-6. Tool Poisoning과 Context Poisoning
09-7. Agent Identity와 Credential
09-8. MCP 보안
09-9. 실습: Agent 공격을 OWASP Agentic Top 10과 MITRE ATLAS로 분석하기

10. 안전한 AI Agent 만들기
10-1. Agent에게 모든 권한을 주면 왜 위험한가
10-2. Least Privilege Agent ? 권한을 다섯 갈래로 나누기
10-3. Agent Sandbox
10-4. Human-in-the-loop ? 사람이 승인하는 Agent
10-5. Policy Enforcement ? Allowlist에서 Policy Engine까지
10-6. NVIDIA OpenShell 사례로 보는 Agent Sandbox

11. AI Red Team / Blue Team 따라하기
11-1. AI Red Teaming이란 ? Red·Blue·Purple Team
11-2. Threat Modeling ? 신뢰 경계와 데이터 흐름
11-3. 실습: AI 애플리케이션 Threat Model 만들기
11-4. 공격 시나리오 설계하기
11-5. 실습: AI Agent 공격 Detection Rule 만들기
11-6. 실습: 방어 후 다시 공격하기 ? Purple Team 사이클

12. 최종 프로젝트 ? Secure AI Agent 만들기
12-1. 1단계: 취약한 AI Agent 만들기
12-2. 2단계: Threat Model 작성하기
12-3. 3단계: Red Teaming 1 ? Prompt Injection과 RAG Poisoning 테스트
12-4. 4단계: Red Teaming 2 ? Tool Misuse와 Credential Exposure 테스트
12-5. 5단계: Logging 추가하고 Permission 최소화하기
12-6. 6단계: Sandbox와 Human Approval 적용하기
12-7. 7단계: Policy Enforcement 적용하기
12-8. 8단계: 다시 Red Teaming하고 Secure Agent 완성하기

13. AI 시대의 보안 운영과 거버넌스
13-1. Zero Trust 다시 이해하기 ? 사람·서비스·Agent Identity
13-2. AI 시스템 Logging·Audit·Monitoring
13-3. AI Incident Response
13-4. AI 시스템 Risk Assessment와 NIST AI RMF
13-5. OWASP + MITRE + NIST 연결하기
13-6. 마치며 ? 보안은 AI의 행동을 통제하는 일이 된다

부록A. 운영체제별 실습 환경 구축 상세
부록B. 보안 실습용 오픈소스 도구 모음
부록C. 주요 보안 프레임워크 정리
부록D. 보안 용어집
부록E. 실습별 Attack?Defense 체크리스트

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저자 소개

연세대학교에서 기계공학 학부·석사를 마쳤습니다. SK컴즈, 싸이월드, 네이버에 근무하면서 IT 서비스를 경험했고, 넥스트랩 창업, 크라우드웍스 근무를 통해 AI를 공부하고 인사이트를 얻었습니다. 지금은 AI 에이전트와 신뢰도 기반 지능화 기술에 특히 관심을 가지고 있습니다.