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Prompt-Injection-in-the-Wild — 공개적으로 보고된 프롬프트 인젝션 기법을 전달 방식, 인코딩, 전파 동작별로 분류하고, 확인된 모델, 출처, MITRE ATLAS 태그와 함께 정리한 추적기입니다. | Kitploit
도구/GitHubGitHub/cybershujin/prompt-injection-in-the-wild
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GitHubcybershujin/prompt-injection-in-the-wild

Prompt-Injection-in-the-Wild

공개적으로 보고된 프롬프트 인젝션 기법을 전달 방식, 인코딩, 전파 동작별로 분류하고, 확인된 모델, 출처, MITRE ATLAS 태그와 함께 정리한 추적기입니다.

저장소 보기
4114718일 전아직 검토되지 않음

실제 환경에서의 프롬프트 인젝션

지난 약 2년간 공개적으로 보고된 프롬프트 인젝션 기법을 추적하는 저장소로, Rachel James (cybershujin)이 유지관리합니다.

각 기법은 프롬프트 인젝션의 세 가지 요소로 분류됩니다:

  1. 전달 방식 — 주입된 지시가 모델에 도달하는 경로 (도구 호출 결과, 외부 웹사이트, MCP 연결, 문서, 이메일, 이미지 등).
  2. 인코딩 — 페이로드에 적용된 난독화(있는 경우) (Base64, leetspeak, 보이지 않는 유니코드 태그 문자, 호모글리프 등). 페이로드가 평문이거나 보고서에 명시되지 않은 경우 비워 둡니다.
  3. 전파 동작 — 인젝션이 확산 또는 지속되도록 설계되었는지 여부 (오염된 MCP 서버에 연결하는 모든 사람에게 전달, 에이전트의 장기/프로젝트 메모리에 지속, 도구 호출 체인을 따라 전달, 추가 지시를 담은 이메일을 발송하도록 유도 등). 전파가 없는 경우 비워 둡니다.

각 항목은 또한 작동이 확인된 모델(있는 경우), 보고 출처 링크, 그리고 알려진 경우 공격 출처(이를 최초로 발견한 연구자, 레드팀 또는 실제 환경의 행위자)를 기록합니다.

라이브 대시보드: https://cybershujin.github.io/Prompt-Injection-in-the-Wild/


범위 및 방법론

  • 범위 내: 보안 연구자, 레드팀, 벤더에 의해 또는 실제 환경 활동에서 관찰된 것으로 공개적으로 보고된, LLM 또는 LLM 기반 에이전트에 적대적 지시를 주입하는 기법. 직접 및 간접(데이터 매개) 프롬프트 인젝션 모두 포함됩니다.
  • 범위 외: 전달/전파 메커니즘이 없는 일반적인 탈옥(jailbreak) 단어 목록, 순수한 모델 정렬 불만, 기술적 실질이 없는 마케팅.
  • 절대 추측하지 않음. 비어 있지 않은 모든 셀은 인용된 출처의 명시적 진술에서 가져옵니다. 보고서에 인코딩, 전파 동작, 확인된 모델 또는 공격 출처가 명시되지 않은 경우 해당 셀은 비워 둡니다 — 빈 칸은 *"명시되지 않음"*을 의미하며, 추론된 *"없음"*을 의미하지 않습니다.
  • 검증. 각 항목은 Confirmed 또는 **Not fully vetted**로 표시됩니다. "Not fully vetted"는 출처가 모호하거나, 확인되지 않았거나, 메커니즘이 불분명한 항목을 표시합니다 — 이는 삭제되지 않고 노출되어 검토자가 판단할 수 있도록 합니다.
  • 증거 등급 — 실제 환경 vs. 연구. 각 항목은 In-the-wild(실제 악용 또는 실제 프로덕션 사고 관찰), Research / red-team(보안 연구자 또는 레드팀 시연 / 책임 있는 공개 — 실제로 작동하는 기법이지만 공격자에 의한 악용은 관찰되지 않음), Vendor advisory 또는 Unclear로 태그됩니다. 이는 검증과는 별개의 축입니다: 기법이 Confirmed(검증되어 작동함)이면서도 실험실에서만 시연될 수 있습니다. 유의하세요: 진정한 실제 환경의 악의적 프롬프트 인젝션은 여전히 공개적으로 문서화되는 경우가 드물기 때문에, 여기 있는 대부분의 항목은 연구 / 레드팀 공개입니다 — 초기 백필 시점에 32개 중 29개가 연구/레드팀이었고 단 3개만이 실제 환경 사례였습니다. 대시보드의 Evidence 필터를 사용하여 실제 사례를 분리하세요.
  • 업데이트. 새로운 보고는 매월 수집되며(Perplexity sonar-deep-research, 광범위한 수집) 유지관리자 검토를 위해 초안 풀 리퀘스트로 제안됩니다. 자동 병합되는 것은 없습니다. 위협 행위자의 AI 사용에 동일한 워크플로를 적용한 자매 저장소 Threat-Actors-use-of-Artifical-Intelligence 추적기를 참조하세요.

데이터 구축 방식

데이터는 아래 표에만 존재합니다(이 파일이 단일 진실 공급원입니다). 결정론적이고 의존성이 없는 생성기(tools/build_exports.py)가 매 커밋마다 이를 다음으로 컴파일합니다:

  • index.html — 대화형 대시보드 (GitHub Pages를 통해 제공),
  • tracker.json — 정규화된 기계 판독 가능 데이터,
  • stix/prompt-injection-stix2.1.json — STIX 2.1 번들 (각 기법을 attack-pattern으로, MITRE ATLAS ID와 Not fully vetted → 낮은 신뢰도 매핑으로 태그).

이 세 파일을 직접 편집하지 마세요. 표를 편집하고 CI가 다시 빌드하도록 하세요.


기법

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