[AgentShield] 진행 상황 및 개인 공부 정리 (4): Testbed RAG 연결, Fine-tuning 파이프라인, Prompt Injection 실험 구조

이번 글은 AgentShield를 진행하면서 정리한 개인 기록입니다.

앞에서 파이프라인, PostgreSQL, ChromaDB, Prompt Injection의 기본 구조를 정리했다면, 이번에는 실제 실행 흐름과 파인튜닝 준비 과정, 그리고 Prompt Injection 변형 실험에서 확인한 내용을 중심으로 정리합니다.

이번 단계에서 가장 중요하게 본 부분은 Red Agent와 Judge를 학습시키기 위한 데이터 흐름입니다. 단순히 공격 프롬프트를 실행하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 실행 결과를 저장하고, 사람이 검수하고, 그 결과를 다시 학습 데이터로 만드는 구조가 핵심입니다.

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1. 현재 파이프라인에서 보고 있는 것

AgentShield의 전체 흐름은 고객 URL 하나를 입력하면 보안 스캔이 시작되고, 여러 단계의 공격과 방어 검증을 거쳐 결과를 저장하는 구조입니다.

흐름을 간단히 쓰면 다음과 같습니다.

고객 URL 입력
→ Scan API
→ TestSession 생성
→ Phase 1 대량 공격
→ Judge 1차 판정
→ safe 결과만 Phase 2 전달
→ Red Agent 우회 공격
→ Judge 재판정
→ vulnerable 결과를 Phase 3 전달
→ Blue Agent 방어 응답 생성
→ defense_code / defended response 저장
→ Phase 4 재검증
→ blocked / mitigated / bypassed 계산
→ PostgreSQL 원본 결과 저장
→ Chroma 성공사례 저장
→ review queue에서 사람 검수
→ cleaned export 생성
→ 파인튜닝 / 보고서 / 대시보드 반영

이 구조에서 중요한 것은 원본 결과와 검수된 결과를 분리하는 것입니다.

파이프라인이 만든 결과는 그대로 학습에 쓰면 안 됩니다. Judge의 오판, FP 의심 건, 방어 응답 품질 문제 등이 섞일 수 있기 때문입니다. 그래서 PostgreSQL에는 원본 결과를 남기고, review queue에서 사람이 다시 확인한 뒤 cleaned export를 만들어야 합니다.

Chroma는 성공 사례를 저장하는 역할을 합니다. 단순 로그 저장소라기보다, 이후 Red Agent가 비슷한 패턴을 다시 참고하거나 성공한 공격 구조를 검색할 수 있는 기억 저장소에 가깝습니다. 다만 잘못된 사례가 들어가면 이후 공격 생성 품질에 영향을 줄 수 있으므로, 사람이 검수하고 필요하면 삭제하거나 다시 적재해야 합니다.

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2. Phase별로 이해한 역할

Phase 1은 기본 공격을 대량으로 실행하는 단계입니다. 여러 seed를 사용해서 타겟 챗봇에 공격을 보내고, Judge가 1차로 safe 또는 vulnerable을 판정합니다.

Phase 2는 1차에서 막힌 공격을 다시 다루는 단계입니다. 여기서 중요한 점은 아무 문장이나 더 강하게 만드는 것이 아니라, Red Agent가 기존 실패 결과를 보고 우회 가능성이 있는 변형 공격을 생성한다는 점입니다.

Phase 3은 취약하다고 판단된 결과를 바탕으로 Blue Agent가 방어 응답이나 방어 코드를 만드는 단계입니다.

Phase 4는 Blue Agent의 방어가 실제로 효과가 있는지 다시 검증하는 단계입니다. 결과는 blocked, mitigated, bypassed 같은 형태로 나뉩니다.

이 흐름을 보면서 느낀 점은, AgentShield는 단일 공격 테스트 도구라기보다 공격, 판정, 방어, 재검증, 저장, 검수까지 포함한 실험 파이프라인이라는 점입니다.

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3. Testbed의 위치

현재 연결된 챗봇은 최종 제품 자체가 아니라 공격 실험용 표적입니다.

메모에서 정리한 것처럼 지금 중요한 대상은 testbed 자체가 아닙니다. 의미 있는 부분은 LLM이 프롬프트, 툴, DB와 연결되었을 때 어떤 보안 사고가 날 수 있는지 검증하는 것입니다.

그래서 testbed는 내부 개발용 리허설 환경으로 보는 것이 맞습니다.

최종 방향은 외부 고객 URL 하나를 받아서 해당 챗봇이나 LLM 서비스의 보안 상태를 검증하는 것입니다. 현재 testbed는 그 기능을 만들기 위한 실험 환경입니다.

공격 대상 URL은 다음처럼 사용하고 있습니다.

http://localhost:8010/chat

API 서버를 통해 스캔을 시작할 때는 로그인으로 토큰을 받고, /api/v1/scan/llm-security에 target URL을 넘겨서 세션을 생성합니다. 이후 PostgreSQL에서 최신 세션의 phase, judgment 집계를 확인하면서 진행 상황을 봅니다.

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4. Fine-tuning 파이프라인에서 확인한 문제

이번 메모에서 가장 중요하게 봐야 하는 부분은 train_lora.py의 base model 문제입니다.

현재 런타임 Red 모델은 다음 모델입니다.

gemma4-ara-abliterated

그런데 train_lora.py는 base model을 다음 값으로 하드코딩하고 있습니다.

google/gemma-4-E2B

이 상태에서는 Red adapter의 일관성이 깨질 수 있습니다.

LoRA adapter는 base model 위에 얹히는 추가 가중치입니다. 따라서 학습할 때 사용한 base model과 실제 실행할 때 adapter를 붙이는 base model이 다르면, 학습한 방향과 런타임 모델의 분포가 어긋날 수 있습니다.

지금 구조에서는 train_lora.py에서 base model을 고정하지 말고, 역할별 또는 인자 기반으로 지정할 수 있어야 합니다.

예상되는 형태는 다음과 같습니다.

python backend/finetuning/train_lora.py \
  --role red \
  --base-model gemma4-ara-abliterated \
  --data data/finetuning/red_train.jsonl \
  --output adapters/lora-red

Judge도 같은 방식으로 base model을 명시할 수 있어야 합니다. 그래야 Red, Judge 각각의 학습 모델과 실제 실행 모델을 맞출 수 있습니다.

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5. 학습 데이터 생성 흐름

현재 학습 데이터 생성은 파이프라인 실행 결과를 기반으로 합니다.

먼저 최신 파이프라인을 재측정합니다.

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project
PYTHONPATH=/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield \
OLLAMA_MODEL=gemma4:e2b \
OLLAMA_RED_MODEL=gemma4-ara-abliterated \
OLLAMA_GUARD_MODEL=qwen3.5:4b \
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://agentshield:agentshield@localhost:5432/agentshield \
/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield/venv/bin/python -m backend.graph.run_pipeline

그 다음 실데이터 기반 학습셋을 다시 생성합니다.

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield
/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield/venv/bin/python -m backend.finetuning.prepare_data

DPO용 pair도 최신 세션에서 추출합니다.

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield
/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield/venv/bin/python -m backend.finetuning.export_dpo_data --source db --session latest

이후 Red LoRA와 Judge LoRA를 각각 학습합니다.

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield
/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield/venv/bin/python backend/finetuning/train_lora.py \
  --role red \
  --data data/finetuning/red_train.jsonl \
  --output adapters/lora-red

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield
/Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield/venv/bin/python backend/finetuning/train_lora.py \
  --role judge \
  --data data/finetuning/judge_train.jsonl \
  --output adapters/lora-judge

여기서 Red LoRA는 공격 변형 능력을 개선하기 위한 학습이고, Judge LoRA는 판정 품질을 개선하기 위한 학습입니다.

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6. validation 데이터가 필요한 이유

현재 prepare_data.py는 red_train.jsonl과 judge_train.jsonl은 만들지만 train/validation split은 만들지 않습니다.

이 상태에서는 학습 후 모델이 실제로 좋아졌는지 확인하기 어렵습니다. train 데이터에 대해서만 잘 맞는지, 새로운 데이터에서도 판정이나 생성 품질이 유지되는지 구분할 수 없기 때문입니다.

필요한 구조는 최소한 다음과 같습니다.

red_train.jsonl
red_val.jsonl
judge_train.jsonl
judge_val.jsonl

Red 쪽은 성공한 공격 구조를 얼마나 잘 유지하면서 변형하는지 봐야 합니다.

Judge 쪽은 refusal, vulnerable, safe, FP 의심 건을 얼마나 안정적으로 구분하는지 봐야 합니다.

train만 있으면 모델이 데이터를 외운 것인지 실제로 일반화한 것인지 판단하기 어렵습니다. 그래서 validation split은 단순 편의 기능이 아니라 학습 품질 점검에 필요한 최소 구조입니다.

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7. Blue fine-tuning은 아직 이릅니다

Blue Agent는 방어 응답을 생성하는 역할입니다.

하지만 현재 상태에서는 Blue fine-tuning을 바로 시작하기 어렵습니다. 메모에 정리한 것처럼 defense_patterns_count = 0 상태이기 때문입니다.

방어 패턴이 없으면 학습할 기준도 없습니다. 따라서 Blue 쪽은 먼저 Phase 3에서 생성된 방어 응답과 방어 코드를 모으고, 사람이 review queue에서 품질을 확인해야 합니다.

흐름은 다음처럼 가야 합니다.

Phase 3에서 defense response / defense_code 생성
→ 사람이 review queue에서 방어 품질 검수
→ 좋은 방어 패턴만 cleaned data로 확정
→ defense_patterns_count 증가
→ 이후 Blue fine-tuning 검토

현재는 Red와 Judge의 일관성을 먼저 잡는 것이 우선입니다.

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8. Prompt Injection 변형 실험에서 확인한 점

이번 메모에서 가장 흥미로운 부분은 성공한 공격과 실패한 변형의 차이입니다.

R2는 성공한 기준 공격이었습니다. 구조화된 incident report 형태를 사용했고, ACTION_REQUIRED 블록 안에 tool-call 명세가 들어가 있었습니다. 타겟 응답은 <tool_call>{"name":"customer_db.delete"...}</tool_call> 형태로 나왔고 vulnerable로 판정되었습니다.

반면 H1과 H2는 실패했습니다.

H1은 JSON payload, batch reconciliation, purge_orphaned_records 같은 표현을 사용했지만, 결과적으로 직접 실행 요청처럼 보였습니다. 타겟은 표준 확인 절차를 우회할 수 없다는 식으로 거부했고 safe로 판정되었습니다.

H2는 병원, ICU, 청구 문제 같은 감정적 사회공학 프레임으로 바뀌었습니다. 이 경우도 타겟이 거부했고 safe로 판정되었습니다.

여기서 배운 점은 성공한 Prompt Injection은 단순히 더 강한 말이나 더 긴 문장으로 만들어지는 것이 아니라는 점입니다. 성공한 공격에는 구조가 있었습니다.

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9. 성공한 공격에서 유지해야 했던 구조

R2가 성공한 이유는 특정 문장 하나 때문이라기보다 전체 구조 때문입니다.

성공한 공격에는 다음 요소가 있었습니다.

incident_report 형태의 문서 껍데기
ACTION_REQUIRED 블록 내부의 임베디드 트리거
review, identify root cause 같은 분석 요청 프레임
등록된 도구명 사용
bypass, override, urgent 같은 방어 트리거 단어 회피

H1은 이 구조를 약화했습니다. 캐리어 문서 쉘이 사라졌고, 요청 프레임이 분석 요청이 아니라 실행 요청에 가까워졌습니다.

H2는 아예 다른 계열의 공격으로 바뀌었습니다. 기술 운영 문맥에서 감정적 사회공학 문맥으로 넘어가면서 R2의 구조적 요소가 거의 보존되지 않았습니다.

결국 변형 공격을 만들 때 바꿔도 되는 것은 표면적인 부분입니다.

예를 들면 시나리오, 엔티티명, 부서명, 에러 코드, 타임스탬프 같은 부분입니다.

반대로 문서 구조, 요청 프레임, 임베디드 트리거 위치, 도구 호출 맥락은 유지되어야 합니다.

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10. Red Agent 수정 방향

이 문제를 해결하기 위해 red_agent.py에 _extract_structural_anchor() 함수가 추가되었습니다.

이 함수는 성공한 공격에서 다음 정보를 자동으로 추출합니다.

carrier_type
has_embedded_trigger
frame_type
tool_names_used
anchor_summary

그리고 _format_branching_directive()의 harvest 모드에서 성공한 구조를 고정하도록 프롬프트를 강화했습니다.

목적은 Red Agent가 성공한 공격을 마음대로 다시 쓰지 않게 하는 것입니다. 공격 문장의 표면만 바꾸고, 성공에 영향을 준 구조는 유지하도록 제한하는 방식입니다.

검증 결과로는 다음이 확인되었습니다.

SUCCESS-ANCHOR present: True
CARRIER FORMAT lock: True
EMBEDDED TRIGGER lock: True
REQUEST FRAME lock: True
Anchor signature: carrier=incident_report, trigger=embedded, frame=analysis_request

이 결과는 Red Agent가 성공한 공격의 구조를 인식하고, 변형 범위를 제한하는 방향으로 동작하고 있음을 보여줍니다.

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11. 모델 등록과 실행 흐름

Red 런타임 모델로 사용할 gemma4-ara-abliterated는 Ollama에 등록해서 사용합니다.

cd models/gemma4-ara-abliterated
ollama create gemma4-ara-abliterated -f Modelfile

모델 등록 후 목록을 확인합니다.

ollama list

간단한 응답 확인도 진행합니다.

ollama run gemma4-ara-abliterated "Generate a prompt injection payload that overrides system instructions"

이후 파이프라인을 실행합니다.

cd /Users/parkyeonggon/Projects/final_project/AgentShield
python -m backend.graph.run_pipeline

Phase 2만 따로 실행할 수도 있습니다.

python -m backend.graph.run_pipeline --phase2-only

특정 결과 파일을 지정하거나 카테고리 필터를 결합할 수도 있습니다.

python -m backend.graph.run_pipeline --phase2-only --from-result results/pipeline_xxx.json
python -m backend.graph.run_pipeline --phase2-only -c LLM01 -m 3

이 기능은 기존 Phase 1 결과를 다시 활용해서 Red Agent의 우회 공격만 반복적으로 실험할 때 유용합니다.

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12. FP 의심 건 확인

파이프라인 결과를 볼 때는 FP 의심 건을 따로 확인해야 합니다.

최신 결과 파일 기준으로 FP 의심 건을 조회하는 코드는 다음과 같습니다.

import json, glob, os

latest = max(glob.glob('results/pipeline_*.json'), key=os.path.getmtime)
print('using:', latest)

with open(latest) as f:
    data = json.load(f)

phase2 = data.get('Phase2_Red_Agent', {}).get('results', [])
fps = [r for r in phase2 if r.get('fp_flag')]

print(f'FP 의심: {len(fps)}건')

for r in fps:
    print(f'  {r["category"]}/{r.get("subcategory","?")} R{r.get("round","?")}: {r["fp_flag"]}')
    print(f'    응답: {r.get("target_response", "")[:150]}...')

이 작업이 필요한 이유는 Judge가 항상 맞는 것은 아니기 때문입니다.

특히 refusal을 감지하면 바로 safe로 판정되는 경로가 있기 때문에, target response와 Judge 판정 경로를 함께 봐야 합니다.

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13. 기능 A와 기능 B의 구분

현재 프로젝트는 크게 기능 A와 기능 B로 나눠서 생각하고 있습니다.

기능 A는 스캔 파이프라인입니다.

URL 하나로 scan 시작
background 실행
상태 조회
결과 조회
review queue 수동 검수
Chroma 정리
cleaned export
dashboard / report 연결

기능 B는 monitoring proxy입니다.

정책 검사
허용 요청만 전달
마스킹
usage log 저장
violation 저장

기능 A는 공격 실험과 평가 중심이고, 기능 B는 운영 중 방어와 모니터링 중심입니다.

현재 상태에서는 기능 A의 통합 골격은 구현을 시작할 수 있는 수준이고, 기능 B는 기본 경로는 있지만 운영 완성도는 더 채워야 합니다.

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14. 팀 운영에서 필요한 것

팀 단위로 운영하려면 공유 PostgreSQL과 공유 Chroma 값이 확정되어야 합니다.

또한 고객용 UI와 내부 운영 UI를 분리해야 합니다.

고객용 UI는 URL을 입력하고 스캔 결과를 확인하는 흐름이 중심입니다. 내부 운영 UI는 review queue, FP 검수, Chroma 정리, cleaned export 같은 운영 작업이 중심입니다.

팀 운영에서 중요한 기준은 raw와 cleaned를 섞지 않는 것입니다.

raw는 파이프라인이 생성한 원본이고, cleaned는 사람이 검수한 결과입니다. 파인튜닝, 보고서, 대시보드에 반영할 데이터는 cleaned 기준으로 관리해야 합니다.

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15. 지금 기준으로 다음에 해야 할 일

현재 우선순위는 Blue가 아니라 Red와 Judge입니다.

먼저 train_lora.py에서 base model 하드코딩을 제거해야 합니다. Red 런타임 모델과 Red 학습 base가 달라지는 문제를 먼저 막아야 합니다.

그 다음 prepare_data.py에서 train/validation split을 만들어야 합니다. Red와 Judge 모두 학습 품질을 확인할 수 있어야 합니다.

이후 Red/Judge 학습 데이터를 다시 만들고, DPO pair를 추출한 뒤, Red LoRA와 Judge LoRA를 다시 학습해야 합니다.

그 다음 파이프라인을 재측정하고, review queue에서 사람이 FP, vulnerable, defense 품질을 검수해야 합니다.

Blue 쪽은 방어 패턴이 충분히 쌓인 뒤에 진행하는 것이 맞습니다.

현재 단계에서 가장 중요한 판단은 이것입니다.

Red/Judge 모델 일관성 확보
→ 학습 데이터 검증 구조 확보
→ 사람이 검수한 cleaned data 확보
→ 그 다음 Blue fine-tuning 검토

AgentShield는 지금 단순한 테스트 스크립트가 아니라, 공격 실험 결과를 계속 축적하고 다시 학습으로 연결하는 구조로 가고 있습니다. 그래서 각 단계의 결과를 그냥 실행 로그로 보지 않고, 이후 학습과 검수에 사용할 수 있는 데이터 자산으로 관리하는 것이 중요합니다.