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자연어-SQL 변환 LLM 파이프라인의 보안 및 권한 이슈
LLM 생성 SQL 사용 시 발생하는 다중 테넌트 데이터 유출 위험과 구조적 방어 전략 제언.
요약
LLM이 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는 기능은 기술적으로 가능하지만, 단순히 문법적으로 올바른 쿼리를 생성하는 것만으로는 부족하다. 특히 멀티 테넌트 환경에서는 사용자의 의도와 데이터 권한까지 고려해야 하므로, 문법적 정확성이 곧바로 보안적 안전성을 보장하지는 않는다. 예를 들어 사용자가 특정 고객 정보를 요청했을 때, LLM이 문법상 완벽한 쿼리를 만들더라도 현재 사용자의 소속 조직으로 범위를 제한하는 조건을 누락하면 타인의 데이터가 노출될 위험이 있다. 따라서 쿼리 생성 시 단순 번역을 넘어 권한 및 의도까지 정확하게 검증하는 아키텍처 설계가 필수적이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 구조화된 중간 쿼리 계층을 활용하는 구조가 논의되고 있다.
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원문 제목 Can We Trust LLMs to Turn Natural Language into SQL?
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