모델은 컨텍스트 안의 모든 텍스트를 잠재적인 지시로 취급하기 때문에, 공격자가 조작한 텍스트가 의도된 동작을 뒤엎을 수 있습니다. Perez와 Ribeiro(2022)는 목표 탈취(goal hijacking) 및 프롬프트 유출(prompt leaking) 공격을 시연했고, Greshake 외(2023)는 모델이 나중에 검색해 오는 웹 페이지나 문서에 악의적인 지시를 심어 두는 간접 프롬프트 인젝션을 보여 주었습니다.
OWASP는 프롬프트 인젝션을 LLM 애플리케이션의 최대 보안 위험으로 꼽고 있으며, 이에 대한 방어는 아직 완전한 해결책이 없는 활발한 연구 분야입니다.