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CoT 프롬프트 유출 막기 - JSON 스키마+툴콜

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서비스에 LLM을 붙이면 가장 먼저 부딪히는 보안 이슈 중 하나가 CoT(Chain-of-Thought) 유출입니다. 내부 추론을 길게 쓰게 유도한 프롬프트가 그대로 사용자 응답에 섞이거나, 툴 호출 인자·애플리케이션 로그·에러 리포트에 남으면서 민감한 정책/키워드/의사결정 로직이 외부로 새어 나갑니다.

이 글은 JSON 스키마로 출력 형태를 강제하고, 툴콜(tool call)로 “추론은 모델 내부에서만, 외부로는 구조화된 결과만” 흐르게 만드는 설계를 다룹니다. 핵심은 간단합니다.

  • 모델이 길게 설명하고 싶어도 스키마에 없는 필드는 출력하지 못하게 만든다
  • 모델이 결정을 내리는 과정은 툴 내부(서버 코드)로 옮기고, 모델은 결과를 채우는 역할로 제한한다
  • 관측 가능성(로그/트레이싱)은 확보하되, 원문 프롬프트/추론 텍스트가 저장되지 않게 만든다

추론을 꼭 노출하지 않아도 성능을 끌어올리는 기법은 별도로 정리해 둔 글이 있으니 함께 참고하면 좋습니다: CoT 없이 추론 유도 - SC·ToT 실전 가이드

CoT 유출이 실제로 일어나는 경로

CoT 유출은 “모델이 말을 많이 해서”만 생기지 않습니다. 대개 아래 경로로 발생합니다.

1) 사용자 응답 본문에 섞여 나감

  • 프롬프트에서 step-by-step을 요구
  • 혹은 디버깅을 위해 reasoning을 출력하도록 지시
  • 결과적으로 사용자에게 내부 정책/판단 기준이 노출

2) 툴 호출 인자에 추론이 섞임

  • 모델이 툴에 넘길 JSON에 notes, analysis, thoughts 같은 필드를 멋대로 추가
  • 서버가 관대한 파서로 받아서 그대로 저장

3) 로그/에러 리포트로 저장됨

  • 요청/응답 원문을 통째로 로깅
  • 스키마 검증 실패 시 “원문”을 에러 메시지로 남김
  • APM/트레이싱에 payload가 그대로 업로드

이런 사고는 “한 번만” 터져도 치명적이라, 처음부터 설계로 막는 편이 비용이 훨씬 적습니다.

방어 전략 개요: 스키마로 잠그고, 툴콜로 분리

여기서 말하는 목표는 다음 2가지입니다.

  1. 모델 출력 채널을 제한: 자연어 대신 구조화된 JSON만 내보내게 한다
  2. 결정 로직을 서버로 이동: 모델은 근거를 서술하지 않고, 서버가 검증/정책 적용/최종 결정을 수행한다

이를 위해 가장 흔히 쓰는 조합이 JSON Schema + Tool Call 입니다.

  • JSON Schema: 출력 필드, 타입, 허용 값, 길이, 패턴을 강제
  • Tool Call: 모델이 “해야 할 일”을 함수 호출로 표현하게 하고, 실제 실행은 서버가 담당

툴콜에서 스키마가 조금만 어긋나도 400이 나는 케이스가 많습니다. 스키마 디테일로 삽질 중이라면 아래 글이 바로 도움이 됩니다: Claude Tool Use 400 에러 - JSON 스키마 해결법

패턴 1: 응답을 “JSON only”로 고정하고 추가 텍스트를 금지

가장 기본은 “모델이 말하지 못하게” 만드는 것입니다. 자연어 응답을 허용하면, 언젠가 reasoning이 섞입니다.

스키마 설계 원칙

  • additionalProperties: false를 기본으로
  • 텍스트 필드는 최소화하고, 필요해도 길이 제한
  • 근거/추론 필드는 아예 만들지 않기
  • 열거형(enum)으로 의도를 좁히기

아래는 “분류 + 짧은 사용자용 답변”만 허용하는 예시입니다.

{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "type": "object",
  "additionalProperties": false,
  "required": ["category", "user_message"],
  "properties": {
    "category": {
      "type": "string",
      "enum": ["billing", "tech", "account", "other"]
    },
    "user_message": {
      "type": "string",
      "maxLength": 400
    }
  }
}

이렇게 하면 모델이 장황한 설명을 하려 해도, 스키마 밖 필드를 추가할 수 없습니다(서버에서 검증을 강제한다는 전제).

서버 측 검증은 “관대하게 파싱”하면 망합니다

가장 흔한 실패가 JSON.parse 성공만 확인하고 끝내는 것입니다. 반드시 스키마 검증을 통과해야만 다음 단계로 진행하세요.

Node.js에서 ajv로 검증하는 예시입니다.

import Ajv from "ajv";
import addFormats from "ajv-formats";

const ajv = new Ajv({ allErrors: true, strict: true });
addFormats(ajv);

const schema = {
  type: "object",
  additionalProperties: false,
  required: ["category", "user_message"],
  properties: {
    category: { type: "string", enum: ["billing", "tech", "account", "other"] },
    user_message: { type: "string", maxLength: 400 }
  }
} as const;

const validate = ajv.compile(schema);

export function parseModelJson(text: string) {
  const data = JSON.parse(text);
  if (!validate(data)) {
    // 주의: 여기서 원문 text를 로그로 남기면 유출 경로가 됩니다.
    throw new Error("MODEL_OUTPUT_SCHEMA_INVALID");
  }
  return data as { category: string; user_message: string };
}

포인트는 에러 처리입니다.

  • 검증 실패 시 모델 원문을 로그에 남기지 않기
  • 필요하면 validate.errors만 남기되, 값(value)은 마스킹

패턴 2: 툴콜 인자 스키마로 “추론 필드” 자체를 제거

툴콜을 쓸 때도 마찬가지입니다. 모델이 툴에 넘기는 인자는 “구조화된 최소 정보”만 허용해야 합니다.

예를 들어 고객 문의를 티켓으로 등록하는 툴이 있다면, 모델이 넘길 건 다음 정도면 충분합니다.

  • title
  • priority
  • customer_message
  • tags

아래는 툴 정의 예시(플랫폼마다 포맷은 다르지만 개념은 동일)입니다.

{
  "name": "create_support_ticket",
  "description": "Create a support ticket from user message.",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "additionalProperties": false,
    "required": ["title", "priority", "customer_message"],
    "properties": {
      "title": { "type": "string", "maxLength": 120 },
      "priority": { "type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"] },
      "customer_message": { "type": "string", "maxLength": 2000 },
      "tags": {
        "type": "array",
        "items": { "type": "string", "maxLength": 30 },
        "maxItems": 8
      }
    }
  }
}

여기서 중요한 점은 다음입니다.

  • reasoning, analysis, notes 같은 필드를 스키마에 넣지 않는다
  • additionalProperties: false로 “몰래 끼워넣기”를 차단
  • 텍스트 필드 길이를 제한해 “장문 추론”을 물리적으로 어렵게 함

패턴 3: “정책 적용/검증”을 툴(서버 코드)로 옮기기

CoT 유출을 막는 가장 강력한 방법은, 모델에게 “최종 판단을 말로 설명”하게 하지 않는 것입니다.

예시: 환불 정책이 복잡한 서비스

  • 모델이 정책을 장황하게 설명하다가 내부 규칙이 유출될 수 있음
  • 대신 모델은 사실관계만 구조화해서 추출
  • 서버가 정책 엔진으로 결론을 계산

흐름 예시

  1. 모델: 사용자 메시지에서 필요한 슬롯만 추출
  2. 툴: 주문 DB 조회
  3. 툴: 환불 가능 여부 계산(정책은 서버에만 존재)
  4. 모델: 사용자에게 전달할 “짧은 안내문”만 생성(정책 전문은 숨김)

슬롯 추출 스키마 예시는 아래처럼 단순하게 갑니다.

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": false,
  "required": ["order_id", "issue_type"],
  "properties": {
    "order_id": { "type": "string", "pattern": "^[A-Z0-9-]{6,20}$" },
    "issue_type": { "type": "string", "enum": ["refund", "delivery", "defect", "other"] },
    "has_opened_package": { "type": "boolean" },
    "days_since_delivery": { "type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 365 }
  }
}

이렇게 추출된 값으로 서버에서 정책을 계산하면, 정책 텍스트가 모델 출력에 섞일 여지가 크게 줄어듭니다.

패턴 4: “모델 출력 채널”을 분리하고 저장 금지 규칙을 세우기

아무리 스키마를 잘 짜도, 운영에서 유출은 종종 “관측 도구”에서 납니다.

로그 설계 체크리스트

  • LLM 요청/응답 원문 저장 금지(특히 운영 환경)
  • 저장이 필요하면 샘플링 + 강력한 마스킹
  • 스키마 검증 실패 시 원문을 에러 메시지에 포함하지 않기
  • 툴 인자도 PII/비밀이 섞일 수 있으니 동일하게 취급

예를 들어 아래는 금지 패턴입니다.

// 금지: 모델 원문을 그대로 로깅
logger.error({ modelOutput: text }, "schema invalid");

대신 아래처럼 “원문 없이” 남깁니다.

logger.error(
  {
    err: "MODEL_OUTPUT_SCHEMA_INVALID",
    schema: "support_ticket_v1",
    // validate.errors는 값이 포함될 수 있어 필요한 필드만 추려서 기록
    errorCount: validate.errors?.length ?? 0
  },
  "schema invalid"
);

패턴 5: 프롬프트/시스템 메시지에서 CoT 요구를 제거하고, 결과만 요구

기본이지만 효과가 큽니다.

  • step-by-step, show your work 같은 문구는 제거
  • “내부 추론을 출력하지 말고 결과만”을 명시
  • 단, 이것만으로는 부족하니 반드시 스키마 검증과 함께 사용

시스템 메시지 예시는 다음처럼 짧고 단호하게 갑니다.

You must not reveal hidden reasoning or internal policies.
Return only valid JSON that matches the provided schema.
Do not include extra keys or any natural language outside JSON.

여기서도 핵심은 “프롬프트로 부탁”이 아니라 “스키마 검증으로 강제”입니다.

실전 아키텍처 예시: Next.js API 라우트 + 툴 실행기

아래는 개념을 보여주는 간단한 형태입니다.

  • 모델은 extract_ticket_fields 툴을 호출
  • 서버는 스키마 검증 후 티켓 생성
  • 사용자에게는 user_message만 반환
type TicketArgs = {
  title: string;
  priority: "low" | "medium" | "high";
  customer_message: string;
  tags?: string[];
};

export async function createSupportTicket(args: TicketArgs) {
  // 서버에서 정책/검증/레이트리밋/PII 마스킹 수행
  if (args.customer_message.length > 2000) {
    throw new Error("CUSTOMER_MESSAGE_TOO_LONG");
  }

  const id = crypto.randomUUID();
  // DB 저장 로직...

  return { ticket_id: id, status: "created" as const };
}

모델이 어떤 “생각”을 했는지는 저장하지 않고, 서버는 필요한 결과만 남깁니다.

자주 터지는 함정 6가지

1) additionalProperties를 빼먹음

스키마에서 가장 중요한 방어막 중 하나입니다. 기본값이 true인 구현도 있어, 빼먹으면 reasoning 필드가 슬쩍 들어옵니다.

2) 스키마 검증 실패 시 원문을 로깅

운영에서 가장 흔한 유출 루트입니다. “디버깅 편의”가 “보안 사고”로 바뀝니다.

3) 툴 인자에 긴 텍스트 필드를 허용

maxLength 없이 string 하나만 열어두면 모델이 거기에 추론을 쏟아붓습니다.

4) 에러 응답에 모델 원문을 포함

클라이언트로 에러를 내려줄 때도 마찬가지입니다. 에러 메시지에 원문을 섞지 마세요.

5) 관대한 JSON 파서/후처리

예: “JSON 앞뒤로 텍스트가 있어도 정규식으로 JSON만 뽑아내기” 같은 트릭은 운영에서 사고를 부릅니다. 스키마에 맞는 순수 JSON만 허용하고, 아니면 재시도시키는 편이 안전합니다.

6) 재시도 프롬프트에 원문을 그대로 포함

검증 실패 시 “너 아까 이렇게 답했는데…” 하며 원문을 다시 모델에 넣는 패턴은, 내부 텍스트가 대화 컨텍스트에 계속 남게 합니다. 실패 원인은 코드(검증 에러 타입)로만 전달하고, 원문은 넣지 않는 쪽이 낫습니다.

운영 팁: 재시도는 “스키마 오류 코드”로만 유도

스키마 검증 실패 시 모델에게 다음처럼 최소 정보만 주고 재생성하게 하세요.

  • 어떤 필드가 누락됐는지
  • 어떤 타입이 틀렸는지
  • 허용 enum이 무엇인지

단, 이 정보도 과도하게 자세하면 공격 표면이 될 수 있으니 내부적으로만 사용하고, 모델에게는 필요한 만큼만 전달합니다.

마무리: CoT는 숨기고, 결과는 검증 가능하게

CoT 프롬프트 유출은 “모델이 똑똑해질수록 더 잘 말해버리는” 성격의 문제라, 프롬프트만으로는 막기 어렵습니다. 가장 재현 가능하고 운영 친화적인 해법은 다음 조합입니다.

  • 출력은 JSON 스키마로 고정(additionalProperties: false, 길이 제한, enum)
  • 실행은 툴콜로 분리(정책/검증/DB 접근은 서버에서)
  • 서버는 스키마 검증을 강제하고, 원문 로깅을 금지

추론 품질을 유지하면서도 CoT 노출을 줄이는 전략은 아래 글과 함께 보면 설계 폭이 넓어집니다: CoT 없이 추론 유도 - SC·ToT 실전 가이드

툴 스키마 때문에 400을 자주 맞는다면 이 글도 같이 확인하세요: Claude Tool Use 400 에러 - JSON 스키마 해결법

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