안전한 MCP 도입 보안: LLM과 외부 도구 연결이 초래할 위협과 대응 전략

MCP 보안 관점에서 LLM과 외부 도구 연결의 명과 암

🧠 MCP란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 LLM(Large Language Model)이 외부의 도구, 데이터 소스, API 등과 실시간 상호작용할 수 있도록 설계된 표준 인터페이스입니다. 쉽게 말해, GPT나 Claude 같은 AI가 외부 툴에 명령을 내리고 결과를 받아 판단까지 수행하게 하는 일종의 “AI용 플러그인 프레임워크”입니다.

⚠️ 현실적인 보안 위협과 예시

1. 무심코 설치한 MCP 서버, 내부 침투의 시작점

예시: mcp-installer로 GitHub에서 설치한 문서 요약 MCP 서버가, 실제로는 백도어를 심은 공격자 코드였던 사례

설치 과정에서 사용자 확인 없이 curl | bash 방식으로 루트 권한 실행
기업망에서 실행 시 내부망 탐색 및 토큰 수집 가능
특히 보안 제품 연동 MCP(예: Wiz, GitHub, Snyk 등)는 민감 데이터 접근 가능성 ↑

📌 대응방안

MCP 서버 설치 전 코드 직접 감사 필수
컨테이너(Sandbox) 격리 및 네트워크 아웃바운드 제한
내부만 접근 가능한 Proxy MCP Gateway 도입

2. 외부 MCP 서버의 교묘한 RCE 시도

예시: 개발자가 테스트 삼아 연결한 외부 코드 보정 툴에서, tool.run() 호출 시 의심스러운 쉘 커맨드 실행

Remote MCP는 HTTP 기반이며 인증/검증 절차가 미흡한 경우 많음
LLM이 자동으로 실행할 경우, 도구 권한을 AI가 위임받는 구조

📌 대응방안

human-in-the-loop: 사용자가 최종 실행 승인하도록 UX 설계
서버 별 화이트리스트 기반 MCP 호출 정책 구성
LLM과 툴 사이 인터셉트 가능한 Proxy(예: MCP Guardian) 적용

3. Prompt Injection과 슬래시 명령 탈취

예시: 사용자가 /scan 명령으로 SAST MCP 실행했는데, 악성 README.md에 숨겨진 prompt가 이를 /rm -rf / 명령으로 변경

프롬프트 인젝션은 단순 입력이 아닌 AI의 실행 의사결정을 변경
LLM에게 MCP 사용을 유도하거나 툴 출력을 왜곡함

📌 대응방안

명령 namespace: /vendor/tool 구조로 충돌 방지
툴 입력 필터링 적용 (예: 허용된 형식만 전달)
GPT 기반 LLM 앞단에 input validation logic 적용

4. MCP Registry 기반 타이포스쿼팅 공격

예시: official/scanbot 대신 off1cial/scanbot 설치 → 공격자가 만든 툴 설치

MCP Registry가 정식 출범 전까지는 GitHub 기반 unofficial registry 사용
Verified 표시가 있어도 실명 인증/실제 소유주 검증이 없음

📌 대응방안

사내 MCP Registry 운영: 검증된 툴만 사내 등록
Registry의 코드 해시와 실행 바이너리 무결성 자동 검증
툴 버전 고정 (pinning) 필수

🛡️ 실효성 있는 보안 운영 방안

1. 보안 정책 및 가이드

MCP 설치 및 사용 시 내부 보안 가이드 문서화
→ 예: LLM-Tool 연동 보안 가이드, MCP 서버 검증 체크리스트
도구 별 민감도 등급 분류
→ 읽기 전용, 제어 가능, 파괴적(destructive)으로 구분

2. 기술적 보안 구성

컨테이너 기반 실행 환경: WASM, Docker 등으로 MCP 실행 격리
네트워크 제어: Egress 방지 또는 MCP Gateway를 통한 트래픽 통제
실행 로그 수집: 툴 호출 로그, 입력/출력 기록, 사용자 승인 기록 남기기
SSO/OAuth Scope 제한: 토큰 권한 최소화, 민감 API 분리

3. 도입 전 사전 감사

MCP 도구 설치 전 다음 항목 체크리스트화
- GitHub Issue 활동 여부
- 버전 히스토리
- contributors 확인
- 실행 코드 검토 (curl | bash → 금지)

🚀 MCP Gateway 예시 구성

[LLM 클라이언트]
     ↓
[MCP Gateway] ← 툴 호출 필터, 승인 UX, 로깅 기능 내장
     ↓
[Local / Remote MCP Server]
     ↓
[도구 실행 결과 반환]

🛡️ MCP Gateway는 Firewall for LLM Tools의 개념. 조직 전체의 LLM 사용 도구 통제를 위해 필수 요소로 부상 중입니다.

🔭 미래 발전 방향

개선 요소	기대 효과
공식 Registry 출시	신뢰성 있는 도구 관리, 코드 서명/버전 고정
Tool Namespacing	명령어 충돌 방지, 악의적 등록 방지
MCP Proxy/Gateway 확산	툴 실행 감사, 승인 UX 삽입 가능
Fine-grained 권한 시스템	read-only vs destructive 명시 및 통제
sandbox 플랫폼	Docker/WASM 기반 툴 실행 컨테이너 제공

📝 요약 정리

MCP는 “AI에 도구 실행 권한을 주는 인터페이스”이므로, 설치와 실행 모두 고위험
보안 초기 상태는 매우 취약하므로 조직 정책/기술적 통제 필요
공급망 보안, 자동 실행, 외부 통신, 프롬프트 조작 등 복합적인 리스크 존재
Proxy, Gateway, Registry, Approval Flow 등 보안 구성요소 적극 도입
현재는 얼리어답터 보안 단계이므로 선제적 가이드 및 교육 필수

📚 활용 참고자료

✅ MCP 도구 보안 사전검토 체크리스트 (For Security Reviewer)

목적: 외부 MCP 서버나 도구를 내부 환경에 도입하기 전, 사전 검토 항목을 통과해야 함.

기본 정보 확인

도구 이름과 설명이 명확한가?
공식 Repository가 명시되어 있는가?
최근 커밋/릴리즈 기준이 3개월 이내인가?
활성 Issue/PR가 적절하게 관리되고 있는가?
저자 또는 조직의 신뢰성을 검토했는가?
(ex. Verified GitHub Account, 기업 도메인)

설치 및 실행 방식 검토

curl | bash 방식으로 설치되는가? → ❌ 금지
Docker, WASM 기반으로 격리된 실행 환경 제공하는가? → ✅ 선호
설치 후 바이너리 검증이 가능한가? (sha256, signature, version lock)
외부 네트워크로 통신이 발생하는가?
(→ 발생 시 허용 범위 명시 필요)

인증 및 권한 설정

OAuth 또는 API Key를 사용하는가? (OAuth 구현 안정성 확인)
민감 데이터 접근 시 최소 권한 원칙이 적용되었는가?
외부 API 호출에 대한 제한(allowlist, egress control)이 존재하는가?
사용자 승인(Human-in-the-loop)이 기본으로 동작하는가?

도구 동작 및 보안 점검

입력/출력 검증(Input validation, Output escaping)이 구현되어 있는가?
코드에 RCE(Command Injection) 우려가 있는 부분이 있는가?
실행된 명령어, 입력값, 응답 로그가 감사 가능하게 기록되는가?
도구가 destructive 동작(삭제, 푸시 등)을 수행하는 경우 사전 동의 구조가 존재하는가?

최종 검토 결과

[통과] → 도입 승인 및 내부 Registry 등록 가능
[조건부] → 일부 수정 필요 / 테스트 환경에서만 사용
[거절] → 보안 기준 미달로 도입 불가

🧑‍💻 개발자를 위한 MCP 보안 코딩 가이드

목적: MCP 도구를 직접 개발하거나 배포하는 개발자에게 필요한 보안 설계 및 코드 가이드라인

사용자 입력 검증

# 🚫 위험 예시: 사용자 입력을 바로 셸로 실행
subprocess.run(f"grep {user_input} file.txt", shell=True)

# ✅ 안전 예시: 입력을 명확히 파라미터화
subprocess.run(["grep", user_input, "file.txt"])

모든 외부 입력에 대해 길이 제한 및 허용 문자 필터링 적용
URL, 파일경로, 명령어 입력 등은 명시적으로 escape하거나 API로 대체

인증 및 API 키 관리

API 키, 토큰 등은 .env 또는 비밀 저장소(예: Vault, AWS Secrets)로 관리
.gitignore로 secret이 저장소에 포함되지 않도록 설정
MCP 서버에 OAuth를 구현할 경우, 다음 항목 필수 적용:

✔️ redirect_uri 고정  
✔️ scope 최소화 (read-only 기본)  
✔️ state 매개변수 사용  
✔️ PKCE 적용 권장

MCP 도구 명세 작성 (tool.json 예시)

{
  "name": "myorg/secure-scanner",
  "description": "Static analysis scanner",
  "auth": "oauth",
  "permissions": ["read"],
  "categories": ["security"],
  "version": "1.2.3"
}

tool name은 /vendor/tool 형식으로 namespace 지정
버전 고정 및 해시 무결성 지원
permissions 필드를 명확히 작성 (예: read, write, destructive)

보안 관련 기능 및 방어 요소

로그 작성 시 민감 정보 마스킹 적용 (token=****)
도구 실행 결과에 대한 Output escaping 적용 (HTML, Shell)
SSE(Server Sent Events) 사용 시 DNS Rebinding 방지 필터 추가
가능한 한 WASM 또는 Docker로 실행 격리

배포 및 Registry 등록 전 최종 점검

GitHub Release에 .sha256sum, .asc 파일 포함
Dockerfile에 USER 권한 설정 (root → ❌)
Registry metadata와 실제 실행 코드가 일치하는지 자동 검증 스크립트 구성
MCP Registry 등록 시 설명, 스크린샷, 사용 예제 포함

MCP 개발자가 꼭 기억해야 할 보안 수칙

✅ 모든 사용자 입력은 의심부터 시작하라
✅ 도구는 "기능"이 아닌 "권한"으로 본다
✅ auto-run: true는 실제 배포에서 반드시 금지
✅ 로그는 보안의 친구다: 모든 실행은 감사 가능해야 함
✅ "좋은 UX"보다 "예측 가능한 보안 흐름"이 중요

Model Context Protocol (MCP)는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 또는 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 컨텍스트 정보를 안전하게 공유하고, AI 도구를 활용하여 작업을 실행하며, 여러 서비스를 하나의 AI 워크플로우로 통합하는 데 도움을 줍니다. MCP의 최신 사양(2025년 3월 업데이트)은 보안, 유연성, 사용성 개선에 중점을 두고 기존의 문제를 해결하고 전체 시스템의 무결성을 향상시킵니다.

보안 및 신뢰 고려 사항

MCP는 AI 시스템과 외부 도구와의 상호작용을 통해 강력한 기능을 제공하지만, 그만큼 중요한 보안 및 신뢰 문제가 따릅니다. 최신 버전에서는 이러한 위험을 완화하고 시스템의 보안 수준을 높이기 위한 몇 가지 가이드라인과 원칙을 포함하고 있습니다.

사용자 동의 및 제어
- 사용자는 모든 데이터 접근 및 작업에 대해 명시적으로 동의해야 하며, 데이터 공유 및 작업 실행에 대한 제어 권한을 유지해야 합니다.
- 호스트는 사용자가 활동을 검토하고 승인할 수 있도록 명확한 사용자 인터페이스(UI)를 제공해야 합니다.
데이터 프라이버시
- 호스트는 명시적인 사용자 동의를 얻은 후에만 사용자 데이터를 서버에 전송해야 합니다.
- 사용자 데이터는 적절한 액세스 제어를 통해 보호되어야 하며, 사용자의 동의 없이 데이터가 공유되어서는 안 됩니다.
도구 안전성
- MCP 내의 도구는 임의의 코드 실행을 나타내므로, 이를 실행할 때 신중해야 합니다. 프로토콜은 "신뢰하되 검증하라"는 접근 방식을 권장하며, 도구 동작에 대한 설명(주석)은 신뢰할 수 있는 출처에서 온 것이 아니면 신뢰하지 말아야 한다고 명시합니다.
- 도구를 실행하기 전에 호스트는 사용자에게 도구의 동작을 충분히 설명하고, 실행 전에 명시적인 동의를 얻어야 합니다.
LLM 샘플링 제어
- 사용자는 모든 LLM 샘플링 요청에 대해 명시적으로 승인해야 하며, 샘플링이 발생할지 여부, 보낼 실제 프롬프트, 서버가 볼 수 있는 결과를 제어할 수 있어야 합니다.
- 프로토콜은 서버가 프롬프트를 볼 수 있는 범위를 제한하여 사용자 프라이버시를 보호합니다.

핵심 아키텍처 및 설계 원칙

MCP는 클라이언트-호스트-서버 아키텍처를 기반으로 하여, LLM과 외부 시스템 간의 모듈화된 통합을 가능하게 합니다.

호스트: 호스트 애플리케이션은 여러 클라이언트 인스턴스를 관리하고, 보안 정책을 집행하며, 사용자 동의를 관리합니다. 또한 LLM과 외부 서버 간의 통합을 조정합니다.
클라이언트: 각 클라이언트는 호스트에 의해 생성되며, 특정 서버와 연결됩니다. 클라이언트는 프로토콜 협상을 처리하고, 보안 경계를 유지하며, 메시지를 양방향으로 라우팅합니다.
서버: 서버는 LLM에 특화된 리소스와 기능을 제공합니다. 서버는 도구, 프롬프트, 컨텍스트 등을 노출하며, 로컬 프로세스나 원격 서비스로 운영될 수 있습니다.

보안 향상 및 모범 사례

MCP 사양은 보안을 강화하기 위한 몇 가지 지침을 제공하여 개발자가 안전한 시스템을 구축할 수 있도록 돕습니다.

신뢰할 수 있는 소스 사용: 개발자는 신뢰할 수 있는 프로젝트나 공급업체만을 사용하여 취약점을 유발할 수 있는 불신된 소스를 피해야 합니다.
사용 전 감사: MCP 서버의 코드를 사용하기 전에 철저히 감사를 수행하여 악성 코드나 구성 오류를 방지해야 합니다.
최소 권한 원칙 적용: 권한을 부여할 때 최소 권한 원칙을 적용하여 토큰 범위나 권한을 과도하게 설정하지 않도록 해야 합니다.
로컬 서버 선호: 가능하면 로컬 서버를 사용하는 것이 보안상 유리하며, 외부 위협으로부터 시스템을 보호할 수 있습니다.
샌드박스 기법 적용: 샌드박스 기술을 사용하여 서버가 미칠 수 있는 영향을 제한하고, 네트워크 차단 등을 통해 위험을 최소화해야 합니다.

향후 계획

MCP는 빠르게 발전하고 있으며, 향후 몇 가지 주요 기능이 추가될 예정입니다.

공식 MCP 레지스트리: MCP 패키지에 대한 서명, 고정 및 잠금 기능을 제공하는 공식 레지스트리가 도입될 예정입니다. 이를 통해 패키지의 무결성, 버전 관리 및 신뢰성을 강화할 수 있습니다.
도구 네임스페이싱: 타이포스쿼팅(typosquatting)이나 도용 등의 위험을 줄이기 위해 도구 등록 시 네임스페이싱을 개선할 계획입니다.
격리 강화: 서버, 클라이언트 등 구성 요소 간의 격리를 강화하여 데이터 유출 및 악용 위험을 최소화할 예정입니다.
세분화된 권한 관리: 도구의 동작에 대한 주석(예: 읽기 전용, 파괴적)을 추가하여, 개발자가 도구 사용에 대해 더 세밀한 권한 제어를 할 수 있게 될 것입니다.

MCP는 LLM과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 통합을 통해 강력한 AI 기능을 제공하는 프로토콜로 최신 버전은 보안, 유연성 및 사용성을 개선하며, 더 나은 인증 프레임워크, 향상된 전송 방식, 도구 설명 기능을 추가했습니다. 그러나 새로운 기술에는 항상 보안 리스크가 따르므로, 보안 지침을 따르고 최신 사양을 준수하는 것이 중요합니다. 이를 통해 안전하고 강력한 MCP 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

인간의 뇌와 컴퓨터 연결 시대의 도래와 AI 보안의 역할

현재 우리가 살아가는 시대는 AI, 사이버 보안, 그리고 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 급속히 발전하는 시기입니다. 일론 머스크의 뉴럴링크와 같은 프로젝트는 인간의 뇌에 컴퓨터 칩을 이식해 인간과 AI를 연결하는 사이보그 시대의 문을 열고 있습니다. 하지만 이 시대가 도래하면서 가장 중요한 문제는 바로 보안입니다. 특히 AI 보안과 뇌-컴퓨터 연결의 결합은 단순히 시스템을 해킹하는 문제가 아니라 인간의 사고와 감정, 기억까지 조작당할 가능성을 내포하고 있습니다. 이와 관련해 Model Context Protocol (MCP)와의 연관성을 통해 이 문제를 살펴봅니다.

1. BCI 기술과 뇌 해킹의 위험성

BCI 기술은 인간의 뇌파를 해석하여 컴퓨터와 직접 연결하는 기술입니다. 이 기술이 상용화되면, 인간은 물리적으로 기계를 조작하지 않고 뇌파만으로 다양한 기기를 제어할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 뉴럴링크의 실험에서 원숭이가 뇌파를 통해 게임을 제어한 사례가 있습니다. 그러나 이 기술의 발전이 가져올 수 있는 가장 큰 위험은 사고의 해킹입니다. 사용자의 무의식적인 생각이나 감정을 해킹하여 그들의 의사결정을 조작하거나, 그들의 기억을 변형하는 일이 가능해질 수 있습니다.

2. MCP와 AI 보안의 연관성

MCP (Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)과 외부 도구들 간의 통합을 위한 표준 프로토콜로, AI 시스템이 외부 서비스와 어떻게 상호작용할지를 정의합니다. 이 프로토콜은 데이터의 안전한 전송과 인증 및 권한 관리에 대한 규정을 포함하고 있습니다. 하지만 사이보그 시대에서 BCI와 결합될 경우, MCP와 유사한 보안 프레임워크가 인간의 뇌와 연결된 시스템에 적용되어야 합니다.

데이터 보호와 프라이버시: 뇌파 데이터를 다룰 때는 인간의 사고, 감정, 기억까지 포함된 민감한 정보가 포함됩니다. MCP의 보안 모델을 뇌와 컴퓨터의 연결에도 적용할 수 있다면, 이러한 데이터가 안전하게 암호화되고, 사용자의 동의 없이 유출되지 않도록 관리될 수 있습니다. 그러나 MCP와 같은 시스템도 외부 공격에 취약할 수 있기 때문에 뇌 해킹을 막기 위한 추가적인 보안 장치가 필요합니다.
인증 및 접근 제어: MCP는 OAuth 2.1을 사용해 클라이언트와 서버 간의 인증을 보장합니다. 이와 유사하게, BCI 기술에서도 인증 메커니즘이 중요합니다. 뇌와 컴퓨터를 연결하는 기술이 발전하면, 뇌파의 조작을 통해 허가되지 않은 액세스가 발생할 수 있습니다. 이는 사이버 공격자가 특정 인간의 뇌에 접근하여 그들의 사고 패턴이나 감정, 기억을 변경할 수 있다는 위험을 내포하고 있습니다. 그러므로 BCI의 보안을 강화하기 위해서는 다단계 인증과 같은 접근 제어 방안을 도입해야 합니다.

3. 사이보그 시대 보안의 핵심: 인간을 보호하는 보안

현재의 보안 기술은 주로 시스템을 보호하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 하지만 사이보그 시대가 다가올수록 보안은 단순히 기계나 데이터 시스템을 보호하는 차원을 넘어, 인간의 자율성과 정체성을 보호하는 방향으로 발전해야 합니다.

예를 들어, 사고 해킹이 발생하면, 인간이 스스로 결정을 내리기 전에 이미 그들의 생각이 외부 공격자에 의해 조작될 수 있습니다. 이 경우, AI 시스템과 BCI 연결 시스템은 인간의 사적 사고와 감정적 반응까지 추적하고 조작할 수 있는 잠재적 위험을 가지고 있습니다. 따라서 보안의 역할은 기계적 접근 차단뿐만 아니라, 인간의 존엄성과 자율성을 보장하는 것이어야 합니다. 이는 단순히 기술적인 문제가 아니라 윤리적이고 철학적인 문제이기도 합니다.

4. MCP와 함께하는 보안 혁신

MCP가 제시하는 보안 원칙을 BCI와 결합하여 발전시킬 수 있습니다.

컨텍스트 기반 보안: MCP는 각 도구가 수행하는 작업의 컨텍스트를 정확히 정의하여 보안 위험을 최소화합니다. BCI 시스템도 사용자의 뇌 상태와 연결된 상황을 분석하여, 의도치 않게 불법적인 데이터 전송이나 조작이 발생하지 않도록 해야 합니다.
실시간 모니터링 및 피드백: MCP는 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공하여, 데이터 흐름을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 합니다. BCI 시스템도 사용자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하여 비정상적인 신호나 공격의 징후가 발견될 경우 즉각적으로 경고하고 차단할 수 있어야 합니다.
개인화된 보안: MCP는 사용자 맞춤형 보안 설정을 지원합니다. BCI 시스템도 마찬가지로, 각 개인의 뇌파 특성에 맞춘 맞춤형 보안 설정을 제공하여, 뇌 해킹을 방지하고 사용자에 대한 개인적인 보호를 제공해야 합니다.

결론: 인간을 보호하는 보안

사이보그 시대가 현실화되면, 우리는 기계에 의해 지배당할 위험과 동시에, 기술이 인간을 보호하는 수호신이 되어야 할 필요성을 느낄 것입니다. AI 보안, 특히 BCI 시스템 보안의 핵심은 더 이상 기계나 시스템을 보호하는 것에 그치지 않고, 인간의 자율성과 존엄성을 보호하는 방향으로 나아가야 합니다.

MCP는 AI 도구와 외부 시스템 간의 통합을 안전하게 관리하는 표준을 제공하며, 이를 바탕으로 BCI와 같은 신기술의 보안 모델을 설계하고 인간의 사고와 감정을 안전하게 보호하는 방안을 모색해야 합니다. 결국 보안은 기술을 통한 인간 보호의 역할을 맡아야 하며, 이러한 기술적 과제를 해결하는 것이 사이보그 시대의 핵심 과제가 될 것입니다.

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안전한 MCP 도입 보안: LLM과 외부 도구 연결이 초래할 위협과 대응 전략

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2. 외부 MCP 서버의 교묘한 RCE 시도

3. Prompt Injection과 슬래시 명령 탈취

4. MCP Registry 기반 타이포스쿼팅 공격

🛡️ 실효성 있는 보안 운영 방안

1. 보안 정책 및 가이드

2. 기술적 보안 구성

3. 도입 전 사전 감사

🚀 MCP Gateway 예시 구성

🔭 미래 발전 방향

📝 요약 정리

📚 활용 참고자료

✅ MCP 도구 보안 사전검토 체크리스트 (For Security Reviewer)

기본 정보 확인

설치 및 실행 방식 검토

인증 및 권한 설정

도구 동작 및 보안 점검

최종 검토 결과

🧑‍💻 개발자를 위한 MCP 보안 코딩 가이드

사용자 입력 검증

인증 및 API 키 관리

MCP 도구 명세 작성 (tool.json 예시)

보안 관련 기능 및 방어 요소

배포 및 Registry 등록 전 최종 점검

MCP 개발자가 꼭 기억해야 할 보안 수칙

최신 MCP 버전의 주요 변경 사항 (2025년 3월)

보안 및 신뢰 고려 사항

핵심 아키텍처 및 설계 원칙

보안 향상 및 모범 사례

향후 계획

인간의 뇌와 컴퓨터 연결 시대의 도래와 AI 보안의 역할

1. BCI 기술과 뇌 해킹의 위험성

2. MCP와 AI 보안의 연관성

3. 사이보그 시대 보안의 핵심: 인간을 보호하는 보안

4. MCP와 함께하는 보안 혁신

결론: 인간을 보호하는 보안

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