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LLM 프롬프트 인젝션 인식 및 완화 관행 설문조사

개발자의 프롬프트 인젝션 위협 인식을 측정하고, 현재의 보안 완화 관행을 포착하며, LLM 애플리케이션 방어의 공백을 식별합니다. LLM 통합 기능을 구축하거나 평가하는 엔지니어링 팀을 위해 설계되었습니다.

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샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 24개 · 약 11분
Q01
메시지

환영합니다! LLM 애플리케이션 개발 및 보안에 관한 귀하의 경험을 다루는 이 설문조사에 참여해 주셔서 감사합니다. 참여는 전적으로 자발적이며, 언제든지 중단하실 수 있습니다. 정답이나 오답은 없습니다 — 저희는 귀하의 솔직한 관점과 관행에 관심이 있습니다. 모든 응답은 기밀이며 집계된 형태로만 보고됩니다. 이 설문조사는 완료하는 데 약 6~8분 소요됩니다.

Q02
객관식

귀하의 주된 역할을 가장 잘 설명하는 분야는 무엇입니까?

  • 백엔드 엔지니어링
  • 프런트엔드 엔지니어링
  • 풀스택 엔지니어링
  • 머신러닝 / 데이터 사이언스
  • DevOps / SRE
  • 보안 엔지니어링
  • QA / 테스트 자동화
  • 기타 (구체적으로 기재해 주십시오)
Q03
객관식

LLM 통합 기능에 대한 귀하의 현재 관여를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

  • 현재 LLM 통합 기능을 구축하거나 유지보수하고 있다
  • 향후 6개월 내에 LLM을 통합할 계획이다
  • 현재 LLM 관련 업무를 하고 있지 않다
Q04
의견 척도

프롬프트 인젝션 위험과 완화 방안에 대한 개인적인 이해에 얼마나 자신이 있으십니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 자신 없음최대:매우 자신 있음
Q05
의견 척도

귀하의 팀이나 조직은 LLM 통합 애플리케이션에 대한 프롬프트 인젝션 공격을 방어할 준비가 얼마나 잘 되어 있습니까?

척도: 1 – 7
최소:전혀 준비되지 않음최대:매우 잘 준비됨
Q06
객관식

프롬프트 인젝션 위험과 완화 방안에 대해 어디에서 배우셨습니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 공급업체 또는 프레임워크 문서
  • OWASP Top 10 for LLM Applications
  • 학술 논문 또는 사전 출판본
  • 보안 블로그 또는 뉴스레터
  • 콘퍼런스 발표 또는 워크숍
  • 사내 교육 또는 동료 지도
  • 소셜 미디어 또는 포럼
  • 이 주제에 대한 정보를 찾아본 적이 없음
Q07
객관식

LLM 기능을 설계하거나 검토할 때 다음 중 어떤 위협 벡터를 고려하십니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 프롬프트 인젝션 (사용자 입력에 포함된 악성 지시)
  • 외부 콘텐츠 소스를 통한 간접 프롬프트 인젝션
  • 탈옥(jailbreak) / 모델이 시스템 정책을 무시함
  • 프롬프트나 응답을 통한 데이터 유출 또는 누출
  • 도구 오용 또는 과도한 권한을 가진 에이전트 동작
  • 학습 데이터 오염
  • 프롬프트 누출 또는 시스템 프롬프트 버전 노출
  • 해당 없음
Q08
순위 매기기

다음 LLM 보안 우려 사항을 귀하의 업무에서 우선순위가 높은 것부터 낮은 것 순으로 순위를 매겨 주십시오.

  1. 사용자 입력을 통한 직접 프롬프트 인젝션
  2. 외부 콘텐츠를 통한 간접 프롬프트 인젝션
  3. 프롬프트나 응답을 통한 데이터 누출
  4. 과도하게 허용된 도구 또는 에이전트 동작
  5. 정책을 우회하기 위한 모델 무시 / 탈옥
드래그하여 순위 지정
Q09
객관식

귀하의 팀이 채택한 프롬프트 인젝션 완화 방안은 다음 중 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 사용자 프롬프트의 입력 검증 및 정제
  • 시스템 프롬프트 강화 (예: 지시 계층 구조, 구분자)
  • 출력 필터링 또는 콘텐츠 안전 점검
  • LLM 도구/동작 권한에 대한 역할 기반 접근 제어
  • LLM 상호작용의 모니터링 및 로깅
  • 시스템 프롬프트 내 카나리 토큰 또는 허니팟
  • LLM 실행 환경의 샌드박싱 또는 격리
  • 해당 없음
  • 잘 모름
Q10
객관식

귀하의 팀은 프롬프트 인젝션이나 탈옥 위험을 얼마나 자주 평가합니까?

  • 주 1회 이상
  • 2~3주마다
  • 월 1회
  • 분기 1회
  • 그보다 드물게 또는 전혀 하지 않음
Q11
객관식

귀하의 팀은 프롬프트 인젝션 취약점을 테스트하기 위해 어떤 방법을 사용합니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 엔지니어에 의한 적대적 레드팀 테스트
  • 자동화된 평가 스위트 또는 체크리스트
  • 프롬프트에 대한 단위 또는 통합 테스트
  • 카나리 또는 허니토큰 탐지
  • 모니터링 및 경보를 갖춘 섀도 배포
  • 외부 침투 테스트
  • 현재 이에 대해 테스트하지 않음
Q12
객관식

LLM 입력이 안전하지 않을 수 있을 때 귀하의 팀의 기본 대응 정책은 무엇입니까?

  • 허용하되 콘텐츠를 정제하거나 검증함
  • 차단하고 사용자에게 명확한 설명을 요청함
  • 사람의 검토로 에스컬레이션함
  • 상황이나 위험 수준에 따라 다름
  • 잘 모름
Q13
객관식

귀하의 팀은 프롬프트 인젝션 위험을 완화하기 위해 어떤 유형의 도구나 플랫폼을 사용합니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.

  • 정책 시행 기능을 갖춘 LLM 게이트웨이 또는 프록시
  • 콘텐츠 검열 또는 안전 API
  • 필터링 또는 접근 제어 기능을 갖춘 벡터 데이터베이스
  • 오픈소스 가드레일 라이브러리 (예: Guardrails AI, NeMo Guardrails)
  • 클라우드 공급업체 내장 안전 기능
  • 맞춤형 사내 미들웨어 또는 서비스
  • 없음
Q14
객관식

지난 6개월 동안, 귀하의 시스템에서 프롬프트 인젝션이나 탈옥(jailbreak) 의심 활동을 접한 적이 있습니까?

  • 예 — 확인된 사고
  • 가능성 있음 — 의심스러운 동작이나 확인되지 않음
  • 아니요
Q15
장문형

해당 사고와 그것이 어떻게 처리되었는지 간략히 기술해 주십시오. 민감하거나 독점적인 정보는 생략해 주십시오.

Q16
순위 매기기

프롬프트 인젝션 완화 방안을 평가할 때 다음 지표를 우선시하는 정도에 따라 순위를 매겨 주십시오 (상단 = 가장 높은 우선순위).

  1. 오탐률 (정상 입력이 잘못 차단되는 비율)
  2. 탐지율 (악성 입력이 올바르게 포착되는 비율)
  3. 사용자 경험에 대한 지연 영향
  4. 구현 및 유지보수의 용이성
  5. 공격 유형 전반에 걸친 커버리지
드래그하여 순위 지정
Q17
장문형

오늘날 프롬프트 인젝션 위험을 관리하는 데 있어 귀하의 가장 큰 장애물은 무엇입니까?

Q18
AI 인터뷰

LLM 보안 관행에 대한 귀하의 경험을 조금 더 깊이 살펴보고자 합니다. AI 진행자가 앞서의 응답을 바탕으로 몇 가지 후속 질문을 드릴 것입니다.

Q19
장문형

이 설문조사에서의 응답을 바탕으로, 저희가 다루지 않은 LLM 보안 및 프롬프트 인젝션과 관련된 추가 의견이나 경험을 공유해 주십시오. (선택 사항)

Q20
객관식

전문적인 소프트웨어 개발 경력이 몇 년이십니까?

  • 1년 미만
  • 1~3년
  • 4~6년
  • 7~10년
  • 10년 초과
Q21
객관식

귀하의 조직에는 대략 몇 명의 직원이 있습니까?

  • 1~10명
  • 11~50명
  • 51~200명
  • 201~1,000명
  • 1,001~5,000명
  • 5,001명 이상
Q22
객관식

귀하는 주로 어디에 거주하고 계십니까?

  • 아프리카
  • 아시아
  • 유럽
  • 라틴 아메리카
  • 중동
  • 북미
  • 오세아니아
Q23
객관식

귀하의 조직을 가장 잘 설명하는 산업은 무엇입니까?

  • 기술 / 소프트웨어
  • 금융 / 은행
  • 헬스케어
  • 소매 / 전자상거래
  • 제조
  • 교육
  • 정부 / 비영리
  • 기타 (구체적으로 기재해 주십시오)
Q24
메시지

이 설문조사를 완료해 주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 개발자 커뮤니티 전반의 LLM 보안 관행에 대한 이해를 높이고, 안전한 개발 지침을 개선하는 데 기여할 것입니다.

포함된 기능

  • AI 후속 질문

    정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.

  • 주의력 확인 장치

    성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.

  • AI가 작성한 문안

    문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.

  • 자동 리포트

    응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

  • Purpose-built for LLM prompt injection risk, covering awareness, current mitigations (input validation, output filtering, sandboxing, etc.), testing cadence, and tooling adoption specific to LLM-integrated features.
  • Includes an AI follow-up interview segment that can adaptively probe on reported incidents or gaps, rather than relying solely on fixed-choice questions.
  • Combines quantitative signals (opinion scales on confidence/preparedness, ranked prioritization of security concerns and metrics) with open-text incident descriptions and obstacle narratives for richer qualitative context.
  • Captures organizational context (role, team involvement, org size, industry, experience) alongside technical practice questions, enabling segmented analysis of prompt injection readiness across engineering teams.

Jotform

Security Awareness Survey Form Template

A general information-security awareness survey template, not tailored to LLM or prompt injection risks. It's a ready-to-field static form built for broad security topics like phishing and password hygiene rather than AI-specific threat vectors. Useful as a starting point but requires heavy customization to address LLM application security.

잘하는 점

  • Ready-to-use drag-and-drop form builder for quick deployment
  • Broad applicability across general security awareness topics
  • Likely integrates with Jotform's wider form/workflow ecosystem

아쉬운 점

  • No LLM or prompt injection-specific question content
  • Static question set with no adaptive AI follow-up interviewing
  • No automated per-response quality scoring or transparent AI prompt methodology

SurveyMonkey

Security Awareness Survey Template

A generic security awareness survey template aimed at general workforce training topics, not LLM-integrated engineering teams or prompt injection specifically. It offers a standard fixed-question format typical of SurveyMonkey's template library. Teams would need to build custom questions from scratch to capture LLM security practices.

잘하는 점

  • Established survey platform with strong distribution and reporting tools
  • Simple template structure for fast setup
  • Benchmarking and analytics features typical of SurveyMonkey's suite

아쉬운 점

  • No content addressing prompt injection, jailbreaks, or LLM-specific mitigations
  • Fixed-form design lacks adaptive or voice AI interviewing capability
  • No transparent AI prompt disclosure or automated quality scoring per response

자주 묻는 질문

“LLM 프롬프트 인젝션 인식 및 완화 관행 설문조사” 템플릿에는 어떤 질문이 포함되어 있나요?

바로 사용할 수 있는 질문 24개가 포함되어 있으며, 처음 질문은 다음과 같습니다: “환영합니다! LLM 애플리케이션 개발 및 보안에 관한 귀하의 경험을 다루는 이 설문조사에 참여해 주셔서 감사합니다. 참여는 전적으로 자발적이며, 언제든지 중단하실 수 있습니다. 정답이나 오답은 없습니다 — 저희는…” · “귀하의 주된 역할을 가장 잘 설명하는 분야는 무엇입니까?” · “LLM 통합 기능에 대한 귀하의 현재 관여를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?”. 전체 질문은 위에서 미리 볼 수 있고 모두 수정 가능합니다.

이 설문을 완료하는 데 얼마나 걸리나요?

응답자는 보통 질문 24개를 약 11분 안에 완료합니다.

템플릿을 수정할 수 있나요?

네. 설문을 공개하기 전에 모든 질문, 답변 옵션, 순서를 자유롭게 수정할 수 있습니다. 질문을 추가·삭제하거나 AI 편집기에 연구 목표에 맞춘 재구성을 요청할 수도 있습니다.

이 템플릿은 무료인가요?

네. 편집기에서 바로 열어 수정을 시작할 수 있습니다. 체험에는 계정이 필요 없으며, 무료 플랜으로 설문을 공개할 수 있습니다.

설문을 공개할 준비가 되셨나요?

이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.

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