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서버구축 (WEB,DB)446

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RAG 벡터DB 없이 완성하는 AI 자연어에서 SQL까지, 데이터와 대화하다 Databricks Genie(AI/BI Genie)로 Text-to-SQL을 “제품 기능”으로 끝내는 방법왜 직접 구현(Text-to-SQL 파이프라인)이 힘들어지나보통 DIY Text-to-SQL은 이런 구성으로 갑니다.스키마 수집(테이블/컬럼/PK-FK/뷰/코멘트)전처리(명칭 정규화, 용어 사전, PII 라벨링)임베딩 + 벡터DB(RAG)질문→관련 스키마/쿼리 후보 검색프롬프트(“이 스키마를 참고해 SQL 만들어라”)LLM 생성 SQL 검증(실행/에러 수정/재시도)권한/마스킹/행·열 보안 적용성능/비용/품질 모니터링여기서 “성능이 안 나오는” 대표 원인은스키마 컨텍스트가 항상 불완전: 컬럼 의미/조인 규칙/비즈니스 정의가 빠짐조인 추론이 어렵고 실수가 잦음스키마 변경/신규 테이블 추가 시 운영비 폭.. 2026. 2. 27.
LLM 생성 코드 실행의 위협 모델과 방어 설계: 탈출·유출·DoS 통제 LLM이 만든 코드는 “우리 코드”가 아니라 외부 입력(External Input) 과 동일하게 취급해야 합니다.즉, LLM 생성 코드를 실행하는 순간부터는 서버가 ‘코드 실행 플랫폼’이 되며, 공격자 관점에서 아래가 모두 가능합니다.악성 코드 실행: 파일 삭제/변조, 데이터 유출, 채굴 등샌드박스 탈출: 커널/런타임/설정 실수로 호스트·클러스터 권한 획득리소스 고갈(DoS): 무한 루프/메모리·디스크 폭주로 노드/네임스페이스 장애네트워크 악용: 내부망 스캔, C2 통신, 데이터 외부 반출따라서 핵심은 단일 기법이 아니라 “다단계 격리 + 최소권한 + 정책 강제 + 감시/증적” 조합입니다.(A) LLM/에이전트→ 코드/입력/리소스 한도/필요 권한(capabilities)을 “선언”(B) Code Exec.. 2026. 2. 25.
대화형 인터페이스로 업무를 실행하다: n8n Workflow Agent 구현 Chat Hub 한 줄 정의와 전체 구조Chat Hub는 n8n 안에서 “대화 UI(채팅)”를 중심으로여러 LLM 모델을 선택해 대화하거나내가 만든 Personal Agent(가벼운 커스텀 프롬프트 에이전트) 를 쓰거나내가/동료가 만든 워크플로우를 ‘에이전트처럼’ 호출(Workflow agent) 하도록 해주는 중앙 채팅 인터페이스입니다.즉, “대화 → (선택한 에이전트/워크플로우 실행) → 응답”이 한 화면에서 연결됩니다.Chat Hub에서 에이전트를 만드는 2갈래(핵심 비교)간단 Personal Agent (Chat Hub 안에서 즉시 생성)목적: 반복적인 프롬프트 템플릿, 톤/규칙 고정, 간단한 작업에 “AI를 더 안정적으로” 쓰기장점: 빠르고 간단, Chat Hub 모델 선택기에서 즉시 선택 가능.. 2026. 2. 17.
Docker·containerd·CRI-O·Kubernetes 환경 컨테이너 탈출 탐지 전략 컨테이너 탈출 탐지의 현실컨테이너 탈출은 “하나의 이벤트”가 아니라 “행위 조합”컨테이너 탈출 시도는 보통 다음 요소들이 연속적으로 나타납니다.격리 경계 접근: /proc, /sys, /dev, namespace 조작권한 상승 시도: CAP_SYS_ADMIN, setcap, SUID, unshare, nsenter호스트 제어면 접근: Docker 소켓(/var/run/docker.sock), kubelet API, container runtime socket호스트 지속성: cron/systemd 변조, ssh key 추가, 바이너리 드롭👉 따라서 실무에서는 “A 단독이면 경고”, “A+B면 중간”, “A+B+C면 고위험” 같은 스코어링/상관분석이 맞습니다.osquery의 강점/한계강점: 프로세스/권한/.. 2026. 2. 12.
AI 의사결정에 대한 책임성 확보를 위한 Human-in-the-Loop HITL 설계 HITL이란 무엇인가요?Human-in-the-loop(HITL)는 AI 에이전트가 특정 “툴(tool)”을 실행하기 전에 사람의 승인(Approve / Deny)을 반드시 거치도록 하는 통제 구조입니다.즉,AI가 혼자 마음대로 실행하지 못하게 하고사람이 의사결정의 최종 관문(Gatekeeper) 역할을 하도록 만드는 방식입니다.특히 n8n, AI Agent, MCP, Agentic Workflow 환경에서 AI가 아래와 같은 위험한 액션을 수행할 때 매우 중요합니다.메시지 발송데이터 수정 / 삭제외부 시스템 연동비용 발생 작업왜 HITL이 필요한가? (배경 & 문제의식)기존 AI 자동화의 구조적 한계AI Agent는 기본적으로컨텍스트 오해 가능프롬프트 인젝션 영향권한 범위 오판비가역 작업(undo 불가.. 2026. 2. 8.
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