LLM보안2 728x90 LLM·생성형 AI 환경을 위한 자동 침투 테스트(Auto PenTest)와 거버넌스 AI 기반 자동 침투 테스트란 무엇인가취약점 스캐너(VA)가 “취약점 후보를 찾아 목록화”하는 데 중심이 있다면,침투 테스트(PT)는 “그 취약점이 실제로 악용 가능한지(Exploitability) + 악용 시 어디까지 확장되는지(공격 경로/권한상승/내부확장) + 실제 영향(데이터 접근/업무 영향)”을 검증합니다.AI 자동 펜테스트는 이 PT 흐름을 에이전트(목표 기반 계획/실행) + 도구 오케스트레이션(스캔/검증/증거 수집) + 지식(룰/그래프/히스토리)로 엮어 사람 개입을 크게 줄이고 반복 실행 가능한 “지속 검증(continuous validation)” 형태로 확장합니다.왜 ‘스캐너 이상’인가?스캐너는 흔히 “발견(Discovery)” 단계에 강하고,자동 펜테스트는 “검증(Validation)” .. 2026. 1. 28. LLM 워크플로 “텍스트 방화벽” 만들기: n8n Guardrails 아키텍처 🛡️ n8n Guardrails 노드 종합 가이드 (안전·보안·정책 “텍스트 방화벽”)🕵️ PII·Secret Key·URL 유출 차단: Guardrails로 만드는 안전 파이프라인 n8n의 Guardrails 노드는 LLM(챗모델)을 쓰는 워크플로에서 입력/출력 텍스트를 검사하거나(차단/분기), 민감정보를 정제(마스킹)하는 정책 레이어입니다. 즉, “모델을 부르기 전/후”에 두어 프롬프트 인젝션·정보유출·부적절 콘텐츠·범위 이탈을 줄이는 용도입니다.노드가 하는 일(핵심 개념)Check Text for Violations (위반 검사 → Fail 분기)선택한 가드레일에 하나라도 걸리면 Fail 브랜치로 라우팅합니다. “차단/보류/수동검토/알림” 같은 제어 흐름을 만들기 좋습니다.Sanitize Tex.. 2025. 12. 21. 이전 1 다음 728x90 728x90
