LLM34 728x90 Woodpecker 기반 K8s·API·LLM 다계층 통합 레드팀 자동화 플랫폼 1. 목적과 범위목적: 프로덕트·플랫폼·AI 서비스 전반의 공격 시뮬레이션 자동화로, 취약점 빠른 탐지 → 우선순위화 → 시정 → 재검증(회귀) 를 CI/CD에 내재화합니다.대상K8s: 권한·격리·네트워킹·스토리지·이미지·시크릿API: 인증·인가·입력검증·데이터 노출·레이트리밋·MisconfigAI/LLM: 프롬프트 인젝션·데이터 포이즈닝·출력 유출·도구 오남용원칙: 스테이징 우선, 운영은 Change 승인 하 비파괴·저충격 범위로 제한.2. 도구 개념과 구성Experiments: 실제 공격 행동을 YAML/JSON 시나리오로 정의, 실행해 증거를 남깁니다.Verifiers: 실행 결과를 기준(상태코드/패턴/메트릭)으로 판정(성공/실패/심각도).Components: 특정 실험이 의존하는 K8s 배포물/보.. 2025. 8. 28. AI 기반 선언적 로그 분석 플랫폼: 보안 인텔리전스 자동화의 새로운 접근 “정규식·파서 없이 결과 스키마만 선언하면, LLM이 보안 이벤트/이상징후를 구조화 JSON으로 변환 → SIEM 대시보드/알림/IR까지 자동화”“Declarative Log Analysis with LLM — 보안 이벤트 자동 탐지와 SIEM 통합”“LLM-Powered Log Analysis: 구조화된 보안 이벤트 추출과 운영 자동화”“로그는 말한다, AI가 해석한다 — Declarative Security Log Analyzer”“Regex 없는 로그 분석, 선언만 하면 AI가 처리한다”“Log Analysis Reinvented: Declarative Extraction + LLM”“보안 로그 분석의 패러다임 전환 — LLM 선언적 추출과 SIEM 연동”“LLM 기반 SOC 자동화: Wazuh, .. 2025. 8. 27. 대형 언어 모델(LLM) 환경 애플리케이션 권한 최소화 및 보안 아키텍처 1. 주제 정의대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션은 단순 대화형 챗봇을 넘어 내부 데이터 검색, 자동화 에이전트, 외부 API 연동 등 점차 업무 핵심 도구로 확산되고 있습니다. 그러나 LLM은 예측 불가능성, 프롬프트 조작(prompt injection), 자동화 속도로 인해 인간 사용자보다 훨씬 높은 보안 리스크를 가집니다. 따라서 LLM 권한 최소화 및 통제 관리란,LLM이 처리하는 모든 요청에서사용자 권한 ∩ LLM 권한 ∩ 태스크 권한의 교집합만 허용하는 실효 권한(effective permissions) 모델을 기반으로리소스 단위까지 권한을 제어하고,인증/인가 체계(OAuth 등)의 한계를 보완하는 보안 아키텍처를 설계하는 것을 의미합니다.2. 주요 원칙2.1 최소 권한 원칙 (Leas.. 2025. 8. 22. Managing Up 2.0: 인공지능(AI)을 리드하는 컨텍스트 설계 기술 “인간이든 AI든, 똑똑하게 일하려면 먼저 ‘관리(Managing Up)’부터 잘해야 합니다”Managing Up은 단순한 '눈치 보기'가 아닙니다. AI도 결국 “나의 동료처럼 활용 가능한 지능 존재”입니다.즉, 인간의 협업 원칙 그대로 AI와의 컨텍스트 설계(Context Engineering), 프롬프트 디자인, 대화 흐름에 적용됩니다.15가지 원칙: 인간 관계 + AI 컨텍스트로 확장 정리인간과의 협업 원칙AI 협업에서의 적용 (LLM 관점)협업을 내 일로 받아들이기AI 성능은 프롬프트 설계와 컨텍스트 구성의 질에 달려 있음. LLM이 똑똑해 보이려면, 내가 먼저 구조를 잘 설계해야 함.결론부터 명확하게 말하기프롬프트도 두괄식 구조로. 예: "요약해줘. → 요약해야 할 문서 첨부"내 생각의 흐름을.. 2025. 8. 17. 생성형 AI 개발·활용 위한 생애주기별 개인정보 보호 가이드라인 마련 1️⃣ 인공지능 프라이버시 리스크 진단 및 인증 방안✔️ 목적AI 모델이 초래할 수 있는 프라이버시 리스크의 체계적 진단·평가 기준 수립기존 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’(2023년 12월 발표)의 후속 작업✔️ 제언 주요 내용 (김병필 카이스트 교수 발표)산업계·학계 중심의 진단 기술 및 사례 분석진단 프레임워크 설계 방안: AI 시스템의 리스크를 구체적으로 측정하고 인증할 수 있는 체계 구축 필요기술 발전과 개인정보 보호의 균형을 위한 사전적‧예방적 관리 체계 마련2️⃣ 생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서(안)✔️ 발표 배경생성형 AI 기술의 급속한 확산에 따라, 개인정보 처리 법적 불확실성과 기술적 리스크 증가기존 법체계로는 복잡한 데이터 흐름, 처리 방식 대응에 한계 발.. 2025. 8. 9. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음 728x90 728x90
