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RAG(RetrievalAugmented Generation, 검색 증강 생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터 저장소에서 관련 문서를 먼저 검색해서, 그 내용을 프롬프트에 끼워 넣어 …

KISA 2026 정보보호 루키 meet up에서 XBOW가 "AI Security Engineer가 되는 6단계 로드맵"을 발표했다. Foundations(토큰·컨텍스트·프롬프팅) → Build(…

LLM에게 "이 웹 취약점을 찾아서 익스플로잇해봐"라고 시키면 얼마나 잘할까? Aven 프로젝트에서 이 질문에 제대로 답해보려고, LLM을 페이로드 생성기로 직접 쓰는 대신 오케스트레이터(지휘자)로…

Prompt Injection 글에서 "외부 콘텐츠에 악성 지시가 섞여 들어가는" 공격을 다뤘다면, Jailbreak는 조금 다르다 — 사용자가 직접, 모델에 걸린 안전 정책(시스템 프롬프트·RLH…

LLM 하나가 질문에 답하는 걸 넘어, 여러 에이전트가 서로 도구를 호출하고 서로의 결과를 넘겨받으며 작업을 나눠 처리하는 멀티 에이전트/오케스트레이션 구조가 빠르게 늘고 있다. 에이전트 하나하나는…

Prompt Injection은 LLM(대형 언어모델)에 원래 개발자가 의도하지 않은 지시를 사용자 입력을 통해 주입해서, 모델이 시스템 프롬프트의 지시를 무시하고 공격자가 원하는 대로 동작하게 만…

OWASP는 웹 애플리케이션 Top 10으로 유명한 재단인데, LLM을 활용한 애플리케이션이 급증하면서 별도로 "OWASP Top 10 for LLM Applications"를 만들었다. 전통적인 …

모델 파일을 다운로드해서 그대로 로드하는 행위가, 신뢰할 수 없는 실행 파일을 다운로드해서 실행하는 것과 본질적으로 다르지 않을 수 있다는 게 이 공격 클래스의 핵심이다. "그냥 가중치(weight…

Adversarial Example(적대적 예제)은 사람이 보기엔 정상 입력과 거의 구별이 안 되지만, 아주 미세한 조작만으로 AI 모델이 완전히 잘못된 판단을 내리게 만드는 입력이다. 이미지 분류…

AI 모델을 API 형태로만 서비스하고 가중치는 절대 공개하지 않아도, 그 API에 충분히 많은 질의를 던지는 것만으로 모델의 내부 정보나 학습 데이터의 일부가 새어 나갈 수 있다. 이 글은 이런 …