NETZY / AI SECURITY
LLM Security
LLM 보안 진단에서는 그럴듯한 답변과 검증된 서비스 동작을 분리하는 일이 중요합니다. 공개 회고는 Excel 업무 보조 LLM 애플리케이션의 블랙박스 진단을 다룹니다.
검증할 질문
- Prompt Injection — 사용자 입력이 원래의 업무 정책을 우회하게 하는가?
- System Prompt Leakage — 노출된 것처럼 보이는 지침이 실제 설정인지, 생성된 텍스트인지 확인했는가?
- Hallucination — 허위 데이터·출처가 업무에 사용되는 구체적인 경로가 있는가?
- Excessive Agency · Tool Security — 모델의 주장과 도구 실행 증적이 일치하는가? 허용된 권한 범위는 무엇인가?
- RAG Security — 검색 계층이 존재하는가? 문서 접근 권한과 데이터 경계를 확인할 수 있는가?
- Output Validation — 응답·CSV·생성 코드가 후속 업무에서 어떻게 소비되는가?
공개 기록의 범위
대표 글은 애플리케이션 계층에 집중합니다. 모델 내부 점검이나 독립적인 RAG 진단을 수행했다고 확대 해석하지 않습니다. Methodology의 검증 단계를 통해 증적과 가설을 구분합니다.
AI Security 학습 기록과 LLM 관련 글도 함께 볼 수 있습니다.
[ PUBLIC CASE STUDY / 01 ]
LLM Security Assessment: Building and Validating AI Vulnerabilities
AI · LLM 보안 진단에서 취약점을 ‘빌드’하는 과정. 모델의 응답과 실제 도구 실행을 구분하고, 재현성·악용 가능성·업무 영향을 검증한 공개 회고입니다.