Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제8장 — 모델에 대한 적대적 공격
FGSM에서 TextFooler·보편적 접미사까지의 계보, API 예산이 시사하는 것보다 저렴한 블랙박스 공격, 그리고 블랙박스를 사실상 화이트박스로 바꾸는 모델 탈취.
2026-05-17
제6장 — 검색 증강 생성의 위험
RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.
2026-05-15
제3장 — 데이터 보안과 프라이버시
LLM 시스템에서 데이터를 수명주기 자산으로 다루기. 학습 코퍼스의 저작권과 PII, 암기와 추출 공격, 그리고 Samsung과 Garante 사건이 규정한 사용자 입력 처리 규율.
2026-05-12
제1장 — 왜 AI 보안은 다른가
LLM 보안이 코드 보안이 아닌 이유. 확률적 시스템의 행동 포락선이 공격 표면이 되며, 프롬프트·검색·도구·학습·모델·출력의 여섯 표면이 새로운 신뢰 경계를 규정합니다.
2026-05-10제12장 — 프로토콜 하드닝과 방어
LLM Primer IV 워크스루의 열두 번째 글입니다. 네 가지 방어 군집 — 암호화 증명, 유계 세션을 가진 OAuth 범위 규율, 런타임 샌드박싱, 사람-개입 게이트 — 이 적대적 조건에서 모델이 올바르게 행동하는 것에 의존하지 않는 자세로 조합되는 모습을 살핍니다.
2026-04-10제11장 — 공격 표면과 프로토콜 취약성
LLM Primer IV 워크스루의 열한 번째 글입니다. MCP에 적용된 고전적 공격 — Confused Deputy, Token Passthrough, 세션 하이재킹 — , 능력 에스컬레이션과 인증 없는 샘플링을 둘러싼 프로토콜 수준의 결함, 그리고 컨텍스트 오염을 위생 문제가 아니라 구조적 문제로 만드는 암묵적 신뢰 전파를 살핍니다.
2026-04-09