Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제17장 — 미래의 위협과 새롭게 등장하는 방어
자율 에이전트의 폭발 반경, 멀티모달 표면이 넓히는 인젝션 채널, 합성 신원과 AI 대 AI 동역학, 그리고 LLM Primer 시리즈의 마지막 마무리.
2026-05-26
제13장 — 규제 지형
EU AI 법의 단계적 적용, AI 시스템에도 여전히 구속력을 갖는 GDPR·CCPA·PIPL, 그리고 감사 가능성·모델 카드·위험 분류가 만드는 운영 형태.
2026-05-22
제11장 — 관측 가능성, 로깅, 사건 대응
확률적 시스템에서 로깅해야 할 것, 시그니처·통계·행동 신호를 조합한 탐지, 그리고 재현 가능성을 확보하는 NIST 800-61 형태의 사건 대응.
2026-05-20
제10장 — 안전한 LLM 아키텍처 설계
격리가 폭발 반경을 제한하는 방식, 계층화된 검증과 선언적 정책, 그리고 모델 호출에 적용된 제로 트러스트로 침해된 프롬프트가 시스템 침해로 상승하지 못하게 하는 아키텍처.
2026-05-19
제2장 — LLM 시스템의 위협 모델링
Shostack의 네 질문, STRIDE와 PASTA, MITRE ATLAS를 LLM 시스템에 적용. 자산 목록·적대자 카탈로그·위협 등록부를 채우는 작업 템플릿을 걷습니다.
2026-05-11
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.
2026-05-10
LLM Primer VII — 시리즈 소개 및 목차
LLM Primer VII: AI 보안의 챕터별 워크스루 소개. 위협 모델부터 규제 경계까지, 시리즈의 마지막 권에서 엔지니어링 아크가 적대자와 만나는 지점을 다룹니다.
2026-05-09