■ 사이버보안 특화 Vertical AI 구축 방안

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📌대규모 언어 모델(LLM) 발전과 Vertical AI의 부상

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 발전에도 불구하고, 사실이 아닌 정보를 생성하는 ‘환각’ 현상과 최신 정보 반영의 한계 등 전문 분야로의 확산을 저해하는 문제가 발생하고 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 특정 산업 분야에서 높은 신뢰성과 전문성을 확보하기 위한 ‘Vertical AI’과 그 핵심 엔진인 도메인 특화 LLM의 필요성 대두되고 있습니다

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📌사이버보안 특화 LLM 구축 방안

사이버보안 특화 LLM를 구축하기 위한 체계적인 3단계 방안을 제시합니다. 목적에 최적화된 기반 모델의 선정을 통해 토대를 마련하고, RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 최신 위협 정보와 같은 외부 지식을 참조하여 답변의 최신성과 신뢰도를 향상시킵니다. 마지막으로 도메인 전문 데이터를 집중 학습시키는 ‘파인튜닝’ 과정을 거쳐 모델이 실제 보안 전문가와 같이 깊이 있는 분석과 추론이 가능하도록 지식을 내재화합니다.

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📌LLM 시스템 보안 취약점 및 대응 방안

LLM 기반 시스템의 도입은 ‘프롬프트 인젝션’과 같이 기존에 없던 새로운 위협을 만들어내므로 시스템 구축과 동시에 보안 체계 수립이 필수적입니다. 이를 위해 악의적인 입력과 데이터 유출을 탐지 및 차단하는 AI 가드레일을 구축하고 시스템 격리 및 접근 통제 강화를 포함한 다층적인 보안 아키텍처를 적용해야 합니다.

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◾ EQST(이큐스트)는 ‘Experts, Qualified Security Team’ 이라는 뜻으로 사이버 위협 분석 및 연구 분야에서 검증된 최고 수준의 보안 전문가 그룹입니다.

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