Context Lab

"The Blueprint"의 네 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다. 지난 [3/7]에서는 AI Agent가 실시간 신호를 인지하는 '신경망(P3, EDA)'을 설계했습니다 . 하지만 Agent가 "고객의 잔액 부족"이라는 이벤트(신호)를 받았을 때, 이 고객이 "지난달에도 이런 일이 있었는지", "주거래 상품이 무엇인지"와 같은 **'맥락(Context)'**이나 **'기억(Memory)'**이 없다면 올바른 다음 행동(예: '대출 권유' vs '저축 해지')을 추론할 수 없습니다 . 이번 장에서는 **[원칙 4: 분산 데이터를 하나의 통합 뷰로 제공하라]**는 원칙을 기반으로 , AI Agent의 '장기 기억장치' 역할을 할 **'통합 데이터 뷰(Unified Data View)'**를 설계합니..

"The Blueprint"의 세 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다 . 지난 [2/7]에서 우리는 '정문(P2, API 게이트웨이)'을 설계했습니다 . 이는 AI Agent가 시스템에 '명령'하고 '조회'하는 동기식(Synchronous) 통로였습니다 . 하지만 진정한 'Agentic AI'는 명령을 기다리는 수동적인 존재가 아닙니다 . "고객의 잔액이 부족할 것 같습니다"처럼, 상황을 '인지'하고 선제적으로 '행동'해야 합니다 . 이를 위해, 이번 장에서는 **[원칙 3: 실시간 데이터는 이벤트 기반 아키텍처(EDA)를 고려하라]**는 원칙을 기반으로 , AI Agent가 실시간으로 '상황을 인지'할 수 있게 돕는 비동기식(Asynchronous) '신경망'을 설계합니다 . 원칙 3: 왜 "신경망..

"The Blueprint"의 두 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다 . 지난 [1/7]에서는 AI Agent와 모든 서비스가 살아갈 견고하고 탄력적인 '대지(P5, 플랫폼)'를 설계했습니다 . 하지만 '대지'가 아무리 튼튼해도, 외부와 소통하는 통로가 무질서하다면 아무 소용이 없습니다. 이번 장에서는 **[원칙 2: AI Agent의 데이터 접근은 API 게이트웨이를 통하라]**는 원칙을 기반으로 , 이 하이브리드 플랫폼의 유일한 '정문(Front Door)'을 설계합니다 . 우리의 목표는 AI Agent가 사용할 '도구 상자(Toolbelt)'로 들어가는 입구를 설계하는 것입니다 .원칙 2: 왜 "정문"이 필요한가?AI Agent가 은행의 핵심 원장(DB)에 직접 접근하도록 허용하는 것은, 회계 ..

"The Blueprint"의 첫 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다. 지난 [0/7]에서 우리는 'A 은행'의 비전과 세 가지 '현실의 지옥'을 정의했습니다. 이제 이 난제들을 해결하기 위한 5대 원칙을 실제 아키텍처로 구현하는 설계를 시작합니다 . 우리의 첫 번째 설계 대상은 **[원칙 5: 견고하고 탄력적인 플랫폼]**입니다 . AI 에이전트와 모든 서비스가 24시간 365일 살아갈 '대지(Land)'를 먼저 튼튼하게 다져야 하기 때문입니다 . 원칙 5: 왜 "대지"가 필요한가?AI Agent는 결국 '소프트웨어'입니다 . 특정 서버가 다운됐다고 수백 개의 Agent가 함께 멈추는 상황은 금융 서비스에서 재앙이 될 수 있습니다 . 따라서 '원칙 5'는 AI Agent 역시 현대적인 플랫폼 위에서..

"The Blueprint: AI 금융 아키텍처 설계 클래스" 시리즈에 오신 것을 환영합니다 .이 시리즈는 단순한 이론 학습이 아닙니다 . 가상의 'A 은행' 차세대 프로젝트라는 구체적인 시나리오를 바탕으로 , 우리가 현업에서 마주하는 현실적인 제약 조건들을 하나씩 해결해 나가는 '실전 설계도'를 그리는 여정입니다 . 설계도를 그리기 전에, 우리는 "왜(Why)" 이 아키텍처를 만들어야 하는지, 그리고 우리가 풀어야 할 '진짜 문제'가 무엇인지 명확히 정의해야 합니다 . 첫 번째 여정인 오늘, 우리는 우리가 달성해야 할 '비전(Vision)'과, 그 비전을 가로막는 '현실의 제약(The Challenge)'을 명확히 정의하는 것부터 시작하겠습니다 . The Vision: 'A 은행'의 Agentic AI..

앞서 LLM의 작동 원리 기반 잠재 위협과 그 영향도를 살펴보았습니다. 이제 가장 흔하게 접할 수 있으며 직접적인 위협이 될 수 있는 '프롬프트 인젝션' 공격을 간단히 시뮬레이션하고, 이를 방어하기 위한 기초적인 코드 기법을 실습해 봅니다. 이 프로젝트는 프롬프트 인젝션의 기본 메커니즘을 이해하고, 코드 레벨에서 어떻게 접근할 수 있는지 감을 잡는 데 목적이 있습니다. 목표:간단한 시나리오에서 프롬프트 인젝션 공격을 재현합니다. LLM 응답을 분석하여 공격 성공 여부를 판단하는 기초적인 방어 코드를 작성합니다. 사전 준비:Python 3 환경 LLM API 접근 권한 (예: OpenAI API 키, Anthropic API 키 등) 또는 로컬에서 구동 가능한 소형 LLM (이 예제에서는 API 사용을 가..

1.2에서 LLM의 작동 원리와 잠재된 위협들을 살펴보았습니다. 이러한 위협들은 단순한 이론적 가능성을 넘어, 현실 세계에서 다양한 수준의 보안 사고와 피해로 이어질 수 있습니다. 여기서 각 주요 위협이 가져올 수 있는 보안 영향도를 구체적으로 분석하고, 실제로 보고되었거나 발생 가능성이 높은 피해 사례를 제시하여 위협의 심각성을 인지하도록 돕겠습니다. 주요 잠재 위협별 보안 영향도 및 피해 사례: 1. 프롬프트 인젝션 (Prompt Injection)보안 영향도- 권한 우회 및 악의적 기능 실행: LLM이 연결된 외부 시스템(예: API 호출을 통한 데이터 검색, 이메일 발송 등)에 대한 비인가 접근이나 악의적인 기능을 실행하게 만들 수 있습니다.- 민감 정보 노출: LLM의 내부 지침, 설정 값, 또..

LLM(Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 현재 AI 기술 혁신을 주도하고 있으며, 그 응용 범위는 상상 이상으로 확장되고 있습니다. 그러나 그 강력한 능력만큼이나 구조적 특성에서 비롯되는 잠재적인 보안 위협 또한 간과할 수 없습니다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해서는 LLM이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이 필수적입니다. LLM의 핵심 작동 원리 (보안 관점에서의 이해) LLM은 기본적으로 **트랜스포머(Transformer)**라는 신경망 구조를 기반으로 합니다. 이 구조는 입력 시퀀스(텍스트)를 처리하고 출력 시퀀스를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 주요 작동 원리와 보안 이슈는 다음과 같습니다..

우리는 지금 인공지능(AI) 기술이 산업 전반과 일상생활 깊숙이 파고드는 대전환의 시대를 맞이하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 생성형 AI는 전례 없는 수준의 생산성과 혁신을 약속하며 빠르게 확산되고 있습니다. 기업들은 AI를 활용하여 데이터 분석을 고도화하고, 새로운 서비스를 개발하며, 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. IT 전문가로서 우리는 이러한 기술 변화의 최전선에서 시스템을 구축하고 운영하며 비즈니스를 지원하는 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 그러나 이러한 강력한 기술의 이면에는 우리가 기존의 정보 보안 패러다임으로는 예상하기 어려웠던 새롭고 복잡한 보안 위협들이 도사리고 있습니다. 전통적인 보안은 주로 시스템의 취약점을 악용하거나 네트워크 경계를 침범하는 방식..

AI 기술은 우리 시대의 가장 강력한 혁신 동력이며, 다양한 산업과 시스템에 깊숙이 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 기술의 급격한 발전과 확산 이면에는 간과할 수 없는 보안 위협의 그림자가 드리워져 있습니다. 전통적인 보안 패러다임으로는 예측하고 대응하기 어려운, AI 기술 그 자체의 작동 원리와 구조적 특성에서 비롯되는 근본적인 취약점들이 존재합니다. Part 1, '그림자 속의 위협: AI 기술의 어두운 단면'에서는 이러한 위협들을 AI 기술 내부에 숨겨진 '보이지 않는 적'으로 규정하고, 현재 가장 주목받는 AI 기술 및 시스템 유형들을 심층적으로 해부하여 그 내재된 보안 리스크를 파헤칩니다. 우리는 다음의 핵심 기술 분야를 중심으로 분석을 진행합니다.거대 언어 모델 (LLM): LLM의 복잡한 ..