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서론: 가드레일은 한 계층이 아니라 다층 방어다 LLM 보안에서 가드레일은 “금칙어 필터”가 아니다. 입력-중간 처리-출력 전 과정에 걸친 정책 집행 체계다. 1. 네이티브 필터링 접근 모델/플랫폼이 제공하는 기본 안전 기능을 활용한다. 장점: 빠른 적용 운영 복잡도 낮음 기본 안전 기준 확보 용이 한계: 도메인 특화 ...

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서론: 벡터는 익명 데이터가 아니다 많은 팀이 임베딩을 “원문보다 안전한 표현”으로 오해한다. 하지만 벡터 역시 민감 정보의 흔적을 담을 수 있고, 인덱스 유출 시 공격 표면이 된다. 1. 주요 위협 모델 인덱스 탈취: 벡터/메타데이터 덤프 유출 Membership Inference: 특정 데이터가 학습/인덱싱됐는지 추론 유사도 악용...

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이 글은 GeekNews - 개발/기술/스타트업 뉴스 서비스 블로그에 게시된 글을 자동으로 가져온 것입니다. 더 자세한 내용과 원문은 아래 링크를 참고해 주세요. ➡️ 원문 보러 가기 원문 요약 워싱턴주가 비경쟁 계약(noncompete agreements) 을 전면 불법화하는 새 법안을 제정해, 근로자가 경쟁 기업으로 이직하거나 창업하는 ...

서론: RAG는 정확도를 높이지만 유출면도 넓힌다 RAG는 모델 환각을 줄이지만, 동시에 민감 데이터 접근 경로를 늘린다. 회수된 문서가 곧 모델 응답의 재료가 되기 때문이다. 1. 유출이 발생하는 위치 Ingestion 단계: 원문에 PII가 섞여 인덱싱 Retrieval 단계: 권한 없는 사용자에게 민감 청크 노출 Generati...

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