소개
최경호입니다. IT와 사이버보안 분야에서 15년 이상 일했고 AI, 클라우드, 개발, 보안을 주로 다룹니다.
강의 분야
생성형 AI와 LLM을 업무에 쓰는 방법을 문서 처리, 보고서, 대시보드 실습으로 익힙니다.
업무 흐름을 AI 중심으로 바꾸는 AX 과정을 사례와 실습으로 다룹니다.
LLM 서비스 공격과 방어, AI를 활용한 분석과 보고서 작성을 다룹니다.
설정 오류, IAM, 로그 수집, 컴플라이언스를 Portal 화면에서 직접 실습합니다.
ELK 설치, 정규화, 탐지 룰, 대시보드를 직접 만들고 침해사고 대응까지 진행합니다.
취약 코드와 수정 코드를 비교하고 보안 게이트로 결과를 확인합니다.
CI/CD 파이프라인에 SAST, DAST, SCA, 시크릿, 이미지 스캔을 넣고 배포 게이트로 묶습니다.
정적·동적 분석 절차에 AI 보조 분석을 더해 분석과 보고서 작성에 활용합니다.
AI 기반 기술
AI를 업무에 쓰기 전에 알아 두면 좋은 기본 알고리즘입니다. 과정에서는 도구 사용법에 앞서 원리를 설명합니다.
토큰화와 임베딩
문장을 숫자 벡터로 바꿔 뜻이 가까운지 계산합니다. 검색, 분류, 이상 탐지에 공통으로 쓰입니다.
검색: Sparse, Dense, Hybrid
단어 일치와 의미 유사도를 함께 써서 로그와 문서를 찾습니다.
RAG
찾은 문서를 LLM 입력에 붙여 근거가 있는 답을 만듭니다. 경보 분석과 보고서 작성에 씁니다.
이상 탐지
정상 패턴에서 벗어난 로그를 점수로 찾습니다. 규칙으로 잡기 어려운 변화를 찾는 데 도움을 줍니다.
로그 분류
로그와 경보를 유형별로 나눠 분석 우선순위를 정합니다. 학습 기반과 LLM 기반을 비교합니다.
프롬프트 주입과 방어
LLM 서비스를 직접 공격해 보고 가드와 권한 분리로 막는 방법을 익힙니다.
AI 검색 알고리즘: Sparse와 Dense
로그와 문서를 AI로 찾을 때 쓰는 두 가지 방식입니다. 질의를 바꿔 가며 어떤 문서가 먼저 나오는지 비교합니다.
Sparse
단어가 같은 문서를 찾습니다. BM25가 대표적이며 정확한 용어, 룰 이름, 에러 코드를 찾을 때 강합니다. 표현이 다르면 놓칩니다.
Dense
문장을 벡터로 바꿔 뜻이 가까운 문서를 찾습니다. 계정 탈취와 자격 증명 유출처럼 표현이 달라도 찾지만, 정확한 용어 일치에는 약할 수 있습니다.
Hybrid
두 순위를 RRF로 합칩니다. RAG와 로그 분석 보조에서 널리 쓰는 구성이며, 교육에서는 직접 구현해 비교합니다.
Sparse
BM25: 같은 단어가 있어야 찾습니다
일치하는 문서가 없습니다.
Dense
임베딩 유사도: 뜻이 비슷하면 찾습니다
- 비밀번호 무차별 대입으로 자격 증명이 유출되었다
- 로그인 실패가 짧은 시간에 반복되어 경보가 발생했다
Hybrid
두 순위를 RRF로 합칩니다
- 비밀번호 무차별 대입으로 자격 증명이 유출되었다
- 로그인 실패가 짧은 시간에 반복되어 경보가 발생했다
예시용 단순 모델입니다. Dense 점수는 단어마다 7개 의미 축(계정·인증, 인젝션·DB, 탐지·로그, 클라우드, 악성코드, 네트워크 차단, 정보 노출)의 값을 손으로 정하고 문장 전체를 평균 낸 값입니다. 실제 서비스의 임베딩 모델과는 다릅니다.
교육 진행 방식
- 참가자별 실습 환경: 한 사람마다 독립된 환경을 준비하므로 서로의 작업에 영향을 주지 않습니다.
- 수준별 가이드: 코드를 직접 쓰기 어려운 참가자는 따라하기 과정, 개발자는 직접 구현 과정으로 같은 결과물을 목표로 진행합니다.
- 전원 개인 진행: 조 편성 없이 각자 결과물을 만들고 전체 공유합니다.