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AI & LLM 보안
에이아이헌터 - 6주차 활동정리
[Stanford CME295] Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 5 - LLM Tuning 지난 강의 복습: LLM 학습의 2단계① Pretraining: 방대한 데이터로 언어·코드의 구조를 학습(데이터 병렬화, ZeRO 등으로 최적화). 이 단계만 거치면 모델은 "뛰어난 자동완성기"일 뿐, 아직 도움이 되는 어시스턴트는 아님. ② Fine-tuning(SFT): 더 작지만 고품질인 데이터로 모델이 "어떻게 행동해야 하는지"를 가르침. LoRA(파라미터 효율적 미세조정)도 이 단계에서 사용 가능.이번 강의는 3단계 — Preference Tuning(선호도 튜닝)을 다룸. SFT를 거친 모델이 "작업은 잘 수행하지만 톤·안전성 등이 원하는 바와 다를 수 있..
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컨테이너 보안
컨테이너 보안_6주차
-6주차 핵심-개념 뜻최소 권한필요한 권한만 준다non-root프로그램을 최고 관리자(root)가 아닌 일반 사용자로 실행한다capabilitiesroot의 강력한 권한을 잘게 나누고 필요 없는 능력을 제거한다 이번 실습에서는 Nginx 기반 웹 애플리케이션을 대상으로 의도적으로 취약한 설정을 가진 컨테이너 환경을 구성하고, 컨테이너의 권한, 실행 사용자, Linux Capabilities, 네트워크, 파일시스템, Secret 등을 분석하고자 한다.이를 통해 컨테이너의 주요 공격면을 파악하고, 이후 최소 권한 및 non-root 등의 보안 설정을 적용하기 위해 취약점을 분석해보자 1. 취약한 이미지 및 컨테이너 준비1-1 취약한 컨테이너 준비기존에 사용하던 Nginx 이미지를 활용하여 --privileg..
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워게임 도장깨기
워게임 도장깨기 5주차 크립토
[Dreamhack] Crypto 워게임 풀이 - likeb64, ByteCaesar, Affe!n이번에는 Dreamhack의 Crypto(암호학) 분야 문제인 likeb64, ByteCaesar, Affe!n 총 3문제를 풀어보았다.각 문제의 암호화 방식을 분석하고, Python을 이용해 암호문을 복호화하여 FLAG를 획득했다.1. likeb641-1. 문제 설명문제명: likeb64문제에서는 다음과 같은 설명과 암호문이 주어진다."드림이가 base64를 공부하고 자신만의 암호를 만들었어요. 다음 주어진 암호문에서 플래그를 구해보세요!"암호문은 target.txt 파일에 들어 있다.문제에서 제공한 힌트는 다음과 같다.ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdef처음에는 문제 이름처럼 Bas..
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워게임 도장깨기
워게임 도장깨기 시스템 해킹 - 4주차
https://dreamhack.io/wargame/challenges/410 로그인 | Dreamhack dreamhack.io orw 쉘 코드를 작성해서 문제를 풀어야 한다. 전체 익스플로잇 코드:플래그:DH{ca562d7cf1db6c55cb11c4ec350a3c0b}명령어 실행 취약점 심층 분석1) 취약점 발생 원리명령어 실행 취약점은 애플리케이션이 외부 시스템 명령어를 실행하는 과정에서 사용자 입력값을 명령어 문자열의 일부로 결합(Concatenation)할 때 발생합니다. 쉘 해석기(Shell Interpreter, e.g., /bin/sh, bash, cmd.exe)는 특정 기호를 명령어 구문의 제어 문자로 인식하기 때문에, 입력값에 포함된 메타문자가 실행 로직을 변조하게 됩니다.2) 쉘 메타..
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에이아이헌터 - 3주차 활동 정리
Lecture 3 영상Lecture 4 영상1. LLM은 어떻게 답을 생성할까?LLM은 문장을 한 번에 완성하지 않는다. 현재까지 입력된 내용을 보고 다음 토큰의 확률을 계산한 뒤 하나를 선택하는 과정을 반복한다.오늘 날씨가 정말→ 좋다 45%, 춥다 25%, 맑다 15%토큰 선택 방법Greedy: 매번 확률이 가장 높은 토큰 선택Beam Search: 가능성 높은 문장 후보를 여러 개 유지Top-K: 확률이 높은 K개 토큰 중 선택Top-P: 누적 확률이 P에 도달할 때까지 후보를 남겨 선택Temperature가 낮으면 일관되고 예측 가능한 답변이, 높으면 다양하지만 불안정한 답변이 나오기 쉽다.Guided Decoding은 JSON처럼 정해진 형식에 맞지 않는 토큰을 막아 출력 형식을 강제하는 방법이..
