AI Security Foundations: Defending Machine Learning and LLMs

인공지능이 현대 소프트웨어에 깊이 통합됨에 따라, 고유한 취약점으로부터 이러한 시스템을 보호하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 과정에서는 실제 위협으로부터 머신러닝 모델과 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 핵심 원칙을 안내합니다. 이 과정을 완료하면 기본적인 보안 개념을 이해하는 단계를 넘어, 특화된 AI 취약점을 식별하고 완화하며 예방할 수 있게 됩니다. 모델 파이프라인을 분석하고, 적대적 공격으로부터 보호하며, 모든 조직 내에서 안전한 AI 거버넌스 프레임워크를 구현할 수 있는 자신감을 얻게 될 것입니다. 학습 내용: - 전통적인 사이버 보안과 머신러닝 보안의 핵심 차이점을 포함한 기초적인 AI 보안 용어를 이해합니다. - 프롬프트 인젝션, 데이터 포이즈닝, 모델 회피와 같은 일반적인 취약점을 식별하고 방어합니다. - 시스템 위험을 평가하기 위해 OWASP Top 10 for Large Language Models을 포함한 업계 표준 프레임워크를 적용합니다. - 무단 액세스 및 데이터 유출을 방지하기 위해 머신러닝 모델을 위한 안전한 배포 파이프라인을 구성합니다. - 윤리적이고 투명하며 안전한 모델 운영을 보장하기 위해 AI 거버넌스 및 규정 준수 관행을 구현합니다. 커리큘럼은 기본적인 AI 정의와 보안 개념으로 시작하여 적대적 위협 분석, 실용적인 방어 전략, 현대적 거버넌스 프레임워크로 발전합니다. 이 텍스트 기반 과정은 사전 머신러닝 경험 없이 AI 보안 분야에서 강력한 기초를 쌓고자 하는 사이버 보안 초보자, 개발자 및 IT 전문가를 위해 설계되었습니다. 인공지능의 미래를 보호하는 데 필요한 기술을 구축하기 위해 오늘 독서를 시작하세요.