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[SK쉴더스] LLM 애플리케이션 취약점 진단 가이드※ 최근 몇 년간 AI 시스템은 급격한 발전을 이루며 딥러닝 알고리즘의 개선, 컴퓨팅 파워의 증가, 데이터 접근성의 향상 등으로 인해 많은 기술적 진보가 이루어졌다. 이에 따라 AI 기술은 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 산업 분야에 적용되어 여러 문제를 해결하고 새로운 기회를 창출하고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야에서 획기적인 성과를 보여 주고 있으며, GPT와 같은 모델은 고객 서비스 자동화, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 애플리케이션에 성공적으로 적용되고 있다. ['LLM Application 취약점 진단 가이드' 문서 발취] 😅  출처 : SK쉴더스 홈페이지파일 다운로드 : LLM Application 취약점..

메타버스 플랫폼 보안을 향상시키는 8가지 방법※ 이번 글은 ChatGPT 랑 이야기 하면서 블로그 작성하기 입니다. 다양한 주제를 ChatGPT 와 이야기 하면서 작성해 보았습니다. 안녕하세요, 여러분. 오늘은 메타버스 플랫폼의 보안을 향상시키는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 메타버스는 가상 현실과 증강 현실을 포함한 디지털 세계로, 다양한 기회를 제공하는 흥미로운 분야입니다. 하지만, 그만큼 보안 위협도 존재하기 때문에 이를 철저히 대비해야 합니다. 여기서는 메타버스 플랫폼의 보안을 강화할 수 있는 8가지 방법과 그 취약점을 상세히 설명해드리겠습니다.1. 데이터 암호화취약점: 데이터가 암호화되지 않으면 해커가 네트워크를 가로채어 민감한 정보를 탈취할 수 있습니다. 특히 사용자 간의 통신이나 메타버스 ..