LLM RAG 오염을 통한 오픈소스 생태계 왜곡 및 기술적 가스라이팅 사례 분석
When the model is the marketing device: A Protobuf short story
Probabilistic AI 시스템 방어를 위한 다층적 행동 검증 체계 구축
Article: Virtual panel: Security in the Machine Age: Expert Insights on AI Threat Evolution
요즘 작품 이미지의 LLM 학습 방해 방법은?
AI 학습 방어 솔루션의 기술적 한계와 데이터 접근 제어 전략 분석
AI Crawler 무력화를 위한 Deterministic Maze 및 데이터 포이즈닝 설계
Deploy an AI Tar Pit With Nepenthes or AI Labyrinth
ML Pipeline 무결성 확보를 위한 Layered Defense 및 Poisoning 탐지 전략
Article: Understanding ML Model Poisoning: How It Happens and How to Detect It
Reddit을 이용해 AI 검색을 조작하는 일은 너무 쉽다
Lexical Similarity 기반 LLM 취약점으로 인한 UGC 데이터 오염 및 AI 검색 조작
AI Stack 전주기 보호를 위한 계층적 방어 체계 및 거버넌스 수립
Article Series: Securing the AI Stack: From Model to Production
VLM 기반 설계 시스템의 Steganographic Prompt Injection 및 데이터 오염 위협 분석
When AI Reads Blueprints: The Hidden Attack Surface of Multimodal Engineering Intelligence
LLM의 Next Token Prediction 구조적 결함으로 인한 AI Hallucination 분석
The Fatal Flaw of AI Hallucination: When LLMs Confidently Tell Lies
Adversarial Attack 및 Data Poisoning 방어를 위한 AI 전용 Penetration Testing 체계 구축
How AI Penetration Testing Helps Prevent Adversarial Attacks and Data Poisoning
Miasma: AI 웹 스크레이퍼를 끝없는 오염 루프로 가두는 도구
Miasma가 AI 웹 스크레이퍼를 자기참조 링크 기반 오염 데이터로 무한 루프에 가두는 기술