성과
S2W, LLM 취약점 악용 사례 분석한 ‘2024년 사이버위협 결산보고서’ 발표
2024.12.05
📑 S2W가 LLM 관련 보안 위협을 심층 분석한 ‘2024년 사이버위협 결산보고서’를 발표했습니다!
한 해 동안 발생한 주요 사이버 위협의 유형과 사례를 총정리한 이번 보고서는, 특히 생성형 AI 대중화에서 비롯된 LLM 악용 사례를 상세하게 조명해 주목받고 있는데요. 😈
S2W는 보고서를 통해 북한, 중국, 러시아 등 특정 국가를 배후에 둔 APT 그룹이 오픈AI의 LLM 취약점 공략을 시도한 사례, 플로와이즈(Flowise)를 포함한 다수의 오픈소스 LLM 빌더 서버와 벡터 데이터베이스가 노출돼 민감 정보가 유출된 사례 등을 분석했습니다. 이에 그치지 않고, LLM 도입을 희망하는 조직을 위한 구체적인 제언사항은 물론, 내년도 사이버 위협 동향에 대한 전망도 담아 호평을 받았습니다. 🧑🏫
실제로 S2W는 LLM의 안전성과 신뢰성을 확보할 수 있는 시큐리티 가드레일(Security Guardrail)을 기업용 생성형 AI 플랫폼 SAIP에 도입, 데이터 운용 과정에서 발생할 수 있는 보안상 문제점을 효과적으로 해결해 나가고 있는데요. 이외에도 온톨로지(Ontology) 기반 지식그래프 기술을 바탕으로 악성코드 및 취약점과 위협 행위자 간 연관성을 체계적으로 분석해, 고객들이 최적의 사이버 안보 전략을 수립할 수 있도록 지원하고 있습니다. 📈
자세한 내용을 아래 기사에서 확인해 보세요.
S2W의 ‘2024년 사이버 위협 결산 보고서’ 다운로드하기
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