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PromptEngineering 2

Prompt Engineering Pattern Library (PEPL)

개요Prompt Engineering Pattern Library(PEPL)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 제어하고 활용하기 위해 반복적으로 검증된 프롬프트 설계 기법을 체계적으로 정리한 패턴 집합이다. 다양한 목적(예: 추론, 요약, 분류, 대화)에 따라 최적화된 프롬프트 전략을 제공하여, 개발자와 연구자가 신뢰도 높은 LLM 응답을 유도할 수 있게 돕는다.1. 개념 및 정의항목설명정의LLM 응답 품질을 향상시키기 위해 반복적으로 사용되는 프롬프트 구성 방식 및 설계 전략의 체계적 카탈로그목적프롬프트 설계의 모범 사례(Best Practice)를 정형화하여 재사용성과 신뢰성 확보필요성프롬프트 결과의 비결정성과 품질 불일치를 줄이기 위한 표준 설계 가이드라인 제공2. 특징특징설명장점패턴 중심 ..

Topic 2025.07.19

GenAI Red-Team Toolkit

개요생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산은 기업과 사회에 혁신을 가져왔지만, 동시에 새로운 보안 위협과 공격 벡터를 낳고 있습니다. 특히 AI 시스템의 Prompt Injection, 정보 유출, 모델 탈취, 오용(Misuse) 등은 전통적인 보안 도구로는 감지하거나 방어하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 생성형 AI의 취약점을 식별하고 방어체계를 설계하기 위한 GenAI Red-Team Toolkit이 주목받고 있습니다. 이 도구는 보안 연구자, AI 엔지니어, 레드팀이 협력하여 모델 기반 공격 시뮬레이션과 방어 검증을 체계적으로 수행할 수 있도록 설계된 실전 툴킷입니다.1. 개념 및 정의GenAI Red-Team Toolkit은 생성형 AI 시스템을 대상으로 한 공격 시나리오 구..

Topic 2025.07.10
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