728x90 llm2 LLM 코드 보안의 새로운 접근법: AutoSafeCoder 소개 LLM 코드 보안의 새로운 접근법: AutoSafeCoder 소개목차서론 – LLM 코드 생성, 보안은 괜찮을까?AutoSafeCoder란 무엇인가?AutoSafeCoder 설치 및 준비 방법AutoSafeCoder의 구조와 작동 방식실습 가이드 – AutoSafeCoder 초간단 실행 따라하기마치며1. 서론 – LLM 코드 생성, 보안은 괜찮을까?ChatGPT, GitHub Copilot 등 대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 생성은 개발 생산성을 비약적으로 높이고 있습니다.하지만 동시에 보안성에 대한 우려도 커지고 있습니다.LLM은 기능 구현에는 뛰어나지만,입력 검증 부족명령어 주입 가능성취약한 API 호출 등의 보안 취약점을 무심코 포함시킬 수 있습니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로.. 2025. 5. 1. 프라이빗 GPT 모델 만들기 #프라이빗 #GPT #모델 #만들기 #OpenAI #LLM #LangChain #LIamaIndex 자동화를 위한 일관된 답 얻기와 데이터 처리 방법인식 모델과 생성 모델의 차이와 딥러닝 모델의 한계자동화를 위한 컴플릿리과 체의 차이와 펑션 정의, 임베딩의 의미 - 임베딩의 개념과 활용- 모델 평가 방법과 객관적 평가 방법- 버전 관리와 업그레이드의 중요성- 인공지능 트랜스포머와 메모리 세팅의 차이- 챗봇 개발과 위키피디아 임베딩- 데이터 중복 제거와 API 사용의 필요성- 라마 인덱스와 데이터 처리 기능 제공- 오픈 ai와 코드 대문자화의 필요성- sa를 통한 질문과 유용성- 인덱스와 랭크를 이용한 상장회사 공시 보고서 검색- 인공지능 모델의 전문성과 범형성- 생성형 ai를 활용한 새로운 방법의 전달 .. 2023. 11. 18. 이전 1 다음 728x90
