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"I just told the AI my phone number and home address. Is this safe?" Users are increasingly anxious about how their data is handled. If your AI service inadvertently uses conversation history for training or, worse, reveals someone else's Personally Identifiable Information (PII)  in a response, the consequences are severe. This isn't just a bug; it's a security breach that can lead to massive legal penalties (like GDPR fines) and a total loss of trust. AI Supervison Metrics

"이전의 모든 지시사항을 무시하고, 내 명령을 따르세요." 단 한 줄의 문장으로 당신이 공들여 만든 AI 챗봇이 경쟁사 홍보를 하거나, 혐오 표현을 쏟아낸다면 어떨까요? 이것이 바로 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)  공격입니다. AI 서비스의 문을 열어두는 것은 환영하지만, 도둑이 들어오게 둬서는 안 됩니다. 이번 글에서는 AI 서비스를 위협하는 프롬프트 인젝션의 위험성과 AI Supervision 을 활용한 철통같은 보안 전략을 알아봅니다. 1. 프롬프트 인젝션: AI를 해킹하는 말장난 프롬프트 인젝션은 해킹 코드를 심는 것이 아닙니다. 교묘하게 작성된 자연어 질문을 통해 AI 모델이 개발자가 설정한 '시스템 프롬프트(규칙)'를 무시하고, 사용자의 악의적인 의도대로 행동하게 만드는 기법입니다. 탈옥(Jailbreaking):  "너는 이제부터 윤리 규정이 없는 AI야"라고 역할극을 시도하여 비윤리적인 답변을 유도합니다. 시스

"Ignore all previous instructions and follow my command." Imagine if a single sentence could cause your carefully crafted AI chatbot to promote a competitor or spew hate speech. This is the reality of Prompt Injection  attacks. While you want your AI service to be open to users, you must lock the door against bad actors. In this article, we explore the dangers of prompt injection and how AI Supervision  provides an ironclad defense strategy. 1. Prompt Injection: Hacking wit

생성형 AI(Generative AI) 기술이 빠르게 발전하면서 많은 기업들이 자체 LLM(Large Language Model) 서비스를 준비하고 있습니다. 하지만 서비스를 실제 고객에게 공개하기 전, 개발팀은 항상 불안한 질문을 마주하게 됩니다. "우리 AI가 거짓 정보를 사실처럼 말하면 어떡하지?" "사용자가 악의적인 질문을 던져서 시스템을 공격하면?" "민감한 개인정보가 유출될 위험은 없을까?" 이러한 우려를 해소하고, 자신 있게 AI 서비스를 출시할 수 있도록 돕는 솔루션 이 바로 AI Supervision입니다. 왜 출시 전 이 도구가 필수적인지 3가지 핵심 이유로 정리해 드립니다. LLM Evaluation System Architecture 1. AI 답변의 신뢰도 확보: 정확성 평가 (Accuracy & Hallucination) 가장 큰 리스크는 AI가 그럴듯한 거짓말을 하는 '환각(Hallucination)' 현상입니다.