1시간 만에 배우는 LLM과 GPT 기초
Essential
이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.
초급
Python, 인공지능(AI), ChatGPT
LLM 보안을 처음 접하는 보안 실무자를 위해, 내 AWS 계정에 실습 백엔드를 직접 올리고 실제 모델이 뚫리는 장면까지 확인하며 AI 레드티밍의 출발점을 잡습니다. 설치는 없고 실습 비용은 1달러를 넘지 않습니다.
3명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한
AI가 기존 웹 보안 방식으로 점검되지 않는 이유를 실제 사고 3건의 구조로 설명할 수 있습니다
해커·침투테스터·레드팀·버그바운티가 각각 무엇을 하는 직군인지 구분합니다
OWASP LLM Top 10, OWASP Agentic Top 10, AI 기본법, ISMS-P 네 기준을 언제 어느 것을 꺼내 쓰는지 압니다
본인 AWS 계정에 API Gateway + Lambda + Amazon Bedrock 실습 백엔드를 명령 한 줄로 올리고 지웁니다
브라우저에서 HTML 세 개를 열어 실제 모델에 첫 자연어 질의를 던지고 응답을 캡처합니다
비용 알림을 걸고 사용량을 확인해 실습 비용을 1달러 아래로 관리합니다
사내 AI 비서가 메일 한 통을 읽고 회사 문서를 밖으로 보냈고, 코딩 에이전트가 운영 DB를 지웠으며, 챗봇 대화 공유 링크가 검색 엔진에 잡혔습니다. 2025년에 실제로 있었던 일이고, 셋 다 모델이 틀려서 생긴 사고가 아닙니다.
그런데 이런 시스템을 점검하라는 일을 맡으면 비슷한 데서 막힙니다. 웹 진단 도구는 LLM에 맞지 않고, 논문과 뉴스는 많은데 어디서 손을 대야 할지 모르겠고, 실습 환경을 꾸리다 지칩니다.
이 강의는 그 세 지점에서 시작합니다. 개념은 판정에 필요한 만큼만 다루고, 나머지 시간에는 여러분 AWS 계정에 실습 백엔드를 명령 한 줄로 올려 실제 모델에 질문을 던지고, 같은 질문이 한 번은 막히고 한 번은 새는 장면까지 봅니다.
AI가 기존 웹 보안 방식으로 점검되지 않는 이유를 실제 사고 3건의 구조로 설명할 수 있습니다
해커·침투테스터·레드팀·버그바운티가 각각 무엇을 하는 직군인지 구분합니다
OWASP LLM Top 10 · OWASP Agentic Top 10 · AI 기본법 · ISMS-P 네 기준을 언제 어느 것을 꺼내 쓸지 압니다
본인 AWS 계정에 API Gateway + Lambda + Amazon Bedrock 실습 백엔드를 명령 한 줄로 올리고, 비용 알림을 걸고, 지웁니다
브라우저에서 실제 모델에 첫 자연어 질의를 던지고 응답을 캡처해 미션 0을 제출합니다
AI 보안이 무엇인지 처음 듣는 개발자·보안 담당자·학생
웹 취약점 진단은 해 봤지만 LLM 진단은 어디서 시작할지 모르는 보안 실무자
AI 서비스를 만들거나 도입하면서 무엇이 위험한지 감이 잡히지 않는 기획자·PM
이력서에 넣을 AI 보안 실습 산출물이 필요한 취업 준비생
▶ 시각자료 자리 · basic1-02-path.png - 대상별 학습 경로와 산출물
머신러닝 수학이나 모델 학습 방법을 배우려는 분 - 수학은 나오지 않고 모델을 만들지도 않습니다
공격 페이로드나 우회 기법 목록을 얻으려는 분 - 이 시리즈는 판정 근거를 다루고 페이로드는 싣지 않습니다
AWS 계정을 만들 수 없는 분 - 실습 백엔드가 본인 계정에 올라가며, 만 18세 미만은 보호자 계정이 필요합니다
이 강의 한 편으로 프롬프트 인젝션 실습까지 끝내려는 분 - 직접 뚫는 실습은 4강(중급 1)부터입니다
전체 15차시 · 89분. 섹션 순서가 곧 학습 순서입니다.
섹션 1 · 강의 소개 (1편 · 3분 · 미리보기 1편)
섹션 2 · 1부 · AI 보안과 레드팀, 왜 지금인가 (7편 · 40분)
섹션 3 · 2부 · 내 AWS 계정에 실습 백엔드 올리기 (7편 · 46분 · 미리보기 3편)
실습에는 본인 AWS 계정과 결제수단 등록이 필요합니다. 무료 계정으로 충분하고, 카드를 등록한다고 돈이 나가지는 않습니다.
AWS 계정은 만 18세 이상만 만들 수 있습니다. 중·고등학생은 보호자 계정으로 실습하십시오.
실습 비용은 전체를 돌려도 1달러가 넘지 않습니다. 기본 모델(Amazon Nova 2 Lite) 기준 질문 한 번에 2원 안팎이고, 강의 안에서 예산 알림과 삭제 절차까지 다룹니다. 사용량에 따라 달라질 수 있습니다.
내 PC에는 아무것도 설치하지 않습니다. 크롬 또는 엣지 브라우저와 AWS 콘솔만 씁니다. 사파리는 지원하지 않습니다.
2-3 · 2-4 · 2-6 차시의 AWS 콘솔 장면 일부는 실제 화면이 아니라 절차를 옮긴 도식입니다. 메뉴 이름과 순서는 같습니다.
나레이션은 TTS 음성입니다.
▶ 시각자료 자리 · basic1-03-cost.png - 실습 전체를 돌려도 1달러가 안 되는 이유
앞의 1부에서는 AI가 뚫린다는 게 무슨 뜻인지 실제 사고 3건의 구조로 짚고, 레드팀이라는 말이 어디서 왔는지, 해커·침투테스터·레드팀·버그바운티가 서로 무엇이 다른지, 그리고 AI 보안이 왜 지금 새 분야가 됐는지를 봅니다. 판정의 근거가 될 OWASP LLM Top 10과 Agentic Top 10, AI 기본법, ISMS-P 네 기준도 여기서 한 번에 정리해 두는데, 이 네 개는 뒤 강의에서 계속 꺼내 쓰게 됩니다.
▶ 시각자료 자리 · basic1-01-stack.png - 브라우저에서 모델까지 네 칸 - CloudFormation 스택 하나가 가운데 두 칸을 만듭니다
2부는 실습 환경입니다. CloudShell·Lambda·API Gateway·Bedrock이라는 낯선 이름을 온프렘 서버 구성에 빗대어 먼저 읽고 나서, 여러분 AWS 계정에 명령 한 줄로 실습 백엔드를 올립니다. 화면은 브라우저로 여는 HTML 세 개이고 모델은 여러분 계정의 Amazon Bedrock이라, 강의가 끝나도 환경이 남고 뒤 강의 전부가 이 위에서 돌아갑니다.
첫 자연어 질의를 던져 실제 모델이 답하는 화면을 캡처하는 것이 미션 0이고, 비용을 확인하고 스택을 지우는 것까지가 실습입니다. 마지막 차시에서는 같은 문서에 같은 질문을 넣었는데 한 번은 막히고 한 번은 새는 장면을 보여 드립니다. 왜 그런지는 중급 1에서 직접 뚫으면서 확인합니다.
구성은 15차시 89분이고 차시 하나가 5분에서 7분 사이라 출퇴근길에 한 편씩 보기에 맞습니다. 1부 여덟 차시는 개념이라 어디서든 들을 수 있고, 2부 일곱 차시는 AWS 콘솔을 열어 놓고 따라 하는 구간이라 PC 앞에서 20분 정도를 잡으시면 됩니다. 차시마다 입문·기본·심화 표시가 붙어 있어 건너뛸 곳을 고를 수 있고, 미션 0은 자료실의 체크리스트 서식을 그대로 채우면 제출물이 완성되는 구조입니다.
실습 중 막히는 지점은 2-6 차시의 문제 해결표에 오류 문구별로 정리해 두었고, 거기에 없는 것은 질문 게시판에 오류 원문을 붙여 주십시오.
▶ 시각자료 자리 · basic1-04-outcome.png - 기초 1을 마치면 손에 남는 세 가지
이 강의는 7강 시리즈의 첫 번째입니다. 기초 2에서 AI가 어떻게 동작하는지를 공격자가 알아야 할 만큼만 보고, 기초 3에서 레드팀이 일하는 방식으로 위협 모델을 그린 뒤, 중급부터 실제로 뚫습니다. 어디까지 들을지는 1-1 차시의 학습 경로 표에서 고르시면 됩니다.
모의 화면이 아니라 여러분 계정의 실제 모델을 씁니다. 같은 질문에 답이 달라지는 비결정성을 처음부터 겪습니다
미션 0부터 8까지 시리즈 전체에서 번호가 하나로 이어지는 산출물 체계입니다
실습 환경은 CloudFormation 스택 하나라 deploy.sh 한 줄로 올리고 destroy.sh 한 줄로 지웁니다
판정 근거로 OWASP 두 목록과 국내 법·인증기준을 같이 놓습니다
다루는 분야 - 모의해킹 · 오펜시브 시큐리티 관점에서 보는 인공지능(AI) 보안 입문, LLM 동작과 프롬프트엔지니어링 기초, AWS 실습 환경
수강을 마치면 세 가지가 손에 남습니다. 여러분 계정에 올라간 실습 백엔드 하나, 실제 모델이 답한 첫 질의 캡처 한 장, 그리고 뚫리는 장면을 한 번 본 눈입니다. 설치는 없고, AWS 계정과 결제수단은 필요하며, 실습 비용은 전체를 돌려도 1달러가 넘지 않습니다.
AI 레드티밍 1 - LLM 보안 입문과 실습 환경 ← 이 강의
AI 레드티밍 2 - LLM 동작 원리와 공격 표면
AI 레드티밍 3 - 레드팀 업무와 위협 모델링
AI 레드티밍 4 - 프롬프트 인젝션 직접 뚫기
AI 레드티밍 5 - 빠진 설정 하나가 여는 공격
AI 레드티밍 6 - 에이전트와 RAG를 뚫는다
AI 레드티밍 7 - 통제 설계와 레드팀 보고서
앞 강의의 미션 산출물이 뒤 강의의 재료가 되는 구조라 번호 순서대로 공개되며, 미출시 강의는 순차 공개됩니다.
학습 대상은
누구일까요?
AI 보안이 무엇인지 처음 듣는 개발자·보안 담당자·학생
웹 취약점 진단은 해 봤지만 LLM 진단은 어디서 시작할지 모르는 보안 실무자
AI 서비스를 만들거나 도입하면서 무엇이 위험한지 감이 잡히지 않는 기획자·PM
이력서에 넣을 AI 보안 실습 산출물이 필요한 취업 준비생
선수 지식,
필요할까요?
없습니다. 브라우저와 AWS 콘솔만 쓰고, 코드를 읽거나 쓰는 차시는 없습니다. AWS 계정이 없으면 강의 안에서 만드는 순서까지 안내합니다.
커리어인증
모의해킹에서 출발해 정보보호 관리체계를 세우는 실무자입니다.
완성차 제조사와 에너지 기업의 연간 보안 진단을 맡아 인프라·웹·애플리케이션을
층별로 진단했고, 같은 고객사의 ISMS-P 인증을 최초·사후·갱신 세 회차에 걸쳐
대응하며 기술적 보호대책 영역을 단독으로 수행했습니다.
현재는 1인 조직 정보보호담당자로 최초 인증 취득을 준비하면서 AI 보안 거버넌스
체계를 설계하고 있습니다. 기준이 아직 형성되는 중인 영역이라 통제 대상의 정의부터
직접 세워야 하는 자리입니다.
정보보안기사·CPPG·ISO/IEC 27001 심사원보를 보유하고 있고, 동국대 국제정보보호
대학원 인공지능보안학과에서 AI 환경의 유출 경로와 인증기준 대조를 연구합니다.
경력 5년 9개월. 고객사명과 실제 발견한 취약점은 비밀유지 대상이라 강의에서
다루지 않습니다.
전체
15개
해당 강의에서 제공:
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