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LLM 에이전트 보안 실전

OpenAI Agents SDK로 고객센터 에이전트 팀을 한 명에서 일곱 명까지 직접 만들고, 기능마다 실제 사고를 내 보고 코드로 막습니다. 도구 권한, 가드레일, 개인정보 마스킹, 직원 승인, 코드 실행 샌드박스, MCP, 킬 스위치까지 OWASP Agentic Top 10 열 가지 항목을 65개 수업으로 다룹니다.

6명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

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멀티에이전트
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 도구·핸드오프·가드레일을 갖춘 멀티 에이전트를 OpenAI Agents SDK로 직접 만드는 능력

  • 도구 안에서 로그인 사용자 정보로 소유권을 검사해 남의 데이터를 지키는 설계

  • 입력·출력 가드레일과 한국형 개인정보 마스킹을 기본 동작의 함정 없이 적용하는 법

  • 환불·쿠폰처럼 되돌릴 수 없는 행동에 직원 승인(diff·위험 색·예산)을 거는 방법

  • 모델이 짠 코드의 격리 실행, MCP 서버 버전·해시 고정, 위임 토큰 같은 에이전트 전용 방어

  • 감시자·해시 체인 기록·킬 스위치와 레드팀 시나리오 20개 CI 게이트로 운영하는 법

  • OWASP Agentic Top 10 지도, 기업 도입 전 보안 점검표 25개 항목, 레시피 12개

[함께 읽으면 좋은 글]

- velog 연재 「입문자를 위한 OWASP Agentic Top 10 2026」: https://velog.io/@bumicklee/series/owasp-agentic

ASI01~ASI10 열 가지 항목을 한 편씩 풀어 쓴 글입니다. 강의의 「OWASP 한 장」 수업과 함께 보면 좋습니다.




OpenAI Agents SDK로 쇼핑몰 고객센터 에이전트 팀을 직접 만들고, 기능이 하나 늘 때마다 실제 사고를 내 보고 코드로 막는 실습 강의입니다.

상담원 한 명에서 시작한 팀이 일곱 명으로 확장되는 동안 OWASP Agentic Top 10 열 가지 항목을 모두 다룹니다.

[무엇을 배우나요]

- 도구 권한: 주문 조회·배송지 변경 도구 안에서 로그인 사용자 정보로 소유권을 검사하고, run_sql 같은 넓은 도구 대신 좁은 도구를 만듭니다.

- 가드레일: 비밀을 지시문 밖으로 빼고, Moderation과 SDK 입력·출력 가드레일을 연결하고, 병렬 실행·fail-open 같은 기본 동작의 함정을 피합니다.

- 개인정보: FastAPI 미들웨어에서 한국형 패턴으로 카드·주민번호를 가리고, 로그·트레이스까지 마스킹합니다.

- 멀티 에이전트: 핸드오프·테넌트 필터·직원 승인(diff·위험 색·미리보기)·위임 토큰·메모리 출처와 만료를 다룹니다.

- 코드 실행과 MCP: 모델이 짠 코드를 격리해서 실행하고, 택배사 MCP 서버의 버전·도구 설명 해시를 고정합니다.

- 운영: 감독자의 메시지 계약, 서킷 브레이커, 해시 체인 행동 기록, 감시자, 킬 스위치, 레드팀 20개 CI 게이트까지 만듭니다.

[어떤 문제를 해결하나요]

- "번호만 대면 남의 주문이 열린다", "승인 카드에는 1건인데 8건이 환불됐다" 같은 사고를 어느 층(모델·가드레일·내 코드)에서 막는지 설명할 수 있게 합니다.

- 모델이 막아 줄 때도 있고 아닐 때도 있는 문제를, 모델 밖의 코드로 막고 레드팀 시나리오로 다시 확인합니다.

- 에이전트 기능을 운영에 올리기 전에 기업 도입 전 보안 점검표로 하나씩 확인합니다.

[이 강의만의 치트키]

1. 실제로 쓰는 시스템: 고객 채팅, 메일 문의, 직원 콘솔, 운영 화면이 있는 고객센터 랩 cs-crew를 내 PC에서 띄웁니다.

2. 수업 한 편은 명령 네 줄: make lesson → make check → 고치기 → make check → make redteam. 막히면 make goto로 그 수업 시작 지점에서 다시 시작합니다.

3. 키 없이 시작: 기본 실습은 가짜 LLM으로 하므로 요금이 들지 않고 결과가 매번 같습니다. 진짜 모델은 내 OpenAI 키나 OpenAI 호환 주소(LM Studio, AWS Bedrock)로 고릅니다.

4. 실제 화면: 영상 속 화면은 랩을 실제로 실행해 캡처했습니다. 진짜 모델의 반응은 AWS Bedrock의 gpt-oss-20b로 재서 수업에 넣었습니다(2026-11-06).

5. 교과서 수준 공격 문장 공개: 공격 문장과 결과를 그대로 보여 주고, 우회·난독화·탈옥 기법은 다루지 않습니다.


[함께 읽으면 좋은 글]

- velog 연재 「입문자를 위한 OWASP Agentic Top 10 2026」: https://velog.io/@bumicklee/series/owasp-agentic

ASI01~ASI10 열 가지 항목을 한 편씩 풀어 쓴 글입니다. 강의의 「OWASP 한 장」 수업과 함께 보면 좋습니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ChatGPT API를 불러 본 적은 있고, 도구를 쓰는 에이전트를 처음 만들어 보는 Python 개발자

  • 에이전트 데모까지 만들었는데 운영에 올리기 전에 보안이 걱정되는 개발자

  • 고객 데이터와 결제·환불을 다루는 서비스에 에이전트를 도입하려는 팀

  • 에이전트 기능의 보안 리뷰 기준과 기업 도입 전 점검표가 필요한 팀 리드

  • 상담봇 하나를 막아 본 뒤 멀티 에이전트·메모리·코드 실행·MCP까지 넓히려는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 함수와 클래스를 읽고 쓸 수 있어야 합니다.

  • 터미널에서 명령을 실행하고 가상 환경(venv)을 만들 수 있어야 합니다. Python 3.11 이상이 필요합니다.

  • FastAPI·SQL·에이전트 경험은 없어도 됩니다. SQL은 1-3 수업에서 필요한 만큼 다룹니다.

  • OpenAI API 키는 없어도 됩니다. 기본 실습은 가짜 LLM으로 키 없이 합니다.

안녕하세요
아프로 OG입니다.

커리어인증

IT 산업의 격변기였던 Y2K 시절, 서버 개발자로 첫발을 내디뎠다. 이후 다양한 업종의 현장에서 개발자와 인프라 엔지니어 역할을 넘나들며 기술의 기초부터 복잡한 인프라 생태계까지 온몸으로 체득했다. 수많은 시스템을 구축하고 다듬어온 경험을 발판 삼아, 최근에는 IT 보안 및 융합 기술 영역에서 새로운 가치를 만들어가고 있다.

커리큘럼

전체

66개 ∙ (5시간 20분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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