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AI 보안 운영13

LLM 할루시네이션 감사 구현

// BASTION 기술 해설2026-06-13LLM 할루시네이션 감사 구현AI가 쓴 숫자를, 실제 장비 로그와 대조한다저자: 珍田秀幸 / 베스트넷 합동회사관련 기사: 아름다운 설계일수록, 실데이

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아름다운 설계일수록 실데이터로 의심한다 ― BASTION을 운영에 투입하기 전의 검증 규율

운영 인프라에 자동 제어를 넣기 전에, 자신의 가설을 실데이터로 반증한다 ― BASTION의 검증 규율.

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침해 가능성이 있는 DMZ 환경에서 “Agent를 신뢰하지 않는” 전제의 설계

// BASTION 기술 해설 2026-05-13침해될 가능성이 있는 DMZ 환경에서 「Agent를 신뢰하지 않는」전제의 설계 저자: 珍田秀幸 / 베스트넷 합동회사 관련 기사: 다층 상관 캠페인

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다층 상관 캠페인 탐지 메커니즘

// BASTION 기술 해설2026-05-10다층 상관 캠페인 탐지의 구조단일 장비의 로그로는 보이지 않는 공격 시나리오를 계층 간 추적으로 가시화한다저자: 珍田秀幸 / 베스트넷 합동회사관련 기

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로컬 LLM이 모니터링 리포트의 수치를 조작한 사례와 그 대책

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION 로컬 LLM이 모니터링 보고서의 수치를 조작한 사례와 그 대책 BASTION의 AI 모니터링 보고서에 "인증 실패 639건"이라고 작성되어 있었

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개별적으로는 보이지 않는 공격을 전체 시스템 통합 로그 상관관계로 탐지하는 구조를 구축했다

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION 개별로는 보이지 않는 공격을, 전체 시스템 횡단 로그 상관관계로 탐지하는 구조를 만들었다 방화벽의 포트 스캔, VPN의 인증 실패, 애플리케이션

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웹 서버에 AI 활성 방화벽을 구현한 이야기

웹 서버에 AI 액티브 방화벽을 구현한 이야기 Fail2Ban의 고정 임계값으로는 감지할 수 없는 미지의 Bot 패턴이나 스팸 요청을, 로컬 LLM이 15분마다 분석하여 자동 차단하는 구조를 구현했

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Slack 승인 게이트를 졸업하고 공격 출발지 IP 완전 자동 차단으로 이전한 이야기

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION Slack 승인 게이트를 졸업하고 공격원 IP의 완전 자동 차단으로 이행한 이야기 이전 기사에서 Slack 승인 게이트 방식의 리액티브 방어를

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AI가 공격을 감지→Slack에서 승인→방화벽에 자동 차단을 추가하는 구조를 구축했다

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION AI가 공격을 감지→Slack에서 승인→방화벽에 자동 차단을 적용하는 구조를 구축했습니다 BASTION의 「감지→알림」 루프에 「자동 대응」을

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syslog만 전송하면 AI가 장비 유형을 자동 판별하여 모니터링을 시작하는 구조를 만들었다

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTIONsyslog만 전송하면 AI가 기기 종류를 자동으로 판별하여 모니터링을 시작하는 구조를 만들었습니다새로운 기기가 syslog를 전송하기 시작하는

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AI 로그 모니터링이 “행업된 PC로 인한 계정 잠금”을 감지한 이야기

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION AI 로그 모니터링이 "행업된 PC로 인한 계정 잠금"을 감지한 사례 BASTION의 Windows 클라이언트 모니터링이 자사 직원 계정의 비정

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로컬 LLM으로 인프라 로그를 자동 분석하는 구조를 만든 이야기

2026.04 ／ Tech Blog ／ BASTION 로컬 LLM으로 인프라 로그를 자동 분석하는 시스템을 구축한 이야기 방화벽, 인증 기반, 스위치, 로드밸런서, 웹 서버의 로그를 15분마다 AI

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경량 제로 트러스트 운영 모델 도입 가이드

※본 기사는 당사 내부 논의·경험 및 일반적인 보안 원칙을 바탕으로 정리한 내용입니다. 특정 기업·조직의 공식 견해나 특정 벤더의 내부 구현을 나타내는 것이 아닙니다. ✅ 면책 사항 본 기사의 내용

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AI 협업1

사람은 물리, AI는 논리 — 프로덕션 클러스터 증설을 AI 에이전트와 분담한 기록

프로덕션 가상화 기반에 새 서버 노드를 증설하는 작업을 사람과 AI 에이전트(Claude)가 분담한 실무 기록. AI에 맡기길 잘한 일, 사람이 쥐고 있어야 했던 판단, 그리고 AI가 저지른 실패와 아슬아슬했던 사고까지 숨기지 않고 정리했습니다.

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GPU·LLM 인프라8

Qwen2.5-14B + GPUStack으로 정확도와 결정성을 양립한 구현 기록

// BASTION 기술 해설 2026-05-14 Qwen2.5-14B + GPUStack로 정확도와 결정성을 양립한 구현 기록 저자: 珍田秀幸 / 베스트넷 합동회사 관련 기사: 다층 상관 캠페인

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V100에서 pipeline_parallel=2 크래시 문제 해결

Tech BlogGPUStackvLLMTesla V100Multi-Node GPU 클러스터 운영 메모 pipeline_parallel=2가 V100에서 크래시되는 문제를 해결하고tens

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GPUStack v2.1.1 멀티 노드 추론이 시작되지 않는 문제를 모두 해결한 이야기

Tech Blog GPUStack Multi-Node vLLM Tesla V100 TroubleshootingGPU 클러스터 운영 메모 GPUStack v2.1.1 멀티노드 추론이 시작되지 않는 문

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Dify를 v1.9.2에서 v1.13.3으로 업그레이드할 때의 진행 방법과 주의점

Infrastructure / Self-hosted AI Platform Dify를 v1.9.2에서 v1.13.3으로 업그레이드할 때의 진행 방법과 주의사항 Self-hosted Dify 업그레이드

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Bestnet Cloud × GPU-VPS를 10G 프라이빗 네트워크로 연결하고 GPUStack 클러스터를 구현하는 절차

How-to BESTNET-CLOUD GPU-VPS GPUStack 10G Private Network NFS Shared CacheTech Blog / Infrastructure Build Gui

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GPUStack을 v0.7.1에서 v2.1.1로 마이그레이션한 이야기

Tech Blog GPUStack Docker Migration NFS Shared CacheGPU 클러스터 운영 메모 GPUStack을 v0.7.1에서 v2.1.1로 마이그레이션한 이야기 공유 N

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Proxmox VE 상의 Ubuntu 24.04 VM에서 Tesla V100에 NVIDIA Driver와 CUDA 12.9를 도입하기

Proxmox VE / Ubuntu 24.04 / NVIDIA CUDA Proxmox VE 상의 Ubuntu 24.04 VM에서 Tesla V100에 NVIDIA Driver와 CUDA 12.9를

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Rocky Linux 9.3에 NVIDIA 드라이버 및 CUDA 설치

설치 절차 STEP1. 공식 NVIDIA 리포지토리 추가 Rocky Linux 9용 NVIDIA 공식 CUDA 리포지토리를 시스템에 등록합니다. 다음 명령을 실행하면 CUDA(NVIDIA) 리포지토

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데이터베이스 마이그레이션3

AI 에이전트가 자신의 조작에 「안 돼」라고 말했다 ― AI 가드레일과 3계층 거버넌스, DB 마이그레이션에서 2회 차단된 실록

AI 에이전트에게 서버 실작업을 맡겼더니, 안전 기구(가드레일)가 위험 조작을 실행 전에 2회 차단. 파수꾼인가, 통제의 한계인가. 사전 원칙×승인 게이트×가드레일의 3계층 거버넌스와 감사 로그 운용을 실례로 다룹니다.

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plink・PowerShell 5.1・SQL Server 2022에서 밟은 10가지 함정 ― AI 에이전트에게 Windows 실기 작업을 맡기고(SSH/문자 코드/T-SQL)

AI 에이전트(Claude Code)로 Windows/SQL Server 자동화를 실기 운용하며 밟은 10가지 함정. plink 호스트 키 핀 고정, CP932/BOM, cmd 따옴표, RemoteSigned, SqlClient의 GO 분할·ARITHABORT·sys.partitions를 증상→원인→대처로 해설합니다.

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Oracle 19c → SQL Server 2022 마이그레이션의 전처리를 AI로 자동화하기 ― 「실데이터를 1행도 넘기지 않는다」 Claude Code 실천기

이종 DB 마이그레이션(Oracle 19c→SQL Server 2022)의 전처리를, AI 코딩 에이전트(Claude Code)에 실데이터를 일절 넘기지 않고 자동화. 통제 3원칙·기댓값 스키마의 사전 고정·마이그레이션 대상 실기에서의 적용 29배치 에러 0건까지의 실천기입니다.

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