[프로젝트 개요] 쇼핑몰 CS 챗봇의 취약점을 노린 시스템 보안 및 우회 공격 시나리오를 탐지하고 시스템을 방어하는 인공지능 보안 모델링 프로젝트입니다. [핵심 구현 내용] - 1.8만 건의 대규모 공격 시나리오 및 자연어 비정형 데이터셋 직접 정제 및 무결성 검증 - BERT 계열 특화 알고리즘 기반 텍스트 분류(Classification) 모델 설계 및 파인튜닝 - 사용자 질문을 4가지 유형으로 정밀 격리 및 공격에 대한 방어 알고리즘 구현 [이런 분들께 추천합니다] 현재 운영 중인 LLM이나 챗봇 서비스의 보안 에러를 잡고 싶으신 분, 전체 웹 개발이 아닌 "핵심 AI 모델링 및 분류 알고리즘 개발"만 필요하신 기업 및 사용자 분들에게 적합 합니다. 핵심 소스 코드는 깃허브에서 확인 가능하여 신뢰성 보장 드립니다.

시스템 아키텍처(3번에서 딥러닝 모델이 4분류로 필터링)