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Pocket 데이터가 나의 비밀을 드러냈다

2025-07-07
Pocket 데이터가 나의 비밀을 드러냈다

Pocket이 폐쇄되기 전에, 저자는 7년 동안 저장해 온 약 900개의 기사를 내보내고 AI 도구 o3를 사용하여 분석했습니다. 놀랍게도 o3는 저자의 나이, 성별, 거주지, 직업, 수입, 가족 상황은 물론 정치적 성향, 위험 감수 수준, 학습 스타일까지 정확하게 추론했습니다. 이는 데이터 프라이버시와 AI 능력에 대한 고찰을 촉구했으며, 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템을 만드는 데 영감을 주었습니다.

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AI

LLM: 문서 순위 지정의 예상치 못한 성공

2025-02-25
LLM: 문서 순위 지정의 예상치 못한 성공

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 리스트 방식 문서 순위 지정에 효과적으로 사용할 수 있으며, 놀랍게도 일부 복잡한 문제를 문서 순위 지정 문제로 변환하여 해결할 수 있다고 주장합니다. 저자는 패치 차이를 사용하여 N일 취약성을 찾는 방법을 통해 이를 보여줍니다. 보안 권고(쿼리)와의 관련성에 따라 패치 차이(문서)를 순위 지정하는 문제로 재구성함으로써 LLM은 취약성을 수정하는 특정 함수를 효율적으로 식별할 수 있습니다. 이 기술은 여러 보안 컨퍼런스에서 검증되었으며, 퍼징 대상 선택 및 우선 순위 지정과 같은 다른 보안 문제에도 적용할 수 있습니다. 향후 개선 사항으로는 순위 결과 분석 및 자동으로 테스트 가능한 개념 증명 익스플로잇 생성과 같은 검증 가능한 증거 생성이 포함됩니다.

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(noperator.dev)
개발 문서 순위 지정 취약성 발견