Mun Chan Choi

AI 활용, 취약점 진단, DevSecOps에 관심이 있습니다.

배운 내용을 직접 적용하며 마주친 문제와 해결 과정을 기록합니다.

대표 프로젝트

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DONE

CVE를 찾아서: LLM과 오픈소스 보안 연구

LLM을 활용해 오픈소스 취약점을 진단·제보하고, maintainer의 보고서 수락까지 경험한 5인 팀 프로젝트입니다.

5인 팀

담당: 취약점 진단·검증, 연구·검수·제보 워크플로 구축, 최종 보고서 작성·제출

2026.09

팀이 제출한 취약점 보고서 중 3건이 채택됐고 4건이 반려됐다. 채택된 사례에서는 수정 관련 응답도 받았다.

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IN PROGRESS

WhoAmI — 공부 기록을 발행 가능한 형태로 좁힌 파이프라인

공부 노트를 옮길 때 섞이는 자격증명과 형식 오류를 저장·배포 전에 검사하는 개인 블로그입니다.

담당: 개인 프로젝트 · 요구사항 결정, AI 협업 개발, 검증·운영

2026.07 ~ 진행 중

관리자 직접 작성·Markdown 파일 편집·Obsidian 반입 경로가 있다. 배포 전에는 npm run release로 회귀 테스트·타입·콘텐츠·자격증명·빌드·공개 범위를 검사한다.

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최근 아티클

AI Security개념 정리AI를 보안 분석에 붙여 본 기록 5편

영상과 메일로 매체를 바꿔도 점수 한 칸에서 같은 문제가 나온다

OpenCV 전처리와 HOG·Haar 탐지 결과를 부분 탐지까지 포함해 읽고, CNN·YOLO의 출력과 평가 방식이 어디서 어긋나는지, LIME 같은 설명이 무엇을 증명하지 않는지, 딥페이크와 TF-IDF 피싱 탐지에서 점수 하나로 확정할 수 없는 이유를 정리한 개념 노트.

· 업데이트 2026년 8월 9일 · 11분 분량 · #computer-vision · #opencv · #yolo

AI Security실습 기록AI를 보안 분석에 붙여 본 기록 4편

LLM에 판정을 맡기지 않고 설명만 맡기면 검증이 어디로 옮겨가나

규칙 탐지와 설명 생성, 출력 검증, 보고서 생성을 분리한 파이프라인을 모의 LLM으로 돌려 보고, 프롬프트 인젝션의 다층 방어에서 결정을 실제로 잠근 것이 무엇이었는지, 스키마가 맞는 출력과 사실인 출력이 왜 다른 검사인지, 정규식 코드 스캐너가 두 번째 파일에서 무엇을 놓쳤는지 확인한 실습 기록.

· 8분 분량 · #llm-security · #prompt-injection · #output-validation

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