MCP란?Model Context Protocol의 약자로 AI 에이전트를 외부의 다양한 서비스와 연결하여 AI 서비스를 효율적으로 관리하고 통신할 수 있도록 설계된 프로토콜이다. 이를 통해 Gmail MCP나 Google Drive MCP 같은 커넥터를 이용해 AI 서비스에 이메일·문서·협업 도구를 손쉽게 통합할 수 있다. 하지만 이러한 MCP의 발전으로 인하여 발생하는 취약점도 빠르게 증가하는 중이다. 이번 글에서는 외부 공격자에 의해서 MCP에서 발생할 수 있는 공격 시나리오를 크게 4가지로 정리해 보았다. 1. Tool Poisoning AttackMCP의 핵심은 AI 에이전트에게 tool 목록과 설명을 제공하는 것이다. 공격자는 이 지점을 노려 정상 도구로 위장한 악성 MCP 서버를 배포하거나..

이번엔 모델 학습이 끝났다면 해야 할 성능 측정 방식을 정리해 보자. 숫자 이미지가 나오는 MNIST데이터셋을 사용하였고 SGDClassifier 로 숫자 5를 탐지하는 이진분류 모델을 만든 상황이다. 교차 검증교차검증이란? 데이터를 여러 폴드로 나누어 훈련과 검증을 반복하여 모델의 성능을 평가하는 방식이다.K-Fold Cross Validation : 데이터를 K개의 Fold로 나눈뒤 각 Fold가 한 번씩 검증용이 되도록 총 K번의 학습과 평가를 반복하는 방식 계층적 교차 검증(StratifiedKFold) : 분류할때 각 클래스 비율이 모든 Fold에서 동일하게 유지되도록 샘플링하는 방식 그럼 SGDClassifier로 만든 이진 분류 모델에게 K-Fold 교차 검증을 cross_fal_sco..

항상 EDA과정에서 빼먹을 수 없는 과정중 하나가 시각화 작업이다. 여기선 지역별 주택가격 데이터셋을 활용해서 간단하게 시각화를 해보고 상관관계를 측정할 계획이다. 시각화위 시각화 자료는 캘리포니아 지역의 위도와 경로를 나타낸 데이터셋이다. 하지만 이러한 정보만으론 특별한 패턴을 찾기 어렵다.그땐 alpha 옵션을 0.1로 주어서 데이터가 밀집된 영역을 확인하면 된다. 결국 시각화를 하는 이유는 내가 직접보고 패턴을 인식해야 하기때문에 이처럼 매개변수를 다양하게 조절해봐야 한다. 이젠 주택 가격을 나타내보자. 경도 -120 ~ -118 위도 32-34지점경도 -123 ~ -121 위도 36~38이 두 지역의 주택 가격이 높은것으로 확인할 수 있다. 하지만 이를 제외하곤 크게 관련이 있는거 같진않다. ..

그동안 AI위주로 공부했었지만 블로그로 작성해 본 적이 없어서 복습할 겸 하나씩 적어보려고 한다.. 머신러닝이란?데이터애서부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학이다. 머신러닝을 왜 사용할까? 스팸 게시글을 필터하는 프로그램을 만든다고 해보자. 그럼 나는 스팸 게시글에 자주 나오는 단어들을 모두 저장해서 패턴을 만들고 그것을 감지하는 알고리즘을 만들어야 한다.하지만 머신러닝을 활용하면 스팸 게시글이 일반 게시글에 비해서 자주 나타나는 패턴을 감지한다. 그렇기 때문에 어떤 단어와 구절이 스팸게시글을 탐지하는데 좋은 기준인지 학습을 하게 된다. 여기까지는 머신러닝이 기존 방식에 비해서 데이터를 학습하는 것을 기반으로 판단하는 것 말고는 크게 다를 게 없다고 생각할 수 있다. 하지만 큰 차별점이 ..