I. LLM Wiki의 3 LayerLLM Wiki는 세 가지 계층으로 구성된다. Raw source(변경 불가능한 소스), Wiki(LLM이 관리하는 페이지), Schema(에이전트의 동작을 제어하는 구성파일)1. Raw source사용자가 직접 선별한 자료 모음으로 논문/보고서/이미지/데이터 파일 등이 포함된다.이 자료들은 변경 불가능 함 -> LLM은 이 자료들에 r권한만 있고 w권한은 없는 상태로 접근한다고 생각하면 됨사람이 구축하는 원천 자료2. WikiLLM이 생성한 md파일이 저장되는 디렉토리이다.이 디렉토리에는 요약/entity page/개념/비교/개요/종합 등의 내용이 포함된다.LLM이 전적으로 관리하는 디렉토리(계층)이며, 새로운 자료가 추가되면 업데이트 & 상호 참조를 유지하여 -> ..

1. 개요AI Agent란, 특정 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고 판단하여 자율적으로 작업을 수행하거나 다른 시스템과 상호작용하는 인공지능 소프트웨어(ex. ChatGPT, Claude 등)를 의미한다. 현대의 AI Agent들은 다양한 작업을 자동화·효율화하며 생산성 향상에 기여하고 있지만 대부분이 고립된 사일로(silo) 환경에서 독립적으로 동작하며 에이전트간의 상호 호환성 부족, 결합의 여러움 등의 한계가 존재한다. 인터넷은 HTTP, TCP/IP 등의 표준 프로토콜에 의해 등장 이후 초고속 발전을 이루었다. 마찬가지로 AI 에이전트 역시 다른 환경에서 하나의 언어로 대화할 수 있는 표준이 마련된다면 지금보다 훨씬 강력한 협업이 가능해질 것으로 예상할 수 있다. 하지만 생성형 AI 분야는 역사..

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01. BOF란?버퍼에 허용할 수 있는 양의 데이터보다 더 많은 값이 저장되어 버퍼가 넘치는 취약점02. 소스 코드 분석먼저 살펴볼 것은 win() 함수이다. flag를 출력하는 함수로 우리는 이 함수가 실행되게 해야한다.void win () { char flag[100] = {0,}; //flag 버퍼을 100byte만큼 0으로 채운다 int fd; puts ("You mustn't be here! It's a vulnerability!"); fd = open ("./flag", O_RDONLY); //flag 파일을 읽기 모드로 열기 read(fd, flag, 0x60); //open으로 연 파일을 참조, flag 파일을 최대 96byte 데이터를 읽어 flag 버퍼에 저장 puts(fla..

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