NeuralScope
GLOBAL LEARNING FLOW
AI 전체 학습 지도25.15 Evaluation & Red Teaming · AI SECURITY, SAFETY & GOVERNANCE
현재 위치 기준 전체 진행
89%
00AI FOUNDATIONAI 기초 지도
100%
01MATHEMATICS FOR AIAI 수학
100%
02DATA & PREPROCESSING데이터와 전처리
100%
03MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS머신러닝 기초
100%
04CLASSICAL MACHINE LEARNING전통 머신러닝
100%
05ML TRAINING & EVALUATIONML 학습과 평가
100%
06DEEP LEARNING FOUNDATION딥러닝 기초
100%
07NEURAL NETWORK TRAINING신경망 학습
100%
08DEEP LEARNING ARCHITECTURES딥러닝 아키텍처
100%
09COMPUTER VISION컴퓨터 비전
100%
10NLP FOUNDATION자연어 처리 기초
100%
11ATTENTION어텐션
100%
12TRANSFORMER트랜스포머
100%
13LANGUAGE MODEL언어 모델
100%
14LLM FOUNDATIONLLM 기초
100%
15LLM TRAINING & ALIGNMENTLLM 학습과 정렬
100%
16EMBEDDING & VECTOR SEARCH임베딩과 벡터 검색
100%
17RAG검색 증강 생성
100%
18PROMPT & CONTEXT ENGINEERING프롬프트와 컨텍스트
100%
19AI AGENTAI 에이전트
100%
20MULTIMODAL AI멀티모달 AI
100%
21GENERATIVE MODELS생성 모델
100%
22AI SYSTEM ENGINEERINGAI 시스템 엔지니어링
100%
23LLM PERFORMANCE & INFERENCELLM 성능과 추론 최적화
100%
24MLOPS & LLMOPSMLOps와 LLMOps
100%
25AI SECURITY, SAFETY & GOVERNANCEAI 보안·안전·거버넌스
83%
26MODERN AI ARCHITECTURE현대 AI 아키텍처
0%
27BUILD IT YOURSELF직접 구현 실습
0%
28AI RESEARCH & ADVANCED TOPICSAI 연구·고급 주제
0%
25. AI SECURITY, SAFETY & GOVERNANCE / 25.15

Evaluation & Red Teaming

평가와 Red Teaming

RECOMMENDED

Evaluation & Red Teaming(평가와 Red Teaming)은 AI 보안·안전·거버넌스에서 중요한 개념입니다. 사용자 입력부터 RAG·모델·Agent Tool·출력까지 신뢰 경계를 나누고 통제를 배치하는 흐름 안에서 이 개념이 시스템의 어느 지점에 위치하고 어떤 지표·통제·운영 결과에 영향을 주는지 연결해 이해합니다.

WHY SHOULD I KNOW THIS?

왜 알아야 하나?

평가와 Red Teaming을 용어로만 외우면 실제 시스템의 병목이나 위험을 설명하기 어렵습니다. 최소권한, 데이터 보호, Guardrail, 감사 가능성 관점에서 입력 → 처리 → 관측 결과를 추적할 수 있어야 설계와 장애 분석에 활용할 수 있습니다.

WHERE IS IT USED?

어디에 사용되나?

Enterprise AI GovernanceProduction AIArchitecture DesignTroubleshooting
25.15 CONCEPT VIEW
Evaluation & Red Teaming

이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.

PROMPT THREATCONTROL BLOCKED / CONTAINED
INPUT→
INPUT GUARD→
RAG→
MODEL→
TOOL→
OUTPUT GUARD→
AUDIT
AUDIT EVENT: identity · input class · retrieval · tool decision · result

AI TRUST BOUNDARY LAB

Result: BLOCK / CONTAIN
단일 Guardrail이 모든 위협을 해결하지 않습니다. Identity, data boundary, retrieval trust, tool permission, output control, audit를 계층적으로 배치하는 개념 실험입니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABAI SECURITY PATH
01Input02Guard03Identity04Model / Tool05Output Guard06Audit
CURRENT STAGE1 / 6 · Input

Evaluation & Red Teaming

노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓Evaluation & Red Teaming
✓평가와 Red Teaming
✓입력 → 처리 → 결과
✓Trade-off / Failure Mode
✓관측·검증 포인트
이해 확인 질문
Q1Evaluation & Red Teaming은 전체 AI 보안·안전·거버넌스 흐름의 어디에 위치하는가?
Q2평가와 Red Teaming을 변경하거나 실패했을 때 가장 먼저 달라지는 지표·위험은 무엇인가?
Q3운영 환경에서 평가와 Red Teaming을 검증하려면 무엇을 관측해야 하는가?
CATEGORY
AI SECURITY, SAFETY & GOVERNANCE

AI 시스템에서 발생하는 새로운 공격면과 데이터·모델·감사 통제를 이해합니다.

CURRENT PATH
25.15 Evaluation & Red Teaming

이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.