$1 AI Guardrails: The Unreasonable Effectiveness of Finetuned ModernBERTs – Diego Carpentero

핵심 요약

• LLM 공격은 더 이상 예외가 아닌 기본값이며, 프롬프트 주입, 컨텍스트 주입, 모델 내부 공격, RAG 중독, MCP 악용, 에이전트 에스컬레이션 등 6가지 주요 공격 벡터가 존재합니다.
• 현대 BERT(ModernBERT) 아키텍처의 Alternating Attention, Unpadding & Sequence Packing, RoPE, FlashAttention과 같은 구성 요소는 효율적인 보안 계층 구축에 기여하며, 이를 파인튜닝하여 낮은 지연 시간과 비용으로 자체 호스팅 가능한 방어 시스템을 만들 수 있습니다.
• 파인튜닝 과정에는 Hugging Face Datasets 라이브러리를 사용한 데이터셋 준비, 토크나이저 적용, 그리고 분류 예측 헤드(classification prediction head)를 추가하여 현대 BERT 모델을 안전/불안전 분류기로 만드는 것이 포함됩니다.