🧠 도메인 특화 LLM: SecLM & MedLM 상세 분석

🔐 Part 1: 사이버 보안 특화 LLM - SecLM

1. 사이버 보안 업계의 현실

• 지속적 위협 진화: 공격 기법은 계속 고도화되고 있음.
• 반복 업무 과중: 수많은 경고와 이벤트 로그 분석 등 수작업 많음.
• 인력 부족: 숙련된 보안 전문가 수요가 공급을 초과.

2. SecLM의 역할과 목표

• 보안 전문가의 AI 도우미
  • 반복 업무 자동화
  • 복잡한 추론을 AI가 지원
• 목표: 전략적 보안 대응 능력 향상

3. 실제 활용 사례

• 🔎 보안 분석 자동화
  • 자연어 → 쿼리 변환
  • 알림 분류 및 대응 방안 생성
• 🧬 악성코드 분석 지원
  • 자동 디코딩 및 구조 해석
• 📄 보안 요약 제공
  • 조직 맞춤형 위협 분석 리포트 생성
• 👨‍💻 개발자 지원
  • 취약점 테스트 영역 제안
  • 보안 코드 스니펫 생성

4. 기술 구조 (Layered Stack)

[기존 보안 도구] 
  ↓ 데이터 제공
[SecLM API]
  ↓ 질문 응답 및 분석
[보안 인텔리전스 + 전문가 지식]

5. 학습 및 튜닝 방식

• 🧠 사전 학습
  • 일반 LLM → 다국어 능력 포함
• 📚 프리트레이닝
  • 보안 블로그, 위협 보고서, 탐지 룰, 보안 교재
• 🛠️ SFT (Supervised Fine-Tuning)
  • 실제 보안 작업 기반: 로그 해석, 명령어 설명, 보고서 요약 등

6. 성능 평가 방식

• ✅ 정답 존재 시: 정확도, 분류 성능 지표
• 🔍 정답 다양 시: ROUGE, BERTScore 등
• 👥 전문가 평가: 품질, 유용성, 정확성 판단

7. 고급 기능 및 기술

• 🧠 In-Context Learning: 새로운 플랫폼 빠른 적응
• 🔄 PET (경량 튜닝): 조직별 커스터마이징
• 🌐 RAG: 최신 위협 정보 실시간 반영
• 🧭 Flexible Planning Framework
  • 복합 분석 시나리오 수행 (예: APT41 위협 분석 자동화)

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🩺 Part 2: 의료 특화 LLM - MedLM

1. 의료 도메인의 복잡성

• 📚 방대한 의학 지식 + 빠른 발전 속도
• 🧠 고도의 추론 능력 요구
• ⚠️ 안전성과 신뢰도 필수

2. MedLM의 응용 시나리오

• 🙋‍♀️ 환자 맞춤 Q&A
  • 수술 후 회복, 복약 안내 등
• 📥 AI 문진 & 분류
  • 메시지 트리아지, 진료 우선도 분류
• 🩺 진료 중 실시간 피드백
  • 의사-환자 간 이해 증진
• 🧠 의사 의사결정 지원
  • 희귀 사례에 대한 지식 제안

3. 신중한 도입 원칙

• 🔍 검증 필요성 강조
  • 단순 성능이 아닌 실제 임상 효과 평가
• 🧪 검증 절차 단계
  • 후향적 분석 → 관찰 연구 → 개입 연구

4. 모델 발전 단계

• 🧱 MedLM → MedLM2
  • USMLE 스타일 시험 성적:
    • MedLM: 67%
    • MedLM2: 86.5% (전문가 수준)
  • 장문 답변 품질도 의사들로부터 호평

5. 성능 평가 지표

• 📊 정량 평가: 정답률, 일관성
• 🧠 정성 평가:
  • 사실 정확성
  • 의학 지식 활용
  • 환자 안전성, 유용성, 편향 여부
• 👨‍⚕️ 전문가 블라인드 비교
  • 의사 vs 모델 답변 비교

6. 고급 훈련 기법

• 🔧 Prompting 기법
  • Chain of Thought (추론 설명)
  • Self-Consistency (답변 일관성)
• ♻️ Ensemble Refinement
  • 모델 스스로 설명을 기반으로 정답 재생성

7. 멀티모달 확장 가능성

• 🧬 영상, 센서, 유전체, EMR 등 다양한 데이터 통합
• 🔬 과학 연구 활용
  • 유전자-질병 연관 탐색 등

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🌐 공통 통찰 및 미래 전망

🔗 공통 가치

• 반복 작업 자동화
• 복잡한 추론 지원
• 도메인 전문가 보조
• 안전성과 신뢰성 확보

🚀 미래 확장 가능성

• 분야 간 교차 적용 가능성 (보안 ↔ 의료)
• 멀티모달 모델 통합
• 조직 맞춤형 AI 설계 플랫폼으로 확장

❓ 제안 질문

보안과 의료, 이 두 분야에서의 민감 정보 처리 방식은 서로 어떤 시너지를 낼 수 있을까?
혹은 갈등 요소는 무엇이 있을까?