서문 ? 미토스 시대의 보안 엔지니어에게

1부 · 보안의 진화사 및 LLM의 역사와 위협

- 1장. 보안의 시작과 위협의 등장 (1980s~1990s)
- 2장. 인터넷 시대의 위협 (2000s)
- 3장. 랜섬웨어와 표적 공격의 시대 (2010s)
- 4장. 공급망·운영 환경 공격 (2020s 전반)
- 5장. 보안 제품의 진화 ? AV부터 SOAR까지
- 6장. LLM의 등장과 진화
- 7장. LLM 보안 위협 ? Prompt Injection부터 EchoLeak까지
- 8장. 미토스(Mythos) 사건 ? 자동화 공격 시대의 개막

2부 · LLM·RAG·Agent 기반 보안 ? 핵심 스택 구축

- 9장. LLM 기반 로그 해석과 Claude API 기초
- 10장. Prompt Engineering 심화와 Explainable Security (XAI)
- 11장. RAG와 위협 인텔리전스 (CVE·MITRE·OWASP)
- 12장. SOAR와 LLM Agent
- 13장. LLM 기반 보안 Assistant 종합 구현

3부 · 미토스·페이블5 LLM 보안 고도화

- 14장. MCP 기반 보안 도구 통합 ? Tool Use의 표준화와 권한 분리
- 15장. Multi-Agent Red/Blue ? 자동 공격 Agent와 자동 방어 Agent의 시뮬레이션
- 16장. LLM-Native SIEM ? 의미 인덱스·자연어 쿼리·자동 상관
- 17장. AI-SPM ? LLM 운영 자체를 감사·관리하는 메타 계층
- 18장. Continuous Adversarial Testing ? 자동 jailbreak·prompt injection 검증
- 19장. AI 공급망 보안 ? 모델 출처(Provenance)·서명 가중치·AI-SBOM
- 20장. LLM Sandbox ? 위험 도구·Agent의 격리 실행 (gVisor·Firecracker)
- 21장. Federated Threat Intelligence ? 산업 공동 위협 학습·사내 데이터 보호
- 22장. LLM Red Team 자동화 도구 ? WormGPT·PentestGPT·Computer Use
- 23장. Frontier Safety 정책 ? Anthropic RSP · OpenAI PF · DeepMind FSF · 한국 AI 기본법

4부 · 미토스 시대의 자동화 공격·방어와 운영·거버넌스

- 24장. Mythos 시대와 자동 공격·자동 방어 PoC
- 25장. CTF 자동 풀이 플랫폼 ? 공격 자동화가 방어 자동화에 요구하는 속도
- 26장. AI vs AI 자동화 사이클과 Guardrail
- 27장. Adaptive Defense ? 미지(Unknown) 공격 자동 학습·자동 대응
- 28장. 운영·거버넌스 ? HITL·감사·Rollback·법적 경계
- 29장. 미래 전망 ? 미토스·페이블 이후의 보안 산업

부록
- 부록 A. 용어집
- 부록 B. 약어집
- 부록 C. 참고문헌·외부 자원