지원 요청에 포함할 내용

문제를 더 빨리 재현할수록 더 빨리 해결할 수 있습니다. 아래 각 범주에는 조사 속도를 높이고 불필요한 왕복을 줄이는 데 필요한 구체적인 정보가 나열되어 있습니다.

Roboflow 지원팀은 요청에 문제를 재현할 수 있을 만큼 충분한 세부 정보가 포함되어 있을 때 문제를 더 빠르게 해결합니다. 아래에서 해당 상황을 찾고 문의할 때 나열된 정보를 포함해 주세요.

항상 포함해야 하는 내용

문제 유형과 상관없이, 다음 다섯 가지는 모든 지원 사례의 처리 속도를 높여줍니다:

1. 프로젝트 및 워크스페이스: 워크스페이스 ID 또는 영향을 받는 프로젝트나 워크스페이스로 직접 연결되는 링크. (이메일로 제출할 때 필요하며, 그 외에는 보통 자동으로 확인됩니다.)

2. 워크스페이스 접근 권한: Roboflow 지원팀에 워크스페이스 접근 권한을 부여하세요.

3. 정확한 오류: 바꿔 말한 내용이 아닌, 오류 메시지나 응답 본문을 그대로.

4. 시간 범위: "어제"가 아니라 구체적인 UTC 타임스탬프.

5. 시도한 내용: 각 시도와 그 결과.

추론 API 오류

프로덕션 애플리케이션이 다음에서 HTTP 4xx 또는 5xx 응답을 받기 시작합니다 serverless.roboflow.com. 오류 메시지에는 "Internal error," "Model is temporarily not ready - retry request," "Could not acquire model manager lock," 또는 30초 후 타임아웃이 포함될 수 있습니다. 실패율이 갑자기 급증하며, 종종 짧은 시간 범위 안에 발생합니다.

이러한 오류는 플랫폼 측 인프라 사고, 과부하 시 메모리에서 모델이 제거되는 현상, 또는 용량을 초과하는 클라이언트 측 요청 패턴에서 비롯될 수 있습니다. 시간 범위와 요청 로그가 없으면 정확한 원인을 좁히기 어렵습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 실패가 발생한 정확한 시간 범위, 시간대 또는 UTC 오프셋 포함. ("2026-05-22 12:30–12:40 UTC"는 "오늘 아침"보다 훨씬 대응하기 쉽습니다.)

• 전체 추론 엔드포인트 URL(예: https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11 의 경우 서버리스 클라우드 API, 또는 [e-mail] 전용 배포의 경우 전용 배포).

• 오류 응답의 스크린샷 또는 로그 내보내기. HTTP 상태 코드, 응답 본문, 타임스탬프가 보여야 합니다. 애플리케이션 또는 모니터링 대시보드에서 해당 이벤트를 보여주는 스크린샷이 가장 좋습니다.

• 해당 시간 범위의 대략적인 요청량: 보낸 총 요청 수, 실패한 요청 수, 그리고 전송 패턴(버스트형 vs. 일정한 속도).

• 실패가 아직 진행 중인지 또는 이미 해결되었는지 여부.

• 실패한 요청에 대해 크레딧이 차감되었는지 여부.

제출 예시:

"우리는 https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11 에 11:20~11:35 AM UTC 사이에 약 90%의 실패율을 확인했습니다. 당시 분당 대략 150개의 요청을 보내고 있었습니다. 오류는 HTTP 503과 본문 {"message":"Internal error."}를 반환했습니다. 애플리케이션 로그의 스크린샷을 첨부했습니다. 실패는 약 11:40 AM경에 자체적으로 해결된 것으로 보입니다. 워크스페이스 ID는 fleet-pulse입니다. 실패한 요청에 대해 요금이 청구되었나요?"

추론 성능 문제

추론 서버는 정상적으로 실행되지만 예상보다 더 많은 메모리를 사용하거나, 시간이 지남에 따라 증가하거나, 부하가 걸리면 느려지거나, 사용 사례에 비해 용납할 수 없을 정도로 높은 지연 시간을 보입니다. 일반적인 예로는 Jetson 장치에서 몇 시간 동안 메모리가 무한정 증가하거나, 큰 모델이 첫 요청에서 로드되는 데 너무 오래 걸리거나, 병렬 배치 요청에서 처리량이 저하되는 경우가 있습니다.

메모리와 지연 시간은 모델 아키텍처, 배치 크기, 동시성 설정, 이미지 크기, 하드웨어, 그리고 추론 서버 버전에 따라 달라집니다. 거의 모든 변수가 중요합니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 추론 서버 버전: 정확한 Docker 이미지 태그(예: roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6).

• 하드웨어 사양: GPU 모델, 총 RAM 용량, Jetson 사용 여부 및 JetPack 버전.

• 로드된 모든 모델의 모델 ID와 유형(예: object-detection-5gavt/16, YOLOv8-s, ViT 224×224), 그리고 해당 장치에 TRT 패키지가 있는지 여부.

• 클라이언트 구성: max_concurrent_requests, max_batch_size와 클라이언트 측에서 배치가 구성되는 방식.

• 시간 경과에 따른 메모리 또는 CPU 사용량 그래프, 성능 저하 패턴이 보여야 함(예: jtop, htop의 스크린샷 또는 약 1시간 동안의 메모리를 보여주는 모니터링 도구).

• 일반적인 이미지 크기(KB) 또는 알고 있다면 정확한 픽셀 크기.

• 사용 중인 환경 변수 재정의(예: USE_INFERENCE_MODELS=True/False).

• 이미 시도한 단계: 버전 롤백과 플래그 변경을 포함하며, 각각의 결과도 포함.

제출 예시:

"우리는 NVIDIA Jetson AGX Orin(JetPack 5.1.1)에서 roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6를 실행 중입니다. 동시에 7개 모델을 로드합니다: YOLOv8-s 객체 감지 2개와 ViT 분류 모델 5개. 프로덕션 부하 하에서 약 2시간 후(max_concurrent_requests=10, max_batch_size=100, 이미지 크기 ~50KB), 메모리가 8GB에서 약 15GB로 증가합니다. jtop 그래프를 첨부했습니다. USE_INFERENCE_MODELS=False로 설정해 보았는데 메모리는 대략 절반으로 줄었지만 정확도도 떨어졌습니다."

서버리스 워크플로 오류

Roboflow 워크플로 (워크플로 UI 또는 serverless.roboflow.com/infer/workflows/...)에서 오류가 반환되거나, 타임아웃되거나, 예상치 못한 결과를 생성합니다. 오류는 HTTP 500 "Internal error," 502 "Bad gateway," 또는 작업은 실행된 것처럼 보이지만 데이터가 반환되지 않는 무음 실패일 수 있습니다. 이는 단순한 모델 추론 실패와는 다릅니다. 보통 다단계 파이프라인, 커스텀 Python 블록, 또는 복잡한 블록 체인이 포함됩니다.

워크플로는 파이프라인의 어느 단계에서든 실패할 수 있습니다. 어떤 블록에 문제가 있는지, 요청이 몇 개 어떤 패턴으로 전송되었는지, 정확한 워크플로 정의가 무엇인지 알면 근본 원인을 더 좁힐 수 있습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 전체 워크플로 URL(예: https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/test/test-workflow).

• 실패가 발생한 시점의 구분: 타임스탬프와 시간대별 대략적인 요청 수 포함.

• 실패한 요청의 HTTP 상태 코드와 전체 응답 본문. "500 Internal Error"만 있는 것보다 전체 응답 본문이 훨씬 유용합니다.

• 실패가 전체 실패인지(모든 요청 실패) 또는 부분 실패인지(일부만 성공) 여부.

• Roboflow 지원팀에 대한 워크스페이스 접근 권한를 부여해 주시면 워크플로 정의와 서버 측 로그를 확인할 수 있습니다.

• 실패가 시작되기 전 워크플로에 대한 최근 변경 사항(새 블록 추가, 모델 교체, 이미지 입력 변경 등).

• 배치 작업의 경우: 배치 작업 "Activity" 섹션의 ID, 예상 대 실제 출력 레코드 수, 작업 지속 시간.

제출 예시:

"우리 워크플로는 https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/my-workspace/classifier-pipeline 에서 2026-05-25 12:33~12:40 UTC 사이에 195개 요청 중 170개의 HTTP 500 응답을 반환했습니다. 요청은 한 번에 약 15개씩 버스트 형태로 들어왔습니다. 모든 실패에 대한 응답 본문은 {"message":"Internal error."}였습니다. 워크플로는 약 10분 후 자체적으로 복구되었습니다. 최근에 워크플로를 변경하지 않았습니다. [e-mail]에 워크스페이스 접근 권한을 부여했습니다."

모델 학습 문제

A 학습 작업이 완전히 실패하거나, 멈추거나, 세부 정보 없는 일반 오류 팝업을 표시하거나, 학습된 모델을 생성하지 않고 크레딧만 소모하거나, 학습 후 모델이 예상과 다르게 동작합니다(예: 최대 검출 수가 예상보다 적거나, 큰 데이터셋으로 학습할 때 버전 생성 중에 멈춤).

학습 실패는 데이터셋 특성(손상된 이미지, 라벨 형식 문제, 클래스 불균형), 리소스 제약, 또는 플랫폼 버그에서 비롯될 수 있습니다. 지원팀은 특정 프로젝트와 데이터셋을 확인해야 합니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 학습하려고 시도한 모델 유형과 크기(예: RF-DETR Nano, YOLOv8-L, SAM3).

• 모델 이름 또는 영향을 받는 모델로 직접 연결되는 링크(예: app.roboflow.com/my-workspace/my-project/models/my-model).

• 학습에 사용한 데이터셋 버전 번호.

• 오류 메시지를 그대로, 전체를 복사해 붙여넣으세요. 바꿔 말하지 마세요. 팝업에 표시되면 스크린샷을 찍어 주세요.

• UI에서 보이는 경우 학습 작업 ID.

• 실패한 시도에 대해 크레딧이 청구되었는지 여부.

• 데이터셋 버전의 이미지 수와 클래스 수.

• 실패 전에 데이터셋에 대한 최근 변경 사항(새 이미지 추가, 클래스 이름 변경, 전처리 설정 변경 등).

• 파운데이션 모델 미세 조정(SAM 등)의 경우: 데이터셋 크기, 사용한 프롬프트 유형, 그리고 과정 중 어디에서 중단되었는지.

제출 예시:

"워크스페이스 baz-co의 프로젝트 foo-bar에서 데이터셋 버전 3으로 YOLOv8-L 학습 작업을 실행하면 매번 일반적인 팝업 오류로 실패하고, 추가 세부 정보는 표시되지 않습니다. 데이터셋에는 12개 클래스에 걸쳐 약 2,400장의 이미지가 있습니다. 실패한 시도 두 번에 대해 크레딧이 청구되었습니다. 오류 팝업 스크린샷을 첨부합니다. 워크스페이스 접근 권한은 지원팀에 부여했습니다."

데이터셋 및 이미지 표시 문제

업로드한 이미지가 데이터셋 보기에서 표시되지 않거나(헤더 수와 실제로 보이는 수가 다름), 라벨링 후 데이터셋에 추가된 이미지가 사라지거나, 데이터셋 버전 준비가 무한정 멈추거나, 배치 ZIP 업로드가 성공한 것처럼 보이지만 이미지에 접근할 수 없는 경우.

이러한 문제는 종종 백엔드 로그 확인이 필요합니다. 지원팀은 정확한 프로젝트 식별자와 가능하다면 해당 업로드 이벤트 기록이 필요합니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 숫자의 불일치: 플랫폼이 보여주는 이미지 수와 데이터셋 탭을 탐색할 때 실제로 보이는 이미지 수(예: "헤더에는 1,004장으로 나오지만 탐색하면 368장만 보임").

• 업로드가 발생한 시점은 플랫폼 이벤트와 연관 짓는 데 도움이 됩니다.

• 사용한 업로드 방식: 브라우저의 드래그 앤 드롭, Python SDK, REST API, ZIP 업로드, 또는 모바일 앱.

• 배치 또는 ZIP 업로드의 경우: 사용 가능하다면 "Activity" 섹션의 배치 작업 ID.

• 불일치가 보이는 스크린샷(헤더 수 대 탐색 보기).

제출 예시:

"워크스페이스 abc_def의 프로젝트 foo_bar_2에는 프로젝트 헤더에 1,004장의 이미지가 표시되지만 데이터셋 탭을 클릭하면 368장만 보입니다. 2026-05-25 오전 9시경 EST에 드래그 앤 드롭으로 이미지를 업로드했습니다. 워크스페이스 접근 권한은 부여했습니다. 스크린샷을 첨부합니다."

Roboflow 앱 UI 오류

주석 편집기 외부에서 Roboflow 웹 앱의 어떤 기능이 예상대로 작동하지 않습니다: 페이지 로드가 실패하거나 로딩 스피너에서 멈춤, 데이터셋 버전 삭제 같은 작업이 완료된 것처럼 보이지만 효과가 없음, 설정 패널이 열리지 않음, 업로드가 활동 대기열에서 멈춤, 사용량 대시보드가 렌더링되지 않음, 또는 버튼이 아무 반응도 하지 않음.

UI 버그는 종종 뒤에서 발생하는 실패하거나 느린 네트워크 요청 또는 JavaScript 오류로 인해 발생하며, 보이는 인터페이스에는 직접 드러나지 않습니다. 브라우저의 개발자 도구를 사용하면 네트워크와 JavaScript 수준에서 무엇이 잘못되었는지 확인할 수 있습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 버그를 보여 주는 화면 녹화(Loom, 비디오, 또는 GIF). 이런 경우에는 이것이 가장 가치 있는 자료입니다.

• 브라우저 네트워크 요청 로그의 스크린샷. 어떤 요청이 실패하거나 오래 걸리는지 보여 줍니다. 다음을 참조하세요 Chrome 네트워크 패널 문서 에서 여는 방법을 확인하세요. 다른 브라우저도 비슷한 도구가 있습니다.

• 브라우저 콘솔 로그의 오류. 다음을 참조하세요 Chrome 콘솔 문서 에서 접근 방법을 확인하세요. 다른 브라우저도 비슷한 도구가 있습니다.

• 브라우저 이름과 버전(예: macOS 14.4의 Chrome 124).

• 단계별 재현 절차: 새 페이지를 연 상태에서 무엇을 어떤 순서로 클릭했는지.

• 버그가 최근에 나타났는지, 그리고 사용자가 알아차린 플랫폼 업데이트와 시기가 일치하는지 여부.

• 정확한 기대 동작과 실제 동작.

• 문제가 항상 발생하는지 아니면 간헐적인지 여부.

제출 예시:

"프로젝트 test-project 의 데이터셋 탭에서 (워크스페이스 test-workspace)의 버전 3에서 'Delete version'을 클릭하면 성공 토스트가 표시되지만 버전은 목록에 그대로 남아 있습니다. 네트워크 로그 스크린샷에는 DELETE 요청이 500 Internal Server Error를 반환하는 것으로 보입니다. 콘솔에는 Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined. 브라우저: Ubuntu 22.04의 Firefox 126. 일반 창과 사생활 보호 창 모두에서 재현되었습니다. 화면 녹화를 첨부합니다."

주석 도구 버그

Roboflow 주석 편집기의 도구가 잘못 작동합니다: 키보드 단축키가 작동하지 않음, 한 도구를 선택하면 다른 도구로 되돌아감, 실행 취소(Ctrl+Z)가 예상보다 더 많이 삭제함, Label Assist가 무한정 로딩됨, 또는 저장되어야 할 주석이 저장되지 않음.

주석 버그는 종종 브라우저별, 운영체제별 문제이거나 최근 플랫폼 배포로 인해 발생합니다. 화면 녹화가 서면 설명보다 거의 항상 더 유용합니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 버그를 보여 주는 화면 녹화(Loom, 비디오, 또는 GIF). 주석 동작은 말로 설명하기 어렵고 보여 주기 쉬우므로, 이런 경우 가장 가치 있는 자료입니다.

• 브라우저 네트워크 요청 로그의 스크린샷. 어떤 요청이 실패하거나 오래 걸리는지 보여 줍니다. 다음을 참조하세요 Chrome 네트워크 패널 문서 에서 여는 방법을 확인하세요. 다른 브라우저도 비슷한 도구가 있습니다.

• 브라우저 콘솔 로그의 오류. 다음을 참조하세요 Chrome 콘솔 문서 에서 접근 방법을 확인하세요. 다른 브라우저도 비슷한 도구가 있습니다.

• 브라우저 이름과 버전(예: macOS 14.4의 Chrome 124).

• 프로젝트 유형(Object Detection, Instance Segmentation, Classification 등)과 사용 중인 구체적인 주석 도구(polygon, polyline, bounding box, smart polygon).

• 버그를 유발하는 키보드 단축키 또는 동작, 단계별 재현 절차 포함.

• 문제가 모든 이미지에 영향을 미치는지 특정 이미지에만 영향을 미치는지 여부. 특정 이미지라면 프로젝트 링크와 이미지 이름 또는 ID를 공유해 주세요.

• 버그가 최근에 나타났는지, 그리고 사용자가 알아차린 플랫폼 업데이트와 시기가 일치하는지 여부.

• 정확한 기대 동작과 실제로 발생하는 동작.

• 문제가 항상 발생하는지 아니면 간헐적인지 여부.

제출 예시:

"my-test-project와 my-other-test-project(워크스페이스 test-workspace)에서 polyline 도구에 최근 세 가지 버그가 생겼습니다. (1) polyline 도구가 활성화된 상태에서 Ctrl+스크롤로 확대하면 bounding box 도구로 전환됨; (2) Ctrl+Z가 이제 마지막 점만 지우는 대신 전체 주석을 삭제함; (3) Esc를 누르면 이제 주석을 버리는 대신 저장됨. 각 동작을 보여 주는 두 개의 Loom 녹화가 있습니다: [링크 1], [링크 2]. 브라우저: Windows 11의 Chrome 124."

API 인증 오류

모델 추론 엔드포인트, Roboflow Python SDK, 또는 HTTP API에 대한 API 호출이 "Missing or insufficient permissions."와 같은 메시지와 함께 403 Forbidden을 반환합니다. 이는 요금제를 업그레이드한 직후, 비공개 모델에 접근하려 할 때, 또는 API 키를 교체한 후에 발생할 수 있습니다.

403 오류는 잘못되었거나 만료된 API 키, 프로젝트 수준 키 대신 워크스페이스 수준 키를 사용했거나 그 반대인 경우, 해당 기능이 포함되지 않은 요금제의 모델에 접근한 경우, 또는 요금제 업그레이드 후 권한 전파 지연으로 인해 발생할 수 있습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 전체 오류 응답: 상태 코드만이 아니라 완전한 HTTP 상태 코드와 응답 본문. SDK 오류의 경우 전체 Python 트레이스백.

• 호출 중인 엔드포인트 또는 SDK 메서드(예: serverless.roboflow.com/model-name/version, InferenceHTTPClient, CLIENT.infer()).

• 모델 ID와 버전 번호.

• 사용 중인 API 키 유형: 워크스페이스 또는 프로젝트. 키 자체는 공유하지 말고 유형만 지정하세요.

• 키를 최근에 교체했는지 또는 요금제를 최근에 변경했는지 여부.

• 실제 키를 다음과 같은 자리표시자로 바꾼, API 호출 구성 방식을 보여 주는 코드 스니펫(민감 정보는 제거). YOUR_API_KEY.

• 이전에는 작동했는지, 그리고 무엇이 달라졌는지.

제출 예시:

다음 호출 시 HTTPError: 403 Client Error: Forbidden이 발생합니다 https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/1?api_key=YOUR_API_KEY. 워크스페이스 수준 API 키를 사용 중입니다. 어제 Free Plan에서 Core로 업그레이드한 후 시작되었습니다. 모델은 비공개입니다. 전체 Python 트레이스백은 다음과 같습니다: [붙여넣기]. 워크스페이스는 my-test-workspace입니다. 워크스페이스 접근 권한을 부여했습니다."

계정 접근 문제

Roboflow에 로그인할 수 없습니다: 로그인 페이지가 계속 로딩되거나, Google SSO 로그인이 차단되거나, 비밀번호 재설정이 작동하지 않거나, 연결된 Google 계정을 사용할 수 없어 계정이 잠깁니다.

접근 문제는 종종 사용 중인 특정 이메일 또는 ID 공급자와 관련이 있습니다. 또한 Google 측의 OAuth 범위 변경이나 브라우저 또는 확장 프로그램 간섭으로 인해 발생할 수도 있습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 접근하려는 계정과 연결된 이메일 주소.

• 로그인 방식: 이메일과 비밀번호, Google SSO, 또는 GitHub SSO.

• 정확한 오류 메시지 또는 동작: "page keeps loading," "invalid credentials," "account not found," 또는 특정 오류 코드.

• 오류 상태의 스크린샷.

• 브라우저 이름과 버전, 그리고 시크릿/사생활 보호 창 또는 다른 브라우저를 사용해 보았는지 여부.

• 이것이 새로운 문제인지 아니면 항상 그랬는지 여부(예: 새로 만든 계정 vs. 기존에 작동하다가 멈춘 계정).

워크스페이스 및 프로젝트 관리 문제

워크스페이스를 삭제할 수 없거나 프로젝트를 삭제할 수 없습니다(삭제 버튼이 아무 일도 하지 않거나 오류를 반환함), 워크스페이스가 실수로 잘못된 요금제로 업그레이드됨, 소유권 이전이 되지 않음, 청구 실패 후 프로젝트에 접근할 수 없게 됨, 이미지 업로드 한도에 도달함, 또는 공개 프로젝트 가 실수로 비공개 데이터를 노출합니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 실패하는 구체적인 작업과 관찰된 오류 메시지 또는 동작.

• 오류 상태 또는 원하지 않는 프로젝트 상태의 스크린샷.

• 삭제 문제의 경우: 워크스페이스 내의 모든 프로젝트와 이미지를 이미 삭제했다는 확인. 이는 흔한 사전 조건입니다.

• 실수로 인한 업그레이드의 경우: 업그레이드된 워크스페이스와 원래 의도했던 워크스페이스의 ID, 그리고 변경 시점의 대략적인 시간.

• 이미지 한도 문제의 경우: 현재 워크스페이스에 있는 이미지 수와 표시된 한도.

크레딧 및 사용량 문제

크레딧이 예상보다 빨리 소진되거나, 실패한 학습 작업 또는 실패한 추론에 대해 크레딧이 청구되거나, 사용량 대시보드 가 로드되지 않습니다.

가장 도움이 되는 정보:

• 크레딧 문제가 발생한 워크스페이스 이름.

• 예상치 못한 크레딧 소모가 발생한 대략적인 날짜와 시간.

• 어떤 작업이 크레딧을 소모했는지: 추론 호출, 학습, 또는 배치 처리.

• 알려진 플랫폼 사고 가 소모 급증과 겹치는지, 그리고 그때 오류를 보았는지 여부.

• 소모 급증이 보이는 사용량 대시보드의 스크린샷.

데이터 개인정보 보호 및 계정 삭제

요청 사항: 계정 삭제 및 관련된 모든 개인 데이터 삭제 요청(GDPR 삭제 요청), 계정 삭제 후에도 이미지가 공개적으로 접근 가능한 상태로 남는 불완전한 데이터 삭제, 또는 특정 프로젝트를 공개 Universe에서 제거해 달라는 요청.

가장 도움이 되는 정보:

• 삭제할 계정의 이메일 주소.

• 계정 삭제를 진행하기 전에 계정 내의 모든 프로젝트와 워크스페이스가 먼저 삭제되었는지 확인해야 합니다.

• GDPR 요청의 경우: 요청의 법적 근거에 대한 진술과, 여전히 접근 가능하다고 생각하는 데이터에 대한 설명.

• 삭제해야 하는 특정 공개 Universe 리소스의 링크와 그 이유에 대한 설명.

보안 문제

API 키가 실수로 노출되었습니다(예: 공개 GitHub 저장소에 커밋되었거나 채팅에서 공유됨), 또는 보안 연구원이 Roboflow 플랫폼에서 취약점을 발견했습니다.

키가 노출된 경우, 즉시 Roboflow 워크스페이스 설정에서 키를 교체하세요. 교체하면 손상된 키는 무효화됩니다. 그런 다음 무단 사용 여부를 감사할 수 있도록 노출 시점의 대략적인 시간을 지원팀에 알려 주세요.

노출된 키의 경우 다음을 포함하세요:

• 키가 이미 교체되었다는 확인.

• 키가 노출된 대략적인 날짜와 시간, 그리고 어떤 경로를 통해 노출되었는지.

• 노출 기간 동안 무단 API 사용의 증거가 있는지 여부.

취약점 보고의 경우, 취약점에 대한 명확한 설명, 재현 절차, 그리고 잠재적 영향과 함께 [e-mail]으로 이메일을 보내세요.