각종 테크 뉴스와 정보, 다양한 전자기기들을 리뷰 합니다.
목록 2. AI 레드티밍이란 무엇인가? – 개념 및 배경 3. 서울 포럼에서 다뤄진 레드티밍의 현주소와 글로벌 동향 4. 전문가 3인이 강조한 AI 안전 거버넌스의 핵심 축 5. AI 레드팀 실행의 실무적 과제 및 전망 1. 왜 지금 AI 레드티밍에 주목해야 하는가? 최근 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전함에 따라, AI의 오작동 및 악의적 사용에 대한 우려가 커지고 … 더 읽기
목차 1. 서론: 계약의 의미와 주요 키워드 이번 글은 “OpenAI-AMD 칩 공급 계약”이라는 키워드를 중심으로, 실질적인 사실을 기반으로 계약의 구조, 산업적 의미, 향후 대응 가능성을 분석합니다. AI 인프라 확대와 칩 공급 체인의 변화가 산업 전반에 미칠 영향이 크므로, IT 업계·투자자·기술전략 담당자 모두에게 실무적 인사이트가 될 수 있도록 구성했습니다. 특히 이 계약은 단순한 칩 공급 거래가 … 더 읽기
1. AI 윤리와 보안의 근본적 연결고리 AI 보안(Security)과 AI 윤리(Ethics)는 과거엔 별개의 영역으로 인식되었지만, 이제는 ‘신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)’ 라는 공통 목표 아래 긴밀히 결합되고 있습니다. 보안은 AI 시스템이 공격에 의해 변조되지 않도록 지키는 기술적 방어선이고,윤리는 AI가 사람의 가치와 사회적 책임을 침해하지 않도록 만드는 규범적 기반입니다. 즉, 보안 없는 윤리는 무력하고, 윤리 없는 보안은 위험하다. AI가 의료 진단, … 더 읽기
AI 방어 기법과 모델 보호 전략, 그리고 AI 기반 사이버보안 시스템 이 글은 ‘AI 보안 실무 5일 시리즈’의 4일차입니다.1~3일차에서는 AI의 취약점과 공격 사례를 살펴봤다면,오늘은 그 위협에 대응하기 위한 AI 방어 기법(AI Defense Techniques) 과AI 기반 사이버보안 시스템(AI in Cybersecurity) 의 실제 적용 전략을 다룹니다. 1. AI 방어 기법(AI Defense Techniques)의 핵심 원리 AI 방어는 단순히 ‘보안 필터’를 추가하는 것이 … 더 읽기
적대적 AI 공격 사례와 데이터 중독, 모델 탈취 위협 이 글은 ‘AI 보안 실무 5일 시리즈’의 3일차입니다.1일차에서는 AI 보안 기본 개념과 모델 취약점,2일차에서는 AI 보안 테스트와 해킹 툴을 다뤘다면,오늘은 실제 적대적 공격 사례(Adversarial Attack Examples) 를 중심으로데이터 중독(Data Poisoning) 과 모델 탈취(Model Stealing) 위협을 분석합니다. 1. 적대적 AI 공격이란? 적대적 AI 공격(Adversarial Attack)은 AI 모델의 약점을 의도적으로 이용해 오작동을 유도하는 행위입니다.공격자는 입력 데이터의 일부분만 … 더 읽기
서문 — 시리즈 안내 5일 시리즈 중 2일차 글입니다.1일차에서는 AI 보안 기본 개념과 AI 모델 취약점 분석을 다뤘습니다. 이번 글에서는 AI 보안 테스트 및 평가 방법 (AI Security Testing)과 AI 해킹 도구 및 시뮬레이션 툴 소개 (Adversarial Tools)에 초점을 맞춰, 실제 모델을 검증하고 공격 시뮬레이션을 수행하는 방법을 실무 관점에서 안내합니다 1. AI 보안 테스트란 무엇인가? … 더 읽기
서문 — 시리즈 안내 이 글은 ‘AI 보안 실무 5일 시리즈’의 1일차입니다. 오늘은 AI 보안 기본 개념 (AI Security Basics) 과 AI 모델 취약점 분석 (AI Vulnerability Analysis)에 관한 실무에 바로 적용 가능한 핵심을 제공합니다. 1. AI 보안 기본 개념 (간단정리) AI 보안 기본 개념은 AI 시스템의 데이터·모델·서비스가 공격·오용·오작동으로부터 안전하도록 보호하는 활동입니다. 전통적 보안의 기밀성(Confidentiality), … 더 읽기
1. 경량화된 AI 모델 이란 무엇인가? AI 모델 경량화는 복잡하고 무거운 인공지능 모델을 가벼운 구조로 최적화하여 모바일, IoT, 엣지 디바이스 등 제한된 환경에서도 원활하게 동작하도록 만드는 기술이다.기존 대형 모델은 연산량이 많고 메모리 사용이 커 실시간 서비스나 배포 환경에서 병목 현상을 일으킬 수 있다.따라서 경량화는 AI 성능을 유지하면서도 계산 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 경량화 … 더 읽기
AI모델 경량화가 무엇인가요? AI모델 경량화(AI Model Compression or Lightweighting)는인공지능 모델의 성능은 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄이는 기술을 의미합니다.딥러닝 모델은 학습 과정에서 수백만 개의 파라미터를 사용하기 때문에모바일이나 IoT, 엣지 디바이스에 배포하기에는 너무 무겁습니다. 이때 모델 경량화 기법을 적용하면모델 크기, 연산 속도, 전력 소모를 모두 줄이면서도정확도 손실을 최소화할 수 있습니다. 즉, AI모델 경량화는 “효율적인 AI 실행”을 위한 … 더 읽기
왜?! 업무 자동화가 필요한가? 현대의 업무 환경은 반복적이고 관리가 복잡한 업무가 많습니다. 이런 업무를 수동으로 처리하면 시간 낭비가 크고, 실수가 발생하기 쉽습니다. 그래서 최근 많은 팀이 노코드 기반 업무 자동화를 도입하고 있습니다. 특히 Make, Notion, Slack은 각자의 강점을 결합해 효율적이고 실용적인 스마트 워크플로우를 구축하기에 완벽한 조합입니다. Make + Notion + Slack의 완벽한 조합 자동화 예시: … 더 읽기