안랩 “에이전틱 AI로 해커 속도 잡겠다”
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안랩 “에이전틱 AI로 해커 속도 잡겠다”

“공격자가 최종 목표를 달성하는 데까지는 약 1시간 정도면 충분합니다. 반면 보안팀이 이를 탐지하고 조치하는 데는 약 11일이 걸립니다.” 가 지난 18일 서울 송파구 잠실 롯데호텔 3층 크리스탈볼룸에서 개최한 ‘사이버보안 기술 전략 컨퍼런스’에서 이건용 안랩 팀장은 이같이 밝혔다.

네이버메이트 겨냥한 어크로스 ‘NAEO’…AI브리핑 인용 여부 확인
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네이버메이트 겨냥한 어크로스 ‘NAEO’…AI브리핑 인용 여부 확인

네이버가 다음 달부터 창작자 지원 프로그램 ‘네이버 메이트’를 시행하는 가운데 인공지능(AI) 브리핑 인용 현황을 확인하려는 창작자들의 관심이 높아지고 있다. AEO(AI 엔진 최적화) 전문기업 어크로스는 블로그 콘텐츠의 네이버 AI 브리핑 인용 여부를 확인할 수 있는 서비스 ‘NAEO(나에오)’를 운영하고 있다고 31일 밝혔다.

“AI의 거짓말, 절반으로 줄었다”…챗GPT ‘GPT-5.5 인스턴트’ 전면 도입
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“AI의 거짓말, 절반으로 줄었다”…챗GPT ‘GPT-5.5 인스턴트’ 전면 도입

인공지능(AI)이 그럴듯하게 거짓말로 답변하는 시대는 저물고 있다. 그동안 법률이나 금융 등 치명적인 오류가 발생할 수 있는 전문 분야에서 ‘환각 현상’은 AI의 최대 약점으로 꼽혀왔다. 환각 현상이란 생성형 AI가 학습 데이터의 빈틈을 메우기 위해 사실이 아닌 내용을 마치 진짜 정답인 것처럼 매끄럽고 당당하게 지어내는 현상을 말한다. 한마디로 믿었던 AI가 우리에게 거짓 정보를 알려줬던 것이다. 오픈AI가 이 같은 현상을 절반 이상 줄인 새로운 챗GPT(ChatGPT) 기본 모델을 전격 도입했다.

돌고래유괴단이 말하는 AI 시대 생존법
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돌고래유괴단이 말하는 AI 시대 생존법

인공지능(AI) 시대를 맞아 인간이 4만년 넘게 도맡아 온 ‘문제 해결’의 역할이 ‘문제 제기’로 무게 중심을 옮기고 있다. 이제는 정답을 빠르게 찾아내는 능력보다, 남들이 보지 못하는 문제점을 발견하는 능력이 비즈니스의 성패를 가르게 된다. 이러한 패러다임 전환 속에서 남다른 관점을 갖기 위해 인간이 장착해야 할 역량은 어떤 것이 있을까? 기본 상식과 전제에 “싫어(NO)”라고 맞받아치는 ‘비관론’이 그 해답이라는 주장이 나왔다.

60년 수학 난제 해결 23세 청년…비결은 ‘챗GPT’
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60년 수학 난제 해결 23세 청년…비결은 ‘챗GPT’

60년 넘게 해결하지 못했던 수학 난제의 결정적 실마리를 대학원 문턱도 넘지 않은 23세 아마추어 청년이 찾아냈다. 전통적인 증명 방식이나 정교한 수식 계산이 아닌 인공지능(AI)과의 대화를 통해 이뤄낸 성과였다. 화제의 주인공은 고급 수학 교육 한 번 받아 본 적 없는 23세 청년 리암 프라이스(Liam Price)다. 최근 과학 전문지 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)의 보도에 따르면, 그는 전설적인 수학자 폴 에르되시(Paul Erdős)가 1960년대에 제시한 정수론 문제 해결의 결정적 단서를 제공하며 학계를 놀라게 했다.

KISA, N2SF 실증 사례집 공개…공공기관 도입 모델 6종 제시
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KISA, N2SF 실증 사례집 공개…공공기관 도입 모델 6종 제시

한국인터넷진흥원(KISA)이 공공기관의 업무시스템에 ‘국가망보안체계(N2SF)’를 적용한 실증 사례집을 13일 공개했다. 이번 사례집에서 KISA는 N2SF의 개념과 방법론을 설명하는 데 그치지 않고, 정보 서비스 모델별로 실제 공공 업무 시스템에 어떻게 N2SF를 적용하는 지를 제시했다. 구체적으로는 ▲인터넷 단말의 업무 활용성 제고 ▲업무 환경에서 생성형 인공지능(AI) 활용 ▲외부 클라우드 활용 업무 협업 체계 ▲업무 단말의 인터넷 이용 ▲공공 데이터의 외부 AI 융합 ▲클라우드 기반 통합문서체계 등 6개 모델을 중심으로 실증 결과를 소개했다.

모니터랩 “생성형 AI 쓰는 순간, 데이터는 통제 대상”
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모니터랩 “생성형 AI 쓰는 순간, 데이터는 통제 대상”

바이라인네트워크와 만난 강신호 모니터랩 부사장은 “N²SF 수요기관이 가장 보고 싶었던 건 ‘AI를 사용하는데 보안을 도대체 어떻게 해야 하느냐’는 통제의 문제였다”고 말했다. 그는 “이번 과제는 단순히 초거대 AI 기반을 ‘연결’하는 실증이 아니라, AI가 개입하는 업무 흐름에서 어떤 데이터가 어디로 이동하는지 식별하고 그 이동을 어떤 정책으로 막거나 허용할지까지 설계·검증해야 했다”며 “그 통제 설계와 적용 범위가 넓다 보니 프로젝트 업무의 큰 비중을 모니터랩이 담당했다”고 설명했다.

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