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Shadow AI 섀도 AI(Shadow AI) 직원들의 조직의 IT 부서나 회사의 공식적 승인/감독 없이 인공지능(AI) 툴이나 애플리케이션을 무단으로 사용하는 것. 조직이나 기업의 데이터 보안 등을 위협에 노출시킬 수 있다. 섀도 AI를 생산성 향상과 개인적 목적 등으로 활용함에 따라 회사의 기밀 자료가 공유되거나 하는 사례가 발생하고 있다. 이로 인해 조직의 민감 정보가 외부 유출되거나 보안상 취약점이 외부 해커들에게 노출되어 공격의 표적이 되기도 한다. 생성형 AI가 발전할수록 업무에 활용하려는 시도가 증가할 것이고 위협 또한 증가할 것이다. 이에 대응하기 위해 무조건 생성형 AI 활용을 차단하는 것만이 대안을 아닐 것이다.보안 측면에서 대응 방안을 수립하여 직원들의 생산성은 향상시키고 보안도 확보하여야 할 것이다.. 2025. 9. 3.
AI 기반 사이버 공격 현황 Chat GPT와 같은 AI가 발전함에 따라 사이버 공격에 악용되는 사례가 많아지고 있다.유용한 기술을 악용하는 무리는 끊임없이 나타나고 있다. 사이버 보안에 대한 철저한 대응이 필요하다.기업, 정부의 체계적인 대응책 마련이 필요해 보인다. 좀 더 자세한 내용과 사례는 다음과 같다. 1. 개요최근 인공지능(AI)의 발전은 사이버 보안 환경에 혁신적 기회를 제공하는 동시에, 공격자에게도 강력한 도구를 제공하고 있다. AI를 이용한 최신 사이버 공격 현황과 사례, 주요 위협 유형, 그리고 대응 전략을 정리한다. 2. 최신 사례(1) 딥페이크 기반 사기인도에서 재무장관 영상으로 위장한 딥페이크 영상 사기 발생. 피해자는 약 6,600만 루피를 송금.영상·음성 합성 기술의 정교화로 신뢰 기반 금융사기가 급증... 2025. 9. 1.
Edge AI를 위한 지능형 센서 새로 출발한 정부가 AI 산업 육성을 공헌해서 그런지 AI 관련 자료가 이전보다 많이 발행되고 있다.IoT, Mobile을 위해서는 Edge AI가 많이 필요할 것이라 생각이 된다. 본 자료에 따르면 지능형 센서는 엣지 AI 구현의 핵심 기술로, 저전력·저지연·고보안을 동시에 실현하며차세대 자율주행, 헬스케어, 스마트 팩토리 등 핵심 산업에서 폭발적 성장이 기대된다.1. 서론IoT, 자율주행, 드론, 웨어러블 등 센서 집약적 기기 급증 → 전 세계 센서 수 400억 개 이상.기존 클라우드 중심 구조의 문제:네트워크 지연(latency) → 자율주행 등 실시간성 요구 충족 어려움.에너지 소모 증가 → 아날로그-디지털 변환 및 전송 과정.프라이버시·보안 문제 → 민감 데이터 클라우드 전송 시 발생.해결책: .. 2025. 8. 25.
멀티모달 AI와 옴니모달 AI AI는 초기에는 텍스트 기반(NLP) 중심으로 발전했지만, 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 다루는 기술 수요가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 멀티모달(Multimodal) AI와 옴니모달(Omnimodal) AI 개념이 부각되고 있으며, 이는 향후 AI 서비스 및 산업 응용의 방향성을 결정짓는 핵심 용어로 자리 잡고 있다. 초기 AI가 다양한 데이터 처리가 가능한 멀티모달AI 형태로 발전하였고 텍스트 기반의 한계를 벗어나 옴니모달AI로 발전하고 있다. 1. 멀티모달 AI(Multimodal AI)개념)서로 다른 두 개 이상의 모달리티(Modalities: 텍스트, 음성, 이미지, 영상, 센서 데이터 등)를 처리하거나 결합할 수 있는 AI예: ChatGPT가 이미지 입력을 받아 설명하거나, 텍스트.. 2025. 8. 19.
AX 전환에 대한 SI 업체 대응 현황 1. AX 전환 개요**AX(Application eXperience)**는 단순한 시스템 기능 개선이 아니라, 사용자 경험(UX) 중심의 서비스 최적화를 목표로 하는 차세대 전환 전략임.클라우드, AI, 자동화, 데이터 기반 의사결정 등을 결합해 업무 혁신과 고객 경험 향상을 동시에 추구함.과거의 단순 IT 시스템 구축에서 벗어나, 비즈니스 가치 창출을 중심에 두고 있음.2. SI 업체들의 대응 현황(1) 클라우드 네이티브 기반 전환대부분의 SI 업체는 레거시 시스템을 클라우드 네이티브 아키텍처로 재구축 중.적용 기술: MSA(Microservice Architecture), 컨테이너(Kubernetes, Docker), DevOps.목표: 유연한 서비스 확장, 배포 민첩성, 운영 자동화 실현.(2) .. 2025. 8. 18.
AI코딩 빛과 그림자 AI 코딩이 발전하고 있는 것이 현실이지만 인간이 할수 있는, 새로운 도전 분야로의 전환이라 생각한다. 사람마다 느끼고 받아들이는게 다르겠지만 새로운 도구의 발전이라 보면 어떨까한다. 이런 의미에서 아래 기사는 너무 비약이 아닌가 싶다.개발자들의 태도에도 문제가 있다고 본다. 새로운 환경, 기술에 대한 노력 부족. 인식 개선과 변화하는 환경에 적응하는 노력이 필요하지 않을까 싶다.“맥도날드도 안 뽑아준다”…AI에 밀려난 코딩 전공자들 절규 https://share.google/ptXZGe1pOo2ELZ8kr 2025. 8. 17.
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