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테크라이브러리

“중견·강소 기업의 해외 사업 성장 이끌다” SAP S/4HANA Cloud로 만드는 비즈니스 혁신 - Tech Summary

"생성형 AI 사용 범위에 선을 긋다” 섀도우 AI 대응 가이드 - DeepDive

사이버 범죄로부터 데이터를 보호하고 랜섬웨어로부터 복구하는 방법 : IDC Info Snapshot

지속 가능한 스토리지 인프라스트럭처의 구현 : IDC 백서

넘버스

“직장 내 AI 사용에 대해 긍정적이다”

2024 퀄트릭스 직원 경험 트렌드 보고서 2024 Qualtrics Employee Experience Trends Report

출처 : Qualtrics

날짜 : 2023년 12월 05일

2024년 가장 큰 사이버보안 위험 예측 Predicting the biggest cybersecurity risks of 2024

출처 : NordVPN

날짜 : 2023년 11월 28일

“사내 데이터 문화를 강화하기 위해 향후 1년간 투자를 늘릴 계획이다”

데이터 분석 현황 보고서 State of Data and Analytics

출처 : Salesforce

날짜 : 2023년 12월 05일

디지털 디바이스 1일 전

애플 워치 울트라 2 리뷰 | 훌륭하지만, 엄청난 도약은 없었다

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마우스 DPI를 확인하는 3가지 방법

블로그 | 애플의 실수와 실패의 역사, 그냥 버리기엔 너무 아까운 실패들

클라우드 2023.11.23

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클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 6가지 필수 보안 수칙

"만들기보다 버리기가 더 중요한 이유" 윈도우 휴지통 팁

AIㆍML 2023.11.15

"보고서 작성부터 직원 삶의 질 개선까지" ㈜한화의 생성형 AI 챗봇이 하는 일

사람과 닮은, 어떤 면에서 사람을 능가하는 인공지능은 오래전부터 많은 대중문화에 영감을 주었을 만큼 인류의 오랜 꿈이다. 2022년 11월 오픈AI가 대화형 인공지능 챗봇인 챗GPT를 공개한 후, 사용자의 반응을 살펴 인간과 같은 수준의 맥락 있는 의사소통이 가능하며, 실시간 업데이트가 가능한 ‘진짜 인공지능’에 많은 이가 놀랐다. 이 서비스가 일반에 공개되면서 형식이 일정한 글쓰기, 번역, 요약은 물론 이미지 설명과 코드 쓰기 등 많은 개인 용도의 사용례가 생겨나기 시작했다. 당연히 기업도 주목했다. 기업 내부에서 블로그나 제품 설명, 마케팅 문서 작성 도구로 챗GPT를 활용하기 시작했고, 자동 응답 시스템이나 가이드 문서를 구축해 기술 지원이나 고객 서비스를 개선하고 있다. 개념이 빠르게 전파되기는 했지만, 생성형 AI는 아직 한 살짜리 기술이다. 그러니 생성형 AI의 고유한 특성을 이해하고 잠재력을 끌어낼 활용 사례는 많을수록 좋다. 빠르게 가치를 파악하고 활용처를 찾은 기업도 있지만, 우리 회사에 과연 필요한 기술인지, 파급력이 어느 정도일지를 관망하며 추이를 지켜보는 곳도 적지 않기 때문이다. 생성형 AI의 가능성 먼저 확인한 ㈜한화 사례 빠르게 뛰어들어 단시간 안에 결과물을 낸 곳으로는 ㈜한화를 꼽을 수 있다. 3개월간의 개발을 거쳐 지난 9월 말 ㈜한화 내부에 공개된 챗GPT 기반 챗봇 AIDA는 간단한 형태였지만 호응이 컸다. 2022년부터 ㈜한화의 디지털 트랜스포메이션을 지휘하고 있는 정해진 상무는 DT 전략팀과 함께 챗GPT를 활용한 내부 효율성과 생산성 제고 도구를 기획했다. 맨 처음 선정한 챗봇 소재는 글로벌, 모멘텀, 건설의 3개 사업 부문을 아우르는 ㈜한화 구성원이 가장 많이 찾는 하도급법, 중대재해처벌법, 사내 복지제도로, 자의적 해석 없이 명확한 규정과 법률에 기반한 답을 낼 수 있다. 임직원이 항상 사용하는 내부 플랫폼 안에서 방대한 법령과 제도 중 궁금한 점을 물어보고 빠르게 정확한 답을 얻는 것이 장점이었다. 그러나 법령이나 사내 복지 제도는 해당 업무 담당 직원만, 1년에 몇 번 질문하고 말거나, 경조사를 치를 때에야 비로소 검색하는 소재일 수 있다. 정해진 상무는 여기서 한발 더 나아가 건설 프로젝트 과정마다 참여 직원이 잘한 점과 개선할 점을 남기는 ‘레슨 런(Lessons Learned)’ 데이터에 손을 댔다. ‘레슨 런’은 각 건설 프로젝트마다 성공과 실패의 원인을 찾아 단순 회고가 아니라 전사적으로 전파하는 분석 데이터이지만, 시간이 지나고 담당자가 바뀌면서 다음 프로젝트에 유용한 데이터로 남지 않고 분산되고 있었다. 여러 곳에 분산된 ‘레슨 런’ 데이터를 챗GPT 기반 챗봇과 결합하면, 새로운 공사를 진행하기 전 일일이 문서를 뒤지지 않아도 과거 유사 업무와 관련 팁을 쉽고 효율적으로 찾을 수 있었다. 과거 프로젝트의 ‘레슨 런’을 알려 달라고 요청하면, 답변과 함께 관련 애플리케이션이나 문서로 바로 연결되도록 링크를 함께 보여주는 것도 AIDA의 장점이다. 생성형 AI의 밑바탕, LLM 고려 기준은? 이 과정에서 ㈜한화 DT 전략팀은 당시 시중에 공개된 거의 모든 대규모 언어 모델(LLM)을 테스트했다. 그중 챗GPT를 선택한 이유를 두고 정해진 상무는 “챗봇과의 대화 내역이 외부에 저장되는지, 학습에 사용되는지를 검토하고 보안 면에서 강점이 있는 챗GPT를 선택했다. 정확성이 강한 점도 장점이었고, 한국어 앞뒤 문장의 논리 구조를 가장 잘 이해하는 LLM이었다”라고 설명했다. ㈜한화 DT 전략팀의 한기선 부장은 “기업에서 입력한 내용을 LLM 플랫폼이 재학습에 활용하지 않는다고는 하지만 통상 30일 정도의 로그를 보관하는데, 마이크로소프트 애저 오픈AI(Microsoft Azure OpenAI)는 그런 정책이 없다는 것이 이점이다. 향후 ㈜한화 내부 네트워크와의 연동 계획까지 고려해, 보안이 강력하고 유실되는 데이터 등이 없을 거라고 판단해 마이크로소프트 애저 오픈AI를 선택했다”라고 부연했다. 한기선 부장은 장기적으로는 sLLM(Smal Large Language Models)을 목표로 한다며, “향후 더 좋은 엔진이 출시되면 교체할 수 있는 형태로 구상한 점이 핵심”이라고 강조했다. 또한 “엔진 자체도 중요하지만, 기존 시스템과의 쉬운 연계에 힘을 쏟았다. 공수가 너무 많이 들어가도 프로젝트가 어렵다. 따라서 내부 빅데이터 플랫폼에서 데이터를 바로 불러오는 과정이나 RDBMS 벡터화를 표준화하는 작업을 진행할 때 현재보다 미래에 대응하면서 진행했다”라고 말했다. 한기선 부장은 완성과 공개를 앞둔 새로운 기능으로 PDF 등 다양한 형식의 문서를 업로드하고 내용과 파생 질문을 요약하는 ‘도큐먼트 애널리시스’를 소개했다.역시 최종 목표는 연관 문서 내 데이터를 읽어 최종 보고서까지 생성하는 단계다. 한기선 부장은 “마이크로소프트 코파일럿이 마이크로소프트 제품 안에서 데이터를 확인하고 문서를 만들어 주는데, AIDA는 DB 안에 있는 정형·비정형 문서까지 범위에 넣어서 최종 문서를 만들어 주는 기능을 지원하므로 함께 보완해서 사용하면 좋을 것 같다”라고 밝혔다. DT 전략팀의 황찬수 차장은 “내부 질문에 대한 답은 회사 내 기존 자원에 가장 많이 들어 있다. ERP나 DB에 저장된 데이터를 워드나 다른 비정형 문서와 합쳐서 답을 만들어 내는 단계를 목표로 하고 있다. docx, pdf 등 형태와 상관없이 외부에 업로드하기 어려운 문서를 업로드하면 내용을 요약함은 물론, 연관 질문 10개를 제안하는 기능도 자랑할 만하다”라고 말했다. ㈜한화 DT 전략팀이 만든 챗봇 AIDA의 서비스 범위는 중대재해처벌법, 하도급법, 사내 복지 제도, 글로벌 플랜트의 ‘레슨 런’에 이어 연말 정산 가이드까지, 출시 이후 1개월마다 하나씩 늘어나고 있다. 뜨거운 내부 반응 "이 업무도 챗봇으로 만들어 주세요" 생성형 AI 프로젝트 이전에 빅데이터 프로젝트를 선행한 것도 도움이 됐다. 정해진 상무는 “㈜한화는 서로 다른 3개 부문을 모두 관장한다. 부문마다 ERP 버전 등 시스템이 다른 문제를 해결하기 위해 모든 데이터를 단일 대시보드에서 한눈에 보는 빅데이터 가시화 작업을 상반기에 선행했다”라고 설명했다. 정해진 상무는 재무 데이터를 먼저 빅데이터 프로젝트에 적용한 결과 수작업 시간이 대폭 줄었다며 전사로 확대할 경우에도 상당한 효용이 있으리라고 내다봤다. AIDA는 7월부터 개발에 착수해 9월 말에 ㈜한화 내부에 공개됐다. 직접 사용해 본 임직원들의 반응도 뜨겁다. 황찬수 차장은 내부 설문조사를 통해 많은 의견을 들었다며 “여러 시스템에 수천 개의 기록으로 분산된 건설 프로젝트 데이터를 AIDA에서 쉽게 검색할 수 있어 좋은 반응을 얻었다. 맥락을 기억하는 대화를 통해 상세한 후속 질문이 가능하고, 요약과 후속 시스템과의 연결까지 지원한다. 직원들이 개발을 요청한 서비스도 20~30건에 달한다”라고 밝혔다. 유사한 프로젝트를 준비하는 다른 기업에 전하는 조언도 있다. 다양한 내부 데이터를 챗봇이 읽기 쉽게 변환하는 작업을 진행한 한기선 부장은 “데이터 전처리 작업이 중요하다. 특히 비정형 데이터를 더 잘 읽을 수 있는 형태로 전환하는 작업에 많은 공수가 든다. 향후 생성형 AI와 데이터 재사용성을 고려해 기업 내부 문서의 기준을 제시하는 것도 고려할 만하다”라고 말했다. 궁극적인 목표는 더 효율적인 인사이트 도출이다. 정해진 상무는 “데이터 기반의 의사결정은 작은 부분에서 시작되는 변화다. 최종적으로는 다양한 데이터로 인사이트를 얻는 것이지만, 데이터의 정확성과 적시성 면에서도 진전이 있었다”라고 자평했다. “인간의 실수를 줄이고 정확한 데이터를 통해 적기에 올바른 판단을 내릴 수 있도록 지원하는 것은 업무 성과와 효율성은 물론, ㈜한화 임직원의 삶의 질에도 긍정적인 영향을 미칠 것”이라고 밝혔다. erin.hur@foundryco.com

“AI PC로의 도약” 윈도우 11 2023 업데이트의 새로운 기능 4가지

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“그림자 API의 역습” API 보안이 위험하다

디지털 디바이스 | 스마트폰 2023.11.06

삼성의 안드로이드 14 업그레이드에 대한 도발적 질문 3가지

절대 일어나지 않을 것 같던 일이 실제로 일어났다. 그동안 느리고 예측 불허의 안드로이드 소프트웨어 업데이트로 유명했던 삼성이 갤럭시 S23 플래그십 스마트폰에 최신 안드로이드를 제공하기 시작했다. 삼성이라는 것이 상당히 놀랍고 다른 안드로이드 기기 제조업체에도 시사하는 바가 크다. 필자가 이렇게 말하는 맥락부터 살펴보자. 지금 갤럭시 S23을 쓰는 사람은 안드로이드 14를 불과 출시 4주 만에 업데이트 받게 된다. 지난해 거금을 들여 삼성의 최고급 스마트폰 모델을 구매한 이들은 최신 안드로이드 버전을 받기까지 석 달이 걸렸다. 더 놀라운 것은 석 달 정도라는 것이 안드로이드 기기 제조사 전체로 보면 가장 민망하지 않은 축에 속한다는 사실이다. 삼성이 자사 스마트폰에 돈을 가장 많이 쓴 고객이라도 제대로 챙기는 것은 반갑지만, 사실 안드로이드 생태계에 관심을 갖고 지켜보는 이들에게 이번 상황은 그리 단순하지 않다. 삼성이 안드로이드 14를 자사 스마트폰 사용자에게 4주만 배포한 이 '성과'를 앞에 두고, 우리 모두 한번은 생각해 봐야 할, 어렵지만 타당하고 지극히 중요한 질문 3가지를 정리했다. 안드로이드 14 업그레이드가 모두에게 제공될 시기는? 삼성도 마찬가지인데, 안드로이드 14 업그레이드 '시작'이 세계 일부 지역에만 한정적으로 이뤄진다는 점이 중요하다. 과거에도 일부 스마트폰 제조사가 꼼수를 부린 사례가 있었다. 리투아니아 같은 '뜬금없는' 곳에서 사실상 테스트 성격의 업그레이드를 내놓은 후 '결승선을 1등으로 통과했다'며 대대적으로 홍보했다. 교묘한 악용이지만, 결과적으로 비판보다는 긍정적인 보도가 훨씬 많았고 회사는 노렸던(?) 결과를 얻었다. 다행히 삼성의 행태는 그 정도로 극단적이지는 않다. 현재 갤럭시 23의 안드로이드 14 업그레이드는 영국과 유럽 일부 지역에 한해 제공되고 있다. 주목할 점은 안드로이드 업그레이드 현황 파악의 척도가 되는 미국이 최신 버전 제공 지역에 포함되지 않았다는 사실이다. 삼성은 타 국가에 비해 미국에서의 업그레이드를 상당히 나중에 시작한 경우가 많았다. 결국 ‘업그레이드’라고 해도 ‘모든 곳’의 업그레이드는 아니다. 삼성은 미국 내 갤럭시 23 소유자에게 안드로이드 14가 ‘조만간’ 제공될 것이라는 말만 되풀이하고 있다. 나머지 갤럭시 제품의 업그레이드는? 주류 언론에 보도되는 안드로이드 업그레이드 관련 내용은 대개 한 회사의 최신 플래그십 제품에 최초로 제공되는 것에 초점이 맞춰진다. 매년 삼성이 ‘안드로이드 업그레이드의 1인자’이며 ‘완벽한 성과를 내고 있다’는 것을 숨가쁘게 대대적으로 홍보하는 것도 이와 크게 다르지 않다. 그러나 사람들이 간과하는 것은 사실 스마트폰 제조사마다 최신 안드로이드 버전으로 업그레이드가 필요한 안드로이드 제품이 한 두 가지가 아니라는 점이다. 일단 구세대 플래그십 스마트폰까지는 업그레이드 대상에 포함된다. 1년 전만 해도 최고급, 최고가 기기였던 제품이다. 기본적인 안드로이드 소프트웨어 지원 기간이 계속 확대되면서 이제는 2년 전 플래그십 스마트폰, 혹은 그보다 오래된 것이 포함되는 경우도 있다. 물론 갤럭시 Z 폴드 제품군에서 최고급 스마트폰도 공동 플래그십을 내세우고 있다. 문제는 삼성이 매우 다양한 중급 혹은 저가형 제품을 판매한다는 것이다. 예를 들면, 갤럭시 A14, 갤럭시 A14 5G, 갤럭시 A54 5G, 갤럭시 A34 5G 같은 스마트폰인데 모두 최근에 발표된  안에 들었다. 하지만 많은 사람이 쓰는 이들 기기에 최신 소프트웨어 업데이트가 제공되기까지는 민망할 정도로 오랜 시간이 걸린다. 현재 세대 플래그십, 이전 세대 플래그십, 저가 안드로이드 선택지 할 것 없이 모든 모델에 소프트웨어 업데이트를 동시에 꾸준하게 제공하는 업체는 구글이 유일하다. 스마트폰 제조사가 '업그레이드를 제공한다'고 할 때는 끝까지 들어야 한다. 단순히 결승선에 발끝만 겨우 통과한 시점만 봐서는 안 된다. 새로운 트렌드일까 일회성 변덕일까? 회의적인 관점에서 보자면, 삼성의 이번 안드로이드 14 업그레이드가 앞으로도 계속해서 빠르게 최신 버전을 제공하겠다는 새로운 약속인지, 아니면 일회성의 한정된 사례에 불과한지 확실치 않다. 지나치게 냉소적인 것도 아니라 현실적인 질문이다. 실제로 과거 사례를 보면, 삼성의 안드로이드 업그레이드 주기는 기복이 컸다. 2021년의 안드로이드 12에는 당시로서는 신기록인 65일만에 최신 플래그십 스마트폰에 제공됐다. 그 이전에 91~213일이 걸렸던 것에 비하면 눈에 띄게 짧아졌다. 삼성의 직전 세대 플래그십 스마트폰을 대상으로 한 업그레이드 제공 기간은 136일이었고 그 전에는 무려 293일 걸린 적도 있었다. 안드로이드 13에서는 현재 세대 및 이전 세대 플래그십 스마트폰에 안드로이드 13을 제공하기까지 각각 86일과 105일이 걸렸다. 삼성의 이런 기복 있는 패턴은 2014년 안드로이드 5.0까지 거슬러 올라가도 마찬가지다. 따라서, 삼성이 올해 안드로이드 업그레이드에 더 좋은 모습을 보여준 것은 칭찬할 만하지만, 미래를 전망하기에는 아직 더 확인해야 할 점이 많다. 삼성은 보통 이런 사안에 대해 명확하게 배경 설명을 하거나 의사를 표명하거나 약속이라고 할만한 것을 내놓지 않는다. 그래서 지금 우리가 지금 할 수 있는 것은 질문하는 것 뿐이다. 특히 우리가 피상적인 성급한 판단이 난무하고, 확인된 지식은 부족한 시대에 살고 있음을 고려하면, 이런 질문으로 얻는 맥락은 매우 중요하다. editor@itworld.co.kr

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BOSSIE 2023 | 올해 최고의 오픈소스 소프트웨어 25선

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글로벌 트렌드 | 보안 2023.10.26

“너무 빠르게 발전해도 문제” 기술 혁신이 보안 위협이 된 10가지 사례

여러 기술 업체가 특정 목적을 위한 선의의 기술, 그리고 디지털 경험을 개선하기 위한 기능을 끊임없이 개발한다. 일상에서의 편의와 업무의 효율성을 증진할 기능을 더 많이 원하는 기업과 소비자의 요구에 부지런히 대응하고 있다. 그러나 신기술 개발은 사이버보안과 개인정보 보호에 대한 충분한 고려 없이 급하게 진행되는 경우가 많다. 연결성, 편리성, 효율성, 속도를 증진하는 새로운 기능과 그 장점은 결함으로 변질되는 경우가 많다. 혁신이 보안 실패를 초래한 10가지 사례 이런 트렌드는 맬웨어 기반 공격과는 다르다. 불과 지난 5년여 동안 발생한 주목할 만한 10가지 사례를 통해 새로운 기능이 어떻게 결함으로 바뀌는지 살펴본다. 생성형 AI : 2023년 가장 핫한 기술인 생성형 AI는 2022년 11월 오픈AI가 챗GPT를 대중에 선보이면서 주목받았다. 생성형 AI란 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 코드 등 각종 컨텐츠를 생성할 수 있는 ML 시스템을 지칭한다. 위협 행위자들은 설계와 구현 단계에서 보안이나 개인정보 보호를 거의 고려하지 않은 상태로 공개된 생성형 AI를 거의 곧바로 무기화했다. 생성형 AI로 허위 정보를 만들었고 이로 인해 환각 같은 생성형 AI의 다른 취약점이 악화됐다. 생성형 AI만 있으면 누구나 쉽게 딥페이크를 생성할 수 있으며, 해커 포럼에는 악성 코드를 생성하고 갈수록 더 기발하고 사실적으로 발전하는 피싱 공격을 대량 생산할 악의적인 버전의 서비스형 생성형 AI가 준비돼 있다. 줌의 엔드투엔드 암호화 : 화상회의 플랫폼 줌은 2020년 사용자 개인정보 보호 강화를 위해 엔드투엔드 암호화를 도입했다. 그러나 줌이 실행한 엔드투엔드 암호화에 상당한 취약점이 있었다. 이로 인해 수백만 줌 사용자의 안전한 의사소통에 지장을 줄 가능성이 있다는 사실이 보안 연구진에 의해 밝혀졌다. 왓츠앱의 암호화 백도어 : 왓츠앱은 2017년 사용자 메시지의 보안을 위해 엔드투엔드 암호화를 시행했다. 그러나 취약점으로 인해 공격자가 백도어를 악용할 수 있었다. 인텔의 AMT 취약점 : 원격 기기 관리를 위한 인텔의 AMT(Active Management Technology)에서 공격자의 시스템 무단 접근을 허용하는 치명적인 취약점이 발견됐다. 구글 플러스의 API 버그 : 구글 플러스는 2018년 사용자가 자신의 정보를 훨씬 더 선택적으로 공유하도록 지원하는 기능을 도입했다. 그러나 API 버그로 인해 최대 50만 사용자 데이터가 노출됐다. 스마트 IoT 기기 : 스마트 카메라, 음성 비서 같은 IoT 기기가 급증하면서 편리해진 동시에 취약점도 등장했다. 허술한 보안 조치로 해커들이 원격으로 기기에 접근한 사건이 있었다. 페이스북 친구 권한 : 2018년 페이스북의 허용 조치에 따라 사용자 승인 시 서드파티 앱이 사용자의 친구 데이터에 접근할 수 있게 됐다. 이로 인해 의도치 않게 캠브리지 애널리티카(Cambridge Analytica) 스캔들이 발생했다. 스마트폰 생체 인증 : 스마트폰 제조업체들이 안면 인식, 지문 센서 같은 생체 인증을 도입하면서 사진이나 3D 모델로 이런 생체 인증을 속일 수 있다는 사실이 연구진에 의해 입증됐다. CPU 취약점 스펙터와 멜트다운 : 스 IoT 봇넷 : 2016년 이런 일에 관심을 가져야 하는 이유는 분명하다. 선제적인 보호 조치를 취하지 않다가 사고가 발생한 후에 반응하는 기업은 평판에 치명적인 타격을 입거나 매출과 비용 측면에서 극심한 손해를 입는 등의 대가를 치를 수 있다. 소극적인 자세로 인한 대가도 크지만, 적극적인 방식 역시 비용이 많이 들고 사업에 지장을 줄 가능성이 있다. 사고 수습 비용은 얼마나 될까? IDC의 전 세계 보안 지출 가이드에 따르면, 2023년 전 세계 보안 솔루션 및 서비스 지출 규모는 2022년 대비 12.1% 증가한 2,190억 달러로 전망된다. 수치에 포함되지 않은 침해 대응 비용까지 더하면 피해 기업에 부담되는 비용은 기하급수적으로 늘어난다. 위협 행위자의 목표가 사업 방해인 최근 트렌드를 고려하면 이윤과 성장 저해에 따른 비용은 훨씬 증가할 것으로 예상된다. 신기술의 결함에 대처하는 기본 보안 수칙 여기서 소개한 10가지 사례 중에서 가치 있는 정보 탈취나 사업 방해를 목적으로 완전히 무기화된 것은 일부지만 모두 다면 공격에 일조할 수 있다. 따라서 기업은 지금 행동에 나서야 한다. 다행히 보안 솔루션에 큰 투자를 하지 않고도 효과적인 조치를 취할 수 있다. 다음과 같은 기본 예방 조치를 취하고 있는지 점검해 보자. 시스템 및 앱에 대한 정기적인 패치 적용과 업데이트 주기적이고 잦은 백업 테스트 시스템 모니터링 프로세스 강화 심도 있는 방어 전략 채택 사업부 간 사고 대응 계획 철저히 검토 인류가 누리게 된 중요한 기술 혁신과 기능 중 다수는 결함으로 악용될 수 있다. 실질적인 해결책은 OEM과 기타 기술 혁신 주체가 강력한 윤리 원칙을 바탕으로 보안과 개인정보 보호를 설계 과정에 통합하는 것이다. 그런 사고 방식이 철저하게 수용되고 확립되기 전까지는 이런 추세는 계속될 것이다. editor@itworld.co.kr

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AIㆍML / 보안 Matt Asay

글로벌 칼럼 | 누구에게도 도움이 되지 않는 AI 과대광고

억만장자들이 그리는 미래 AI 유토피아는 오늘날 생성형 AI 모델이 갖고 있는 심각한 문제를 해결하는 데 전혀 도움이 되지 않는다. 보안 문제부터 해결해야 한다. AI 과대광고는 때로는 너무 어처구니가 없어서 AI가 제 역할을 하도록 만드는 중요한 일로부터 우리의 관심을 흩뜨려 놓는다. 예를 들어, 빌 게이츠의 AI 찬가를 듣다 보면, 앞으로 5년 이내에 “디바이스에 일상 용어로 원하는 것을 말하기만 하면 될 것”이라고 생각하기 쉽다. 당연히 그렇게 될 것이다. 그리고 일론 머스크가 약속만 하고 있는 완전 자율주행 자동차에 앉아서 이런 명�

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