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아마존, 경쟁 에이전트를 활용해 위협을 탐지하는 AI 시스템 공개

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작성자 xtalfi
작성일 16:04
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Amazon은 월요일, 해커들이 취약점을 악용하기 전에 이를 찾아내기 위해 경쟁하는 인공지능 에이전트 팀들을 배치하는 새로운 사이버 보안 방어 시스템을 공개했으며, 이는 이 거대 기술 기업이 광범위한 인프라를 보호하는 방식에 중대한 변화를 나타낸다.

자율 위협 분석(Autonomous Threat Analysis) 시스템, 즉 ATA는 2024년 8월 내부 해커톤에서 시작되었으며, 회사가 공개하고 WIRED가 최초로 보도한 세부 사항에 따르면 이후 Amazon의 보안 운영을 위한 중요한 도구가 되었다. 단일 AI 모델에 의존하는 대신, 이 시스템은 공격자를 시뮬레이션하는 레드팀으로 작동하는 전문화된 에이전트들과 방어를 개발하는 블루팀을 조율하며, 모두 Amazon의 프로덕션 시스템을 반영하는 격리된 테스트 환경에서 기계 속도로 작동한다.​


파이썬 공격 탐지에서 입증된 결과

이 시스템은 이미 해커들이 손상된 시스템에 대한 원격 제어를 확립하기 위해 사용하는 일반적인 기술인 Python 역방향 셸 공격을 탐지하는 데 효과성을 입증했습니다. ATA의 레드팀 에이전트는 체계적으로 37개의 역방향 셸 기술 변형을 생성하고 실행한 후, 64개의 위협 변형에 대해 테스트된 개선된 탐지 규칙을 개발했습니다. Amazon의 공식 발표에 따르면, 새로운 규칙은 프로덕션 감사 데이터에 대해 검증했을 때 1.00의 완벽한 정밀도와 재현율 점수를 달성했습니다. WIRED는 별도로 이 시스템이 테스트에서 100% 효과성에 도달했음을 확인했습니다.​

Amazon의 최고 보안 책임자인 Steve Schmidt는 WIRED에 "초기 개념은 보안 테스트의 중요한 한계—제한된 범위와 빠르게 진화하는 위협 환경에서 탐지 능력을 최신 상태로 유지하는 과제—를 해결하기 위한 것이었습니다"라고 말했습니다. Amazon에 따르면, 이 시스템은 일반적인 보안 테스트 워크플로를 수 주의 수동 작업에서 약 4시간으로 단축하여 시간을 96% 줄였습니다.​


인간 감독 하의 기계 속도

이 아키텍처는 Amazon이 "grounded execution"이라고 부르는 것을 중심으로 하며, 모든 기술과 탐지 주장은 테스트 시스템의 실제 원격 측정 데이터와 타임스탬프가 찍힌 로그로 검증되어야 합니다. 레드팀 에이전트는 검증 가능한 로그를 생성하는 실제 명령을 실행하고, 블루팀 에이전트는 실제 데이터베이스를 쿼리하여 제안된 방어가 작동하는지 확인합니다. 이는 AI 환각을 방지하기 위한 설계입니다.​

자동화에도 불구하고 Amazon은 "human in the loop" 접근 방식을 유지하며, 프로덕션 시스템에 배포하기 전에 보안 전문가가 모든 변경 사항을 승인하도록 요구합니다. 2024년 해커톤에서 ATA를 제안한 보안 엔지니어 중 한 명인 Michael Moran은 이 시스템을 통해 보안 팀이 일상적인 테스트 작업보다는 복잡한 과제에 집중할 수 있다고 언급했습니다.

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VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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16:11 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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16:10 등록
TheAIGRID비디오는TheInformation의보도를바탕으로OpenAICEOSamAltman이Google의부활한Gemini3모델이경쟁력을확보함에따라"험난한분위기"와일시적인경제적역풍에대해직원들에게경고한내부메모를분석합니다.​Anthropic은더늦게출시했음에도불구하고2025년동안API수익에서OpenAI를추월할것으로예상되며,OpenAI의생성형AI트래픽점유율은지난1년간Google이5.6%에서13.7%로상승하면서하락했습니다.​​SalesforceCEOMarcBenioff는3년간의일일사용끝에ChatGPT를포기하고Gemini3로전환한다고발표하며이를"놀라운"도약이라고평가했으며,OpenAI는2029년까지1,150억달러의현금소진이예상되는반면Google은연간700억달러의잉여현금흐름을보유하고있습니다.
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16:08 등록
OpenAI는월요일에ChatGPT의새로운쇼핑리서치기능을출시하여,무료계정부터유료구독까지모든사용자에게블랙프라이데이쇼핑러시직전에제품발견과비교를간소화하도록설계된AI기반쇼핑어시스턴트에대한액세스를제공했습니다.​이기능은OpenAI의커머스분야로의가장과감한진출을나타내며,이미수억명의소비자가제품조사를위해ChatGPT를이용하는수익성높은온라인쇼핑시장에서Amazon및Google과직접경쟁할수있는위치에회사를놓았습니다.온라인쇼핑에대한새로운접근ShoppingResearch는제품검색을대화형상호작용으로전환하여,리뷰사이트,소매업체목록,Reddit과같은커뮤니티포럼에서최신정보를검색하기전에명확한질문을던집니다.사용자는"작은아파트를위한가장조용한무선스틱청소기찾기"와같이자연어로자신의요구사항을설명할수있으며,몇분안에맞춤형구매가이드를받을수있습니다.​이도구는강화학습을사용하여쇼핑작업에특화되도록훈련된GPT-5mini의특수버전으로구동됩니다.OpenAI는이모델이사용자쿼리의모든측면과일치하는항목을정확하게식별하는비율이64%로,이전ChatGPT버전의37%에서향상되었다고주장합니다.이기능은전자제품,뷰티제품,가전제품,스포츠장비와같이세부정보가많은카테고리에서뛰어난성능을발휘합니다.​연휴쇼핑객을지원하기위해OpenAI는시즌내내모든계정유형에서거의무제한사용을제공하고있습니다.사용자는항목을"관심없음"또는"이와유사하게"로표시하여실시간으로검색을개선할수있으며,AI는그에따라추천을조정합니다.​심화되는경쟁이번출시는기술대기업들이AI기반상거래지배를두고경쟁하는가운데이루어졌습니다.지난주아마존은루퍼스(Rufus)쇼핑어시스턴트를업그레이드하여가격이력추적과목표가격에도달하면자동으로상품을구매하는기능을추가했습니다.구글또한11월중순에현지매장에전화해상품재고와가격을확인하는AI등유사한도구들을도입했습니다.​오픈AI의접근방식은단일소매업체의재고가아닌전체웹을스캔하는점에서차별화됩니다.그러나현재이기능은아마존상품목록은제외하며,사용자가아마존사이트에서직접재고를확인하도록안내합니다.오픈AI는추천이"유기적이며광고지원이아닌",특정소매업체를우대하지않는다는점을강조합니다.​현재ShoppingResearch는사용자가구매를위해외부소매업체웹사이트로연결되지만,오픈AI는이미Walmart와Target과의파트너십을맺고있어InstantCheckout기능을통해앱내에서바로결제가가능합니다.이기능은결국새로운도구와통합될예정입니다.​소비자데이터에따르면stakes는상당히높습니다.ChatGPT는이미매일약5천만건의쇼핑관련질의를처리하며,이는25억건의총일일프롬프트중약2%에해당합니다.웹분석기업Similarweb에따르면,ChatGPT는이제Walmart,Etsy,Target등주요소매업체로넘어가는레퍼럴트래픽의20%이상을유도하고있습니다.
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