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아마존, 경쟁 에이전트를 활용해 위협을 탐지하는 AI 시스템 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.25 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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인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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