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JFrog, 소프트웨어 개발에서 섀도우 AI 사용 탐지

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 17:55
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


JFrog는 이번 주 swampUP Europe 컨퍼런스에서 새로운 인공지능 거버넌스 기능을 공개했으며, 조직이 소프트웨어 개발 환경에서 통제되지 않는 AI 사용을 식별하고 관리할 수 있도록 설계된 Shadow AI Detection 및 AI-Generated Code Validation 도구를 소개했습니다.

11월 12-13일 베를린에서 발표된 이번 발표는 개발자들이 조직의 감독 없이 OpenAI, Anthropic, Google [ -2.89%]과 같은 제공업체의 AI 모델 및 서비스를 점점 더 많이 통합함에 따라 빠르게 증가하는 보안 문제를 다루고 있습니다. IBM [IBM -3.21%]에 따르면, 지난해 조직의 20%가 섀도우 AI 사고로 인한 침해를 겪었으며, 높은 수준의 섀도우 AI는 평균 침해 비용에 최대 $670,000를 추가했습니다.


보이지 않는 AI 자산 탐지

JFrog의 Shadow AI Detection은 조직 전반에서 사용되는 내부 AI 모델과 외부 API 게이트웨이를 자동으로 발견하고 목록화하여, 이전에 관리되지 않았던 AI 리소스에 대한 가시성을 제공합니다. 탐지되면 보안 팀은 규정 준수 정책을 시행하고, 제3자 AI 서비스에 대한 감사 가능한 액세스 경로를 구축하며, 외부 모델 및 API의 사용을 모니터링할 수 있습니다.

또한 이 회사는 AI-Generated Code Validation을 도입했는데, 이는 의미론적 매칭 기술을 사용하여 숨겨진 취약점이나 문제가 있는 라이선스를 포함할 수 있는 AI 생성 또는 복사된 코드 스니펫을 탐지합니다. 이 도구는 개발자 워크플로우에 직접 통합되어, 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 보안 또는 라이선싱 정책을 위반하는 풀 리퀘스트를 차단합니다.

“Shadow AI의 위험을 인식하고 완화하는 것은 혁신과 보안 유지 사이의 균형을 맞춰야 하는 CIO와 CISO에게 중요한 우선순위가 되고 있습니다”라고 JFrog ML의 부사장 겸 최고 기술 책임자인 Yuval Fernbach가 말했습니다.


규제 준수 압박

이 도구들은 조직들이 증가하는 규제 요구사항에 직면함에 따라 출시됩니다. EU AI 법의 범용 AI 모델에 대한 의무사항은 2025년 8월 2일부터 발효되었으며, 추가 요구사항은 2027년까지 단계적으로 시행됩니다. 2025년 9월 29일에 서명된 캘리포니아의 프론티어 AI 투명성 법은 프론티어 AI 개발자들에게 2026년 1월 1일부터 투명성 보고서를 발행하고 포괄적인 위험 프레임워크를 구현할 것을 요구합니다.

두 규제 모두 AI 활동에 대한 완전한 감사 추적, 소프트웨어 구성 요소에 대한 가시성, 그리고 엄격한 위험 관리 표준을 의무화하고 있습니다.

Shadow AI Detection은 JFrog AI Catalog의 일부로 제공되며, 2025년 후반에 정식 출시가 예정되어 있습니다. 이 플랫폼은 기업 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 AI 모델, 데이터셋 및 관련 리소스를 관리하기 위한 중앙 집중식 허브 역할을 합니다. JFrog는 Fortune 100 기업의 과반수를 포함하여 전 세계 7,000개 이상의 고객을 보유하고 있습니다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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