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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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마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 목요일, 자신이 추수감사절 연휴 동안 크리켓을 분석하는 맞춤형 인공지능 애플리케이션을 코딩했다고 밝혔으며, 인도에 175억 달러를 투자한다는 회사의 발표와 함께 벵갈루루에서 열린 개발자 행사에서 이 도구를 시연했다.​나델라가 "생각의 사슬(chain of thought)"이 아닌 "논쟁의 사슬(chain of debate)"이라고 부르는 방식을 사용하여 구축한 이 애플리케이션은 여러 대규모 언어 모델을 협의체로 활용하여 결정을 논의하고 합의에 도달하도록 한다. 그는 이 도구를 사용하여 역대 인도 테스트 크리켓 XI를 선정했으며, 서로 다른 AI 모델들이 어떻게 협력하여 복잡한 결정을 종합할 수 있는지 보여주었다.​다중 모델 AI 위원회가 크리켓 선발을 결정하다Deep Research AI 앱은 전 OpenAI 연구원 Andrej Karpathy의 LLM Council 개념에서 영감을 받은 프레임워크를 활용하는데, GPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok을 포함한 여러 모델이 "평의회 구성원" 역할을 하고 의장 모델이 그들의 집단적 추론을 종합합니다. "시스템은 합의 영역, 토론, 추론 체인 등 모든 것을 생성했습니다. 환상적이었습니다"라고 Nadella는 Bengaluru 행사에서 말했습니다. "저는 Copilot 팀에서 일하고 싶었습니다".​AI 시스템은 Sunil Gavaskar, Virender Sehwag, Rahul Dravid, Sachin Tendulkar, Virat Kohli, Kapil Dev, Ravichandran Ashwin, Jasprit Bumrah를 포함한 합의된 선택을 식별했으며, VVS Laxman의 클러치 퍼포먼스와 Anil Kumble 또는 Zaheer Khan 중 누구를 선택할 것인지에 대한 논쟁적인 토론을 진행했습니다. 가장 치열한 심의는 Kohli와 Mahendra Singh Dhoni 사이의 주장 선택에 집중되었으며, 최종적으로 Kohli가 선택되었습니다.​크리켓 투자가 AI 혁신을 만나다시애틀 오르카스 프로 T20 크리켓 팀을 공동 소유하고 있으며 영국 런던 스피릿의 49% 지분을 1억 8,200만 달러에 인수한 컨소시엄의 일원이었던 나델라는 이 앱이 Microsoft Copilot에 통합될 것이라고 말했다. 그는 X에 이 앱을 "여러 모델과 의사결정 프레임워크를 활용한 심층 연구를 위해" 만들었으며 "이것을 '논쟁의 연쇄'로 생각하라...다음 목적지는 Copilot!!"이라고 게시했다.​이 시연은 나델라의 인도 방문 중에 이루어졌으며, Microsoft는 아시아에서 최대 규모의 투자인 175억 달러를 향후 4년간 AI 및 클라우드 인프라 확장, 기술 교육 이니셔티브, 그리고 전국적인 운영에 투자하겠다고 약속했다. 회사는 2026년 중반까지 하이데라바드에 새로운 데이터 센터 지역을 개설할 계획이며, Cognizant, Infosys, TCS, Wipro와의 파트너십을 통해 총 20만 개 이상의 Copilot 라이선스를 배포할 것이라고 발표했다.​
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2025.12.12 등록
Google는 The Guardian, The Washington Post, Der Spiegel을 포함한 주요 출판사들과 상업 파일럿 프로그램을 시작하여 Google News 페이지에서 AI 기반 기사 개요 및 오디오 브리핑을 테스트하고 있으며, 참여 매체들은 잠재적인 트래픽 손실을 상쇄하기 위한 직접 지급금을 받게 됩니다.이번 발표는 유럽 위원회가 Google이 적절한 보상 없이 AI 기능을 위해 출판사 콘텐츠를 사용하는지 여부에 대한 공식 독점금지 조사를 개시한 이후 나온 것으로, AI 요약이 출판사 추천 트래픽을 최대 34.5%까지 감소시킬 수 있다는 연구 결과가 나온 가운데 이루어졌습니다.Google은 영어 사용자를 위해 Preferred Sources 기능을 전 세계적으로 확대하고 유료 뉴스 콘텐츠를 우선순위에 두는 구독 강조 기능을 도입하고 있으며, 선호 소스를 지정한 사용자는 평균적으로 해당 사이트를 두 배 더 자주 클릭하는 것으로 나타났습니다.
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2025.12.11 등록
Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
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