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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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2025년 타임지가 선정한 세계에서 가장 영향력 있는 인공지능 분야 100인에 포함된 밀라그로스 미셀리 박사가 AI 산업의 어두운 이면을 강도 높게 비판하고 나섰다. 아르헨티나 출신의 사회학자이자 컴퓨터공학 박사인 미셀리는 최근 부에노스아이레스에서 열린 공개 강연에서 AI 기술 확산 뒤편에 창의성·노동·자원이라는 세 가지 차원의 착취 구조가 존재한다고 지적했다고 현지 매체 암비토가 7일(현지시간) 보도했다.감춰진 노동력과 무단 활용되는 창작물미셀리 박사가 지적한 첫 번째 문제는 AI 모델 훈련 과정에서 무단으로 사용되는 수많은 창작물이다. 그는 “AI는 창조하지 않는다. 단지 인간의 창작물을 대규모로 추출하고 혼합해 낮은 품질의 결과물을 만들어낼 뿐”이라며 “생성형 도구는 공익이 아닌 소수 기업의 상업적 이익을 극대화하도록 설계된 모델”이라고 비판했다.두 번째는 대규모 데이터 노동의 비가시성 문제다. 이미지 분류, 폭력 콘텐츠 관리, 텍스트 라벨링, 데이터 클리닝 등을 수행하는 대규모 인간 노동이 의도적으로 감춰지고 있으며, 대부분의 인력이 플랫폼 기반의 극도로 취약한 노동 조건에 처해 있다고 그는 지적했다. 독일 바이젠바움 연구소에서 ‘데이터 워커스 인콰이어리’ 프로젝트를 이끄는 미셀리는 전 세계 데이터 노동자들의 증언을 통해 이러한 착취 실태를 밝혀왔다.소수 기업의 권력 집중 경고미셀리 박사는 세 번째 착취로 막대한 환경 비용을 들었다. AI 데이터 센터 운영에 필요한 엄청난 전력과 물 소비가 환경 부담을 가중시킨다는 것이다.그는 특히 기술 자체가 아닌 소수 글로벌 기업이 데이터·인프라·노동력을 장악하면서 발생하는 권력 집중에 주목했다. “이 기업들은 사실상 무엇이 진실인지 결정할 수 있는 권력을 갖게 된다”며 “기술은 언제나 정치적이다. 환경적·사회적 비용을 보지 않고 기술을 숭배하는 것은 오히려 공동체와 지구에 해를 끼치는 일”이라고 강조했다. 현재 독일에서 활동 중인 미셀리는 기술 발전에만 집중된 AI 논의 속에서 소외된 인간 윤리 문제를 중심에 세운 인물로 평가받는다.
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2025.12.09 등록
한국산업기술진흥협회는 8일 국내 AI 스타트업의 3년 생존율이 56.2%에 그쳐 AI 일반기업(72.7%)과 전산업 평균(68.8%)보다 현저히 낮다고 발표했다.2023년 기준 AI 스타트업의 연구개발비 중 정부 재원 비중은 22.9%로 전산업 평균의 4배에 달하며, 평균 R&D비는 5억9000만원으로 절대적 규모가 낮다.산기협은 AI 스타트업의 생존이 국가경쟁력과 직결된다며 과감한 R&D 지원과 생태계 정비를 통한 정부의 적극적 지원이 필요하다고 강조했다.
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2025.12.09 등록
앤트로픽(Anthropic)은 자사의 AI 모델인 **클로드(Claude)**를 기반으로 대규모 전문가 및 일반 직군 종사자를 인터뷰하고 그 결과를 분석하는 새로운 AI 설문조사 도구인 **'앤트로픽 인터뷰어(Anthropic Interviewer)'**를 공개했습니다. 이 도구는 연구자들이 수백 건의 인터뷰를 진행해야 하는 복잡한 연구를 AI를 활용하여 대규모로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기존의 정량적 설문조사나 단순 로그 분석의 한계를 넘어, AI가 마치 사람처럼 심층적인 질문과 대화를 통해 AI가 사람들의 삶과 업무에 미치는 영향을 구체적으로 분석하는 것이 가능해졌습니다.총 1,250명을 대상으로 한 인터뷰 결과, AI 활용에 대한 인식은 직군별로 상이하게 나타났습니다. 일반 직군 종사자들은 86%가 AI가 시간을 절약해 준다고 답했으나, 69%는 직장 내 AI 사용에 대한 사회적 낙인을 경험했다고 밝혀 인식 개선이 주요 과제임을 시사했습니다. **크리에이티브 직군(작가, 디자이너)**은 AI 활용 만족도가 매우 높았지만, 경제적 불안감이 가장 심한 집단으로, AI가 창작 시장을 잠식할 것이라는 위기감을 호소했습니다. 반면, 과학자들은 AI를 문헌 조사나 디버깅 등 보조적인 업무에 적극 활용하면서도, 가설 생성이나 실험 설계 등 핵심 연구에는 신뢰성 문제를 이유로 AI 의존을 꺼리는 경향을 보였습니다.앤트로픽은 이번 프로젝트의 목적이 단순히 AI의 성능을 확인하는 것을 넘어, AI 시스템 개발 과정에서 사람들의 실제 경험과 요구를 반영하기 위함이라고 밝혔습니다. 특히, AI가 사용자들의 직업과 정체성에 미치는 영향과 장기적인 불안감을 구체적으로 파악하여, AI 결과물이 실제 업무나 일상에서 어떻게 활용되고 있는지를 심층적으로 이해하려 했습니다. 이러한 방대한 인터뷰 결과를 바탕으로, 앤트로픽은 AI가 기술적 완성도를 높이는 동시에 사회적 수용성을 확보하고 사용자 중심의 가치를 창출할 수 있는 방향으로 시스템을 개선해 나갈 계획입니다.
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2025.12.09 등록
코넬 대학교 연구진은 AI 챗봇이 짧은 대화를 통해 유권자의 선호도를 최대 25% 포인트까지 변화시킬 수 있다는 것을 발견했으며, 이러한 효과는 2024-2025년 선거를 앞둔 미국, 캐나다, 폴란드, 영국의 수만 명의 참가자를 대상으로 한 연구들에서 다양하게 나타났다.챗봇의 설득력은 심리적 조작보다는 사실 집약적 논거를 신속하게 전개하는 것에서 비롯되며, 정보가 풍부한 모델은 설득력을 최대 51%까지 증가시켰지만, 팩트체커들은 AI가 생성한 주장의 약 19%가 주로 부정확하다는 것을 발견했다.태도 변화의 36%에서 42%가 한 달 후에도 지속되어, 특히 가장 설득력 있는 모델이 가장 많은 허위 정보를 생성했기 때문에 접전 선거에 AI가 영향을 미칠 가능성에 대한 우려가 제기되고 있다.
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2025.12.05 등록
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