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BitsLab, 암호화폐 및 자율 에이전트를 위한 AI 보안 플랫폼 출시

xtalfi
2025.11.28 15:13
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디지털 자산 보안 기업 BitsLab은 11월 27일 전 세계 5억 6천만 명의 암호화폐 사용자들과 새롭게 부상하는 자율 AI 에이전트 생태계에 대한 위협 증가에 대응하기 위해 포괄적인 AI 기반 보안 플랫폼을 발표했습니다. 이 발표는 한국 최대 암호화폐 거래소 업비트가 3,600만 달러 규모의 보안 사고를 공개한 가운데 나와, 디지털 자산 분야에서 고급 보호 시스템의 시급한 필요성을 부각시켰습니다.​

새 플랫폼은 개발자를 위한 BitsLab AI Scanner와 일반 사용자를 위한 BitsLab Safe라는 두 가지 핵심 제품, 그리고 자율적으로 운영되는 AI 에이전트 보호를 위해 새로 개발된 Agentic Security Stack을 통합합니다. 회사에 따르면, 이 시스템은 18,000개의 내부 라벨링 샘플, 25,000개의 정규화된 공개 샘플, 그리고 보안 감사자가 검증한 167,000개 이상의 합성 샘플로 구성된 독점 AI 보안 데이터셋을 기반으로 작동합니다. 이 데이터셋은 저수준 구현 결함부터 경제적 공격까지 다양한 프로그래밍 환경과 공격 지점을 포괄합니다.​

BitsLab의 AI Scanner는 개발자 워크플로에 직접 통합되어 실시간으로 취약점을 탐지하고 구조화된 보안 보고서를 생성하며, BitsLab Safe는 일반 사용자를 위한 AI 방화벽으로서 악성 사이트 차단, 소셜 엔지니어링 사기 탐지, 사용자가 거래 승인을 하기 전에 위험 경고를 발송합니다. 플랫폼의 효율성은 글로벌 보안 테스트 플랫폼에서 증명되었는데, AI Scanner가 불과 30일 만에 1,200위권 밖에서 전 세계 27위권으로 급상승했습니다.​


에이전틱 경제 다루기

Agentic Security Stack은 자율적인 AI 에이전트가 야기하는 보안 문제에 대응하기 위한 BitsLab의 대책을 의미합니다. 전문가들은 이를 점점 더 중요한 공격 표면으로 간주하고 있습니다. Signal의 사장 Meredith Whittaker는 최근, AI 에이전트가 민감한 정보에 접근하고 프롬프트 인젝션 공격에 취약하기 때문에, 안전한 메시징에 "실존적 위협"이 된다고 경고했습니다. 2025년 9월, 보안 업체 Anthropic는 공격자가 AI의 에이전트적 능력을 활용해 자율적으로 사이버 공격을 실행한, 최초의 AI 지휘 사이버 스파이 행위를 탐지했다고 밝혔습니다.​

BitsLab의 스택은 에이전트 코드와 행동 논리를 분석하는 BitsLab Agent Scanner와 함께, 자율 에이전트가 특정 행동을 실행할 권한이 있는지 동적으로 판단하는 정책 계층인 BASP(BitsLab Agentic Security Protocol)를 포함합니다.​


Questflow와의 파트너십

동시에 BitsLab은 Questflow와의 파트너십을 발표하여 x402 결제 프로토콜을 보안화하고, 자율 에이전트가 안전하게 거래를 수행할 수 있도록 했습니다. 이번 협력을 통해 BitsLab은 x402 생태계에 보안 API와 보안 에이전트를 제공하여 온체인 결제 및 AI 에이전트 상호작용에 대한 실시간 보호를 제공합니다.​

Coinbase가 개발한 x402 프로토콜은 HTTP를 통한 즉시 스테이블코인 결제를 가능하게 하여, AI 에이전트가 API 호출 및 컴퓨팅 리소스와 같은 서비스에 대해 자율적으로 결제할 수 있도록 합니다. Questflow의 다중 에이전트 오케스트레이션 프로토콜은 여러 AI 에이전트가 실시간으로 통신하고 거래할 수 있도록 조율합니다.​

BitsLab은 500개 이상의 프로젝트를 감사했으며, 100만 줄 이상의 코드를 검토했고, 자회사 브랜드인 MoveBit, ScaleBit, TonBit을 통해 80억 달러 이상의 디지털 자산 보안을 지원했습니다. 회사는 2023-24 회계연도에 237%의 매출 성장을 기록했으며 수익성을 유지하고 있습니다.

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MIT, AI 모델이 의미보다 문법적 지름길에 의존한다는 것을 발견
MIT, AI 모델이 의미보다 문법적 지름길에 의존한다는 것을 발견
MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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메타, 구글 TPU 도입 검토로 엔비디아 독점 흔들려
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하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26
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