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AI 뉴스

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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개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
Microsoft는사용자의PC에서직접시각적스크린샷을해석하고마우스및키보드동작을제어하여작업을수행하는70억개의매개변수를가진AI에이전트Fara-7B를공개했으며,이는데이터처리를로컬에유지하여개인정보보호를강화하고HIPAA및GLBA와같은규정을준수할수있는클라우드기반모델의대안을제공합니다.​WebVoyager웹탐색벤치마크에서Fara-7B는69.5%의작업성공률을달성하여GPT-4o의65.1%성능을능가했으며,유사한크기의모델이필요로하는41단계에비해약16단계만에작업을완료했습니다.​이모델은Microsoft의Magentic-One다중에이전트프레임워크에의해생성된145,000개의합성작업궤적을사용하여훈련되었으며,현재MIT라이선스하에HuggingFace에서사용할수있습니다.다만Microsoft는이모델이여전히실험적이며프로덕션배포보다는파일럿프로젝트에가장적합하다고주의를당부하고있습니다.
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2025.11.25 등록
TheAIGRID비디오는TheInformation의보도를바탕으로OpenAICEOSamAltman이Google의부활한Gemini3모델이경쟁력을확보함에따라"험난한분위기"와일시적인경제적역풍에대해직원들에게경고한내부메모를분석합니다.​Anthropic은더늦게출시했음에도불구하고2025년동안API수익에서OpenAI를추월할것으로예상되며,OpenAI의생성형AI트래픽점유율은지난1년간Google이5.6%에서13.7%로상승하면서하락했습니다.​​SalesforceCEOMarcBenioff는3년간의일일사용끝에ChatGPT를포기하고Gemini3로전환한다고발표하며이를"놀라운"도약이라고평가했으며,OpenAI는2029년까지1,150억달러의현금소진이예상되는반면Google은연간700억달러의잉여현금흐름을보유하고있습니다.
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2025.11.25 등록
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