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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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카카오임팩트와 브라이언임팩트는 지난 22일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 ‘AI TOP 100’ 경진대회 본선을 개최했다고 23일 밝혔다. 과학기술정보통신부와 카카오가 후원한 이번 대회는 AI와의 협업을 통해 인간 역량이 얼마나 증강될 수 있는지 확인하려는 취지로 기획됐다. 대상은 대학생 제태호 씨가 차지했으며, 총 1억 5천만원 규모의 상금이 수여됐다.15세부터 67세까지, 다양한 세대 참여지난 10월 18일 온라인으로 진행된 예선에는 3천여 명이 참가해 제한 시간 내 주어진 과제를 수행했다. 참가자는 테크 업계 종사자를 비롯해 자영업자, 소방관, 농부, 창업자, 변호사 등 폭넓은 직업군을 아우렀다. 연령대도 15세(2010년생)부터 67세(1958년생)까지 전 세대가 참여했다.예선을 통해 선발된 100명의 본선 참가자 역시 고등학교 3학년 학생부터 중년 직장인까지 다양했으며, 비개발자 비중이 절반 이상에 달했다. 카카오 측은 이를 통해 AI가 대중적 기술로 자리잡아가고 있음을 확인했다고 밝혔다.“AI 시대 진정한 경쟁력은 언러닝”이번 대회는 일상에서 발생할 수 있는 문제 상황을 AI 툴로 해결하는 방식으로 진행됐다. 예를 들어 인수인계 없이 퇴사한 전임자의 방대한 자료를 빠르게 파악해 새로운 사업 문서를 작성하거나, 입국 신청자 서류 검증, 몽타주 제작 등의 과제가 출제됐다.대상 시상자로 나선 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “AI 활용 능력은 미래 핵심 역량”이라며 “다양한 세대 참가자들이 보여준 역량과 도전정신은 대한민국 ‘AI 기본사회’ 구현에 큰 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다.정신아 카카오 대표는 “AI 시대의 진정한 경쟁력은 옛 방식을 과감히 버리는 ‘언러닝’에 있다”며 “AI를 도구 삼아 잠재력의 최대치를 실험하는 도전에 나서준 참가자들에게서 기술보다 위대한 ‘사람’의 힘을 확인했다”고 말했다. 카카오임팩트는 대회 문제를 실제로 풀어볼 수 있는 전용 웹사이트를 조만간 공개할 예정이다.
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2025.11.23 등록
CJ대한통운이 피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드와 손잡고 물류센터에 적용할 AI 휴머노이드 로봇의 핵심 기술 개발에 나선다. 이번 협력으로 국내 물류업계의 AI 로봇 상용화가 본격화될 전망이다.CJ대한통운은 지난 20일 서울 종로구 본사에서 리얼월드와 ‘물류용 로봇 파운데이션 모델(RFM) 공동개발을 위한 업무협약’을 체결하고, 전략적 시너지 강화를 위해 시드2 라운드 지분 투자에도 참여한다고 23일 밝혔다. 협약식에는 김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장과 이종훈 경영지원실장, 류중희 리얼월드 대표 등 양사 주요 경영진이 참석했다.로봇 ‘두뇌’ 개발로 자율 작업 구현양사는 로봇이 스스로 움직이도록 ‘뇌’ 역할을 하는 RFM 솔루션을 공동 개발하고 현장 실증 및 상용화를 함께 추진한다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 시각, 음성, 언어, 센서 데이터를 통합적으로 이해하고 스스로 판단해 행동할 수 있도록 설계된 로봇 전용 AI 모델이다.CJ대한통운은 물류센터 내 로봇 자동화가 가능한 공정을 발굴하고, 피킹·분류·포장 등 작업 데이터를 기반으로 RFM이 학습하고 고도화될 수 있도록 지원한다. 리얼월드는 이러한 데이터를 토대로 고정밀 로봇핸드 제어 기술을 중심으로 물류용 RFM을 개발한다. 로봇핸드는 휴머노이드 로봇이 인간의 손처럼 정교하게 상품을 다루기 위한 핵심 기술이다.AI 휴머노이드 생태계 완성 단계CJ대한통운은 올해 4월 레인보우로보틱스, 9월 로보티즈, 10월 에이딘로보틱스 등과 잇달아 협약을 체결하며 AI 휴머노이드 협업 생태계를 확장해 왔다. 이번 리얼월드와의 협력으로 하드웨어를 넘어 로봇의 두뇌 역할을 하는 AI 소프트웨어 기술 확보 기반까지 마련하게 됐다.벤처캐피털 퓨처플레이 출신 류중희 대표가 설립한 리얼월드는 RFM 분야의 선도 기업으로, 한국·일본·미국 등의 제조 환경에서 수집한 정밀 4D+ 멀티모달 데이터를 기반으로 특정 하드웨어에 의존하지 않는 RFM을 개발해 왔다. 최근 아마존 웹 서비스(AWS)가 전 세계 유망 생성형 AI 스타트업을 육성하는 ‘AWS 글로벌 생성형 AI 스타트업 3기’에 선정되며 기술력을 인정받았다.이종훈 CJ대한통운 경영지원실장은 “미래 물류의 경쟁력은 단순한 설비가 아니라, 얼마나 고도화된 AI 브레인을 보유하느냐에 달려 있다”며 “선도적 기술 확보와 전략적 투자를 통해 물류 AI 생태계의 주도권을 선점하고 물류센터의 AI 기반 자율운영체제 전환을 가속화하겠다”고 밝혔다.
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2025.11.23 등록
Matthew Harris는 AI 개발이 순수한 스케일링에서 벗어나 토큰당 비용을 우선시하는 효율성 중심 아키텍처로 전환되고 있으며, 하이브리드 어텐션 메커니즘이 전통적인 단일 어텐션 접근 방식을 대체하고 있다고 주장합니다.Qwen3 Next와 Kimi Linear 같은 모델은 Gated DeltaNet을 전체 어텐션 블록과 3:1 비율로 사용하여 메모리 및 KV-캐시 사용량을 최대 75%까지 줄이면서 수십만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가능하게 합니다.이러한 아키텍처 변화는 AI 토큰 비용이 1년 만에 백만 토큰당 $10에서 $2.50로 75% 하락한 것을 보여주는 광범위한 업계 트렌드와 일치하며, 이는 모델 효율성을 최적화하려는 경쟁 압력에 의해 주도되었습니다.
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2025.11.23 등록
콘텐츠 크리에이터 Matthew Berman은 절차적으로 생성된 복셀 아트 로봇부터 레이 트레이싱 시뮬레이터, 중력 기반 태양계, 골프 스윙 분석기까지—대화형 프롬프트를 사용하여 12개 이상의 인터랙티브 애플리케이션을 구축함으로써 Gemini 3의 코딩 역량을 시연했다.실험 결과 이 모델은 비교적 적은 프롬프트로 기능적이고 물리적으로 정확한 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 협상이 가능한 AI 상대가 있는 모노폴리 보드 게임 생성기와 경제 데이터를 분석하여 AI 버블 위험을 평가하는 버블 시뮬레이션을 포함한다.Gemini 3는 2025년 11월 17일에 출시되었으며, Google이 설명하는 최첨단 멀티모달 추론과 프레임별 비디오 분석 기능을 갖추고 있다—Berman은 골프 스윙 분석기에서 이 기능을 활용하여 개별 비디오 프레임에 걸쳐 성능을 수집하고 평가했다.
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2025.11.23 등록
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