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AI 뉴스

Red Hat, AI 및 양자 보안 기능을 갖춘 Linux 업데이트 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 14:48
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Red-Hat-building-logo.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Red Hat은 11월 12일 Red Hat Enterprise Linux 10.1과 9.7의 일반 출시를 발표했으며, AI 기반 기능을 오프라인 환경에서 제공하고 미래의 양자 컴퓨팅 위협에 대한 보호를 강화했습니다. 이 릴리스는 조직들이 인공지능 워크로드를 배포해야 하는 압박이 커지는 가운데, 양자 컴퓨터가 악용할 수 있는 암호 취약점에 대비해야 하는 상황에서 출시되었습니다.​

가장 기대되는 기능은 RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전으로, 이제 Red Hat Satellite 가입자를 위해 개발자 프리뷰로 제공됩니다. 이 도구는 로컬에서 컨테이너 세트로 실행되며, 완전히 분리된 또는 에어갭 환경에서도 외부 네트워크 연결 없이 리눅스 작업에 대한 AI 기반 안내를 제공합니다. Red Hat의 블로그에서 Gil Cattelain에 따르면 “RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전이 언제 제공될 것인가?”는 올해 초 Red Hat Summit에서 반복적으로 제기된 질문이었습니다.​

이번 업데이트는 Red Hat 저장소를 통해 Advanced Micro Devices, Intel, Nvidia 칩용으로 검증된 드라이버를 제공함으로써 AI 가속기 배포를 간소화합니다. 새로운 rhel-drivers 명령은 데이터 센터 AI 가속기 하드웨어를 자동으로 감지하여 최신 드라이버를 설치하며, 수동으로 호환성을 확인할 필요가 없습니다. Red Hat의 하이브리드 플랫폼 시장 인사이트 수석 이사 Stu Miniman에 따르면 검증된 드라이버는 하드웨어 파트너와 광범위한 테스트를 거친 뒤 RHEL 확장 및 보조 저장소에서 제공됩니다.​


양자 위협에 대비하기

두 릴리스 모두 양자 후 암호화 기능을 확장하여 "지금 수집하고 나중에 해독" 공격에 대응합니다. 이는 적대자들이 오늘날 암호화된 데이터를 수집하여 양자 컴퓨터가 충분히 강력해지면 해독하는 공격입니다. RHEL 9.7은 모듈 격자 기반 키 캡슐화 메커니즘(ML-KEM) 및 모듈 격자 기반 디지털 서명 알고리즘(ML-DSA)을 포함한 양자 후 알고리즘을 통합하며, 이는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2024년 8월에 표준화했습니다. RHEL 10.1은 전송 중인 데이터를 위한 전송 계층 보안에서 양자 후 암호화에 대한 향상된 지원을 추가합니다.​

Red Hat은 "RHEL 9.7은 RHEL의 이전 안정 릴리스에 제한적인 양자 후 암호화 기능을 제공하여" 조직이 RHEL 10으로 전환하기 전에 기존 환경에서 실험할 수 있도록 한다고 밝혔습니다. 알고리즘은 통제된 테스트를 가능하게 하면서 중단을 방지하기 위해 옵트인 방식으로 유지됩니다.​

Red Hat이 후원한 IDC 연구에 따르면, IT 인프라 팀은 무료 오픈 소스 대안에 비해 Red Hat 솔루션을 사용할 때 32% 더 효율적이며, 개발 팀은 20%의 생산성 향상을 경험합니다. RHEL 10.1은 또한 이미지 모드에서 소프트 재부팅을 도입하여 관리자가 전체 커널 재시작 없이 시스템 상태를 변경할 수 있도록 하여 서비스 중단을 최소화하면서 더 빠른 업데이트를 가능하게 합니다.

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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
Figure AI는 390억 달러 가치의 휴머노이드 로봇 스타트업으로, 회사의 로봇이 인간의 두개골을 골절시킬 수 있고 작업자에게 심각한 부상 위험을 초래한다고 경영진에게 경고한 후 해고되었다고 주장하는 전 제품 안전 책임자로부터 연방 소송에 직면해 있습니다.아마존과 그 로봇 부서에서 6년 이상의 경력을 가진 로봇 안전 엔지니어인 Robert Gruendel은 금요일 캘리포니아 북부 지방 연방 지방법원에 소송을 제기했습니다. 고소장은 그가 회사의 휴머노이드 로봇에 대한 “가장 직접적이고 문서화된 안전 불만”을 제기한 지 며칠 후인 9월에 해고되었다고 주장합니다.소송에 따르면, Gruendel은 7월에 충격 테스트를 실시했으며, 로봇이 “초인적인 속도”로 움직이고 “통증 역치의 20배”에 달하는 힘을 발생시킨다는 사실을 발견했습니다. 이는 성인 인간의 두개골을 골절시키는 데 필요한 힘의 두 배 이상입니다. 소송은 또한 오작동하는 로봇이 직원이 근처에 서 있는 동안 “강철 냉장고 문에 ¼인치 깊이의 상처를 새긴” 사건을 설명합니다.안전 계획 하향 조정 의혹소송은 Gruendel이 두 주요 투자자로부터 투자를 확보하는 데 도움이 된 포괄적인 안전 로드맵을 개발했지만, 자금 조달 라운드가 종료된 후 회사 경영진에 의해 이 계획이 “무용지물이 되었다”고 주장합니다. Gruendel은 이것이 “사기로 해석될 수 있다”고 경영진에게 경고한 것으로 알려졌습니다.고소장은 또한 Gruendel이 CEO Brett Adcock과 수석 엔지니어 Kyle Edelberg에게 보낸 메시지에서 로봇의 능력에 대한 우려를 제기했을 때, 그의 경고가 무시되었다고 주장합니다. 소송에 따르면, Gruendel의 안전 지침은 “의무가 아닌 장애물”로 취급되었으며, 그는 해고되기 전에 회사가 “모호한 ‘사업 방향 전환’“을 겪고 있다는 말을 들었습니다.회사, 주장 부인Figure AI는 혐의를 부인하며 CNBC에 Gruendel이 “낮은 업무 성과로 해고되었다”고 밝혔고, 그의 주장은 “Figure가 법정에서 철저히 반박할 허위 사실”이라고 말했다. 회사 대변인은 추가 논평 요청에 즉각 응답하지 않았다.이 소송은 Figure가 9월에 Parkway Venture Capital이 주도하고 Nvidia, Microsoft, Intel Capital 및 기타 주요 투자자들이 참여한 10억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 완료한 지 두 달 후에 제기되었다. 이번 라운드는 산호세 소재 회사의 기업 가치를 390억 달러로 평가했으며, 이는 Jeff Bezos, Nvidia, Microsoft로부터 투자를 받았던 2024년 초 기업 가치 대비 15배 증가한 것이다.Gruendel의 변호사는 CNBC에 캘리포니아 법이 안전하지 않은 관행을 보고하는 직원을 보호한다고 말하며, 이것이 휴머노이드 로봇 안전과 관련된 최초의 내부고발 소송 중 하나가 될 수 있다고 언급했다. Gruendel은 배심원 재판과 함께 경제적, 보상적, 징벌적 손해배상을 요구하고 있다.
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2025.11.23 등록
Linus Tech Tips는 딥페이크 기술이 지난 5년 동안 제작이 훨씬 쉬워지고 더욱 그럴듯해졌음을 보여주며, 이 기술이 취약 계층을 노린 사기 등에 악용될 수 있다는 시급한 우려를 제기합니다.팀은 DeepFaceLab을 사용하여 라이너스 세바스찬의 얼굴 사진 7,000장으로 훈련된 딥페이크를 매우 그럴듯하게 제작했으며, 이 과정은 5년 전 시도에 비해 “적어도 100배는 더 쉬웠다”고 밝히기도 했습니다. 또한 일반 하드웨어와 상업용 도구만으로 완전히 AI 기반의 영상을 만들어냈습니다.2024년 전 세계 온라인 사기 피해액은 1조 달러를 넘어섰고, 북미 지역의 딥페이크 사기 사례는 2022년부터 2023년까지 1,740% 급증했으며, 이 영상은 시청자들이 이러한 빠르게 증가하는 위협을 인식하고 피할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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2025.11.23 등록
개발자 Armin Ronacher는 2025년에도 AI 에이전트 구축이 여전히 어렵다고 주장하며, Vercel AI SDK와 같은 고수준 SDK 추상화는 실제 도구 사용을 처리할 때 제대로 작동하지 않아, 캐싱, 강화, 에이전트 루프 설계에 대한 더 나은 제어를 위해 Anthropic과 OpenAI의 네이티브 플랫폼 SDK로 회귀하게 된다고 설명한다.이 글은 명시적 캐시 관리가 자동 캐싱보다 예상외로 우수하다고 지적하며, Anthropic의 수동 캐시 제어는 개발자가 대화를 분할하고, 컨텍스트를 편집하며, 시스템 프롬프트 이후와 대화 기록 전반에 캐시 포인트를 배치하여 비용을 더 정확하게 예측할 수 있게 한다고 설명한다.Anthropic Claude 모델은 명시적 캐싱 전략을 통해 최대 90%의 비용 절감을 달성할 수 있지만, 에이전트 개발자들은 학습을 위한 상세한 실패 로깅의 이점과 모든 오류를 컨텍스트에 보존하는 데 따르는 토큰 비용 사이의 근본적인 긴장 관계에 직면한다.
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2025.11.23 등록
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