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AI 뉴스

JFrog, 소프트웨어 개발에서 섀도우 AI 사용 탐지

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작성자 xtalfi
작성일 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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(퍼플렉시티가 정리한 기사)두 명의 10대 창업자가 새로운 살충제 분자를 설계하는 인공지능 모델을 구축하기 위해 600만 달러의 시드 라운드를 마감했으며, 이는 수십 년 동안 정체된 혁신을 겪어온 산업에 현대 컴퓨팅 기술이 진입한 드문 사례가 되었습니다.​18세의 타일러 로즈(Tyler Rose)와 19세의 나비예 아난드(Navvye Anand)가 설립한 바인드웰(Bindwell)은 11월 13일 제너럴 카탈리스트(General Catalyst)와 A 캐피털(A Capital)이 공동 주도한 투자 유치를 발표했습니다. Y 컴비네이터(Y Combinator) 공동 창업자인 폴 그레이엄(Paul Graham)이 개인 투자를 했으며, SV 엔젤(SV Angel)도 참여했습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 스타트업은 Y 컴비네이터의 2025년 겨울 배치를 졸업했으며, 이전에 캐릭터 캐피털(Character Capital)로부터 프리시드 라운드를 유치한 바 있습니다.소프트웨어에서 분자 설계로의 전환회사의 전략은 Graham의 집에서 나눈 대화 중에 구체화되었다. Rose와 Anand는 처음에 AI 도구를 농약 화학 회사들에 판매할 계획이었지만, 업계 기존 기업들 사이에서 관심이 거의 없다는 것을 발견했다. Graham은 대신 자체적으로 모델을 사용하여 살충제 분자를 발견하고 지적 재산권을 직접 라이선스하는 방안을 제안했다. “창업자들은 아마 잘해낼 것이다”라고 Graham은 나중에 게시했다. “그들은 똑똑하고 좋은 아이디어를 가지고 있다”.기존 화학에 의존하는 대신, Bindwell은 약물 발견 기술을 농업에 적용한다. 이 스타트업은 DeepMind의 AlphaFold보다 4배 빠르게 실행된다고 회사가 밝힌 단백질 구조 예측 도구인 Foldwell과 6시간 내에 알려진 모든 합성 화합물을 스캔할 수 있는 PLAPT를 포함한 AI 모델 제품군을 개발했다. 이 모델들은 인간과 유익한 유기체에 해를 끼치지 않으면서 특정 해충에 고유한 단백질을 표적으로 한다.테스팅 및 초기 파트너십Bindwell은 현재 캘리포니아주 샌카를로스에 위치한 자사 연구소에서 AI가 생성한 분자를 검증하고 있습니다. 회사는 글로벌 농약 기업들과 초기 논의 중이며 향후 몇 달 내에 첫 번째 라이선스 계약을 체결할 것으로 예상하고 있습니다. 두 창업자 모두 농업과 가족적 연고가 있는 인도와 중국에서 현장 테스트가 계획되어 있습니다.이러한 움직임은 업계가 점증하는 압박에 직면한 가운데 나온 것입니다. 유엔 식량농업기구(UN Food and Agriculture Organization)에 따르면, 지난 30년간 농약 사용량이 두 배로 증가했음에도 불구하고 전 세계 작물 생산량의 최대 40%가 매년 해충으로 인해 손실되고 있습니다. 새로운 농약 개발 비용은 지난 30년간 3천만 달러에서 3억 달러로 증가했습니다. 중국에서 농사를 짓는 이모로부터 해충 문제에 대해 배운 Rose는 “해충 제거에는 탁월하지만 다른 것에는 영향을 주지 않는, 더 안전하고 표적화된 농약을 개발하는 것”이 목표라고 말했습니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)드레스덴 기반 반도체 스타트업 Ferroelectric Memory GmbH(FMC)가 AI 데이터 센터의 전력 소비를 대폭 줄이도록 설계된 에너지 절감형 메모리 칩 상용화를 위해 1억 유로를 확보하며, 유럽 반도체 분야에서 가장 큰 규모의 투자 라운드 중 하나를 기록했습니다. 이번 투자는 AI 인프라가 급증하는 에너지 사용량으로 인해 압박을 받고 있는 가운데 이루어졌으며, 데이터 센터는 현재 미국 전체 전력의 4.4%를 소비하고 있으며, 이 수치는 2028년까지 잠재적으로 3배 증가할 것으로 예상됩니다.7,700만 유로 규모의 지분 투자 라운드는 벤처 캐피털 기업인 HV Capital과 DeepTech & Climate Fonds(DTCF)가 주도했으며, Vsquared Ventures와 eCAPITAL, Bosch Ventures, Air Liquide Venture Capital, M Ventures, Verve Ventures를 포함한 기존 투자자들이 참여했습니다. 추가로 2,300만 유로는 IPCEI ME/CT 프로그램과 유럽혁신위원회를 포함한 공공 자금 출처에서 조달되었습니다.AI의 에너지 위기 해결하기FMC의 DRAM+ 및 3D-CACHE+ 메모리 기술은 CEO Thomas Rückes가 “AI 스택의 주요 병목 현상”이라고 부르는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 회사의 영구 메모리 칩은 휘발성 및 비휘발성 스토리지 간의 에너지 집약적인 데이터 전송을 제거함으로써 기존 제품 대비 시스템 효율성과 처리 속도를 100% 이상 향상시킬 수 있습니다.“지금까지 대역폭이 AI 컴퓨팅의 지배적인 지표였지만, 이제 에너지 효율성이 차세대 AI의 핵심 요소가 되고 있습니다”라고 Rückes는 성명에서 밝혔습니다. 이 기술은 하프늄 산화물 기반의 강유전체 재료를 기반으로 구축되어 메모리 칩의 비휘발성을 가능하게 하며, 시스템이 전원이 꺼진 상태에서도 정보를 유지할 수 있도록 합니다.유럽의 반도체 추진이번 투자는 FMC를 현재 1,000억 유로 이상 규모의 메모리 칩 시장을 지배하고 있는 미국 및 아시아 메모리 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 유럽의 광범위한 전략의 일부로 자리매김합니다. 메모리 생산은 한국의 거대 기업인 SK하이닉스와 삼성, 그리고 미국 기반의 마이크론에 집중되어 있으며, SK하이닉스는 2025년 2분기 기준 고대역폭 메모리 시장의 62%를 점유하고 있습니다.500개 이상의 기업이 모여 있는 유럽 최대의 마이크로일렉트로닉스 허브인 드레스덴의 실리콘 색소니 클러스터에 위치한 FMC는 전 세계 대량 생산 300mm 생산 시설에서 선도적인 DRAM 제조업체 및 첨단 로직 파운드리와의 파트너십을 통해 자사 기술을 상용화할 계획입니다. DTCF의 토르스텐 뢰플러(Dr. Torsten Löffler) 박사는 “FMC는 데이터 센터의 에너지 소비를 지속 가능하게 줄이는 동시에 반도체 부문에서 유럽의 주권을 강화합니다”라고 말했습니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)WisdomAI는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼으로, Kleiner Perkins가 주도하고 Nvidia의 벤처 캐피탈 부문인 NVentures가 참여한 시리즈 A 펀딩에서 5천만 달러를 유치했다고 11월 12일 발표했습니다. 이번 라운드는 샌마테오에 본사를 둔 이 스타트업이 Coatue가 주도한 시드 펀딩에서 2천3백만 달러를 유치한 지 불과 6개월 만에 이루어졌으며, 2024년 말 출시 이후 총 조달 자본금은 7천3백만 달러에 달합니다.이러한 연이은 자금 조달은 복잡한 비즈니스 데이터에서 안정적으로 인사이트를 추출할 수 있는 엔터프라이즈 AI 솔루션에 대한 투자자들의 급증하는 관심을 반영합니다. WisdomAI는 출시 당시 2개의 엔터프라이즈 고객에서 Cisco, ConocoPhillips, Patreon을 포함한 약 40개로 성장했으며, 한 고객은 불과 몇 개월 만에 10명에서 450명의 사용자로 확대되었습니다.쿼리 우선 접근 방식으로 AI 환각 방지데이터 보안 기업 Rubrik의 공동 창립자이자 전 수석 설계자인 Soham Mazumdar가 설립한 WisdomAI는 AI 분석 도구를 괴롭혀온 지속적인 문제인 환각(hallucination), 즉 조작된 출력 결과를 해결합니다. 이 플랫폼은 대규모 언어 모델을 답변이 아닌 데이터베이스 쿼리 생성에만 독점적으로 사용하여, 결과가 AI 생성 콘텐츠가 아닌 실제 데이터 소스에서 직접 나오도록 보장합니다.Mazumdar는 성명에서 “우리는 모든 직원이 AI를 통해 데이터로 추론할 수 있는 새로운 시대에 진입하고 있습니다”라고 말했습니다. 플랫폼의 독자적인 “기업 컨텍스트 레이어”는 쿼리를 실행하기 전에 고객별 데이터 정의와 특성을 학습하여, 정확성을 유지하면서 지저분하거나 오류가 있는 데이터셋을 처리할 수 있게 합니다.프로액티브 분석이 정적 대시보드를 대체합니다WisdomAI는 최근 주요 지표에서 관련성 있는 변화가 발생했을 때만 사용자에게 알림을 보내는 에이전트 모니터링 기능을 도입하여 일상적인 보고를 제거했습니다. Mazumdar는 이 기능의 배포에 약 5분이 소요되었으며, 분석을 “정적 보고서”에서 역동적이고 사전 예방적인 인사이트로 전환한다고 말했습니다.이번 투자 자금은 WisdomAI의 엔지니어링 팀 확장, 제품 개발 가속화, 그리고 기술, 의료, 금융 서비스, 에너지, 제조 부문의 포춘 500대 기업을 목표로 하는 시장 진출 운영 확대를 지원할 예정입니다. Kleiner Perkins의 주요 투자자 Aditya Naganath는 WisdomAI가 “데이터에는 빠져있지만 인텔리전스에는 굶주린” 기업들의 “악순환을 끊는다”고 말했습니다.이번 투자는 WisdomAI를 빠르게 성장하는 시장 내에 위치시킵니다. 데이터 분석 분야의 글로벌 AI 시장은 2026년에 403억 달러, 2034년까지 3,109억 7천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 복합 성장률 29.10%로 확대되고 있습니다.
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11.14 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Milestone은 기업들이 AI 코딩 도구의 영향을 측정하도록 돕는 이스라엘 스타트업으로, 목요일 Heavybit와 Hanaco Ventures가 주도하고 Atlassian Ventures가 참여한 가운데 1,000만 달러의 시드 펀딩을 확보했다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 GitHub 공동 창립자 Tom Preston-Werner, 전 AT&T CEO John Donovan, Datadog 전 사장 Amit Agrawal과 같은 주목할 만한 엔젤 투자자들이 포함되었습니다.이 플랫폼은 AI 코딩 도구가 기업 전반에 확산됨에 따라 증가하는 문제점을 해결합니다. Stack Overflow의 2025년 개발자 설문조사에 따르면, 현재 84%의 개발자가 개발 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 있으며, 51%는 매일 사용하고 있습니다. Google CEO Sundar Pichai는 최근 회사의 새로운 코드 중 30% 이상이 AI에 의해 생성된다고 밝혔으며, GitHub Copilot은 사용자 수가 2,000만 명을 넘어섰습니다. 이러한 채택에도 불구하고, 기업들은 이러한 도구로부터의 투자 수익률을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.데이터 통합을 통한 영향력 측정Milestone의 플랫폼은 소스 제어 및 프로젝트 관리 도구에서 HR 시스템 및 AI 코딩 어시스턴트에 이르기까지 조직의 전체 소프트웨어 개발 스택과 연결됩니다. 이 회사는 Cursor, Windsurf, Claude Code를 포함한 주요 플랫폼과 통합하여 엔지니어링 리더에게 개발 워크플로 전반의 AI 도구 사용에 대한 통합 뷰를 제공합니다.이 플랫폼은 AI 도구 사용을 추적하고 코드 품질, 기능 제공 속도, 장기적인 코드 유지보수성과 같은 주요 엔지니어링 메트릭과 연관시킵니다. 주요 기업의 수천 명의 엔지니어에 대한 Milestone의 분석에 따르면, 자율 에이전트가 더 풍부한 프로젝트 및 아키텍처 정보에 연결되면 개발자 처리량이 최대 270%, 코드 정확도가 최대 60% 향상될 수 있습니다.현재 고객으로는 Kayak, Monday.com, Sapiens가 있습니다. CEO이자 공동 창립자인 Liad Elidan은 TechCrunch와의 인터뷰에서 회사의 접근 방식은 고객이 코드베이스에 대한 액세스 권한을 부여해야 하며, 이는 처음에 투자자들로부터 회의적인 반응을 얻었다고 말했습니다.학술적 기원에서 기업 솔루션으로Elidan과 공동 창립자인 Stephen Barrett 교수는 Trinity College Dublin에서 처음 만났으며, 당시 Barrett은 컴퓨터 과학을 가르치고 소프트웨어 엔지니어링 메트릭을 연구하고 있었습니다. 그들의 협력은 엔지니어링 생산성 측정에 관한 수년간의 공동 연구로 발전했으며, 이는 Milestone의 플랫폼을 위한 기초를 마련했습니다. Barrett은 회사의 CTO로 재직하면서 Trinity College에서 계속 강의하고 있으며, 팀의 대부분은 이스라엘에 기반을 두고 있습니다.“Milestone은 엔지니어링 조직 내에서 실제로 일어나고 있는 일을 정량화하여 AI 도입을 측정 가능한 성과로 전환할 수 있도록 함으로써 그 격차를 메웁니다”라고 Elidan은 발표에서 말했습니다.
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