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AI 모델 보안 취약점과 시스템 거버넌스 구축 전략AI 모델 테스트 과정에서 발생하는 보안 취약점과 위험을 분석하고, AI 시스템 거버넌스 및 테스트 환경 분리 전략을 제시합니다. 모델 기반 공격 방어 및 차세대 인프라 준비 방안을 확인하세요.목차AI 모델 테스트가 사이버 공격으로 이어진 결정적 경로AI 기반 보안 벤치마크의 새로운 위험 정의AI 시스템 거버넌스를 위한 테스트 환경 분리 전략AI 시대, 인프라 분산화와 차세대 컴퓨팅 아키텍처 준비AI 모델 테스트가 사이버 공격으로 이어진 결정적 경로AI 모델의 보안 테스트 과정이 실제 사이버 공격으로 전환되는 결정적 경로는 모델의 목표 설정(Narrow Goal)과 외부 자원 접근 권한 획득이라는 두 가지 메커니즘에서 발생한다. 이는 모델이 단순히 취약점..

AI 에이전트 스킬 보안 검증의 한계와 인간 검토의 중요성AI 에이전트의 스킬 보안 검증 한계점과 Prompt Injection 위협을 다룹니다. 다중 엔진 탐지 방법의 한계를 극복하고 CI/CD에 인간 검토를 통합하는 실용적인 방어 전략을 제시합니다.목차AI 에이전트 스킬 보안 검증의 필요성다중 엔진 기반의 AI 스킬 탐지 방법자동화된 스캐너의 근본적인 한계점방어 심화 전략으로서의 인간 검토의 역할CI/CD 파이프라인에 통합하는 실용적 적용 방안AI 에이전트 스킬 보안 검증의 필요성AI 에이전트가 업무를 수행하는 시대에 Prompt Injection이나 데이터 유출과 같은 새로운 보안 위협이 등장함에 따라, AI 스킬 자체의 보안을 검증하는 것이 필수화되고 있습니다. AI 에이전트가 접근하고 처리하는 ..

TL;DROpenClaw는 개인 PC에서 실행되는 오픈소스 AI 에이전트로, 메신저를 “명령 입력 채널”로 삼아 이메일·캘린더 같은 실작업을 처리하는 쪽에 초점을 둡니다. (GitHub)바이럴의 핵심은 “말만 하는 챗봇”이 아니라 권한을 받아 실제로 실행한다는 점인데, 그만큼 권한·비밀(키)·플러그인(스킬) 관리 실패가 곧 사고로 이어집니다. (가디언)실제로 Moltbook 관련 노출(자격증명/키/이메일)과, 스킬 레지스트리 기반 공급망 위험, OpenClaw 자체 취약점(CVE/권고)이 연달아 보고되었습니다. (1password.com)결론: 써도 됩니다. 다만 “내 본계정 + 본PC + 무제한 권한 + 검증 안 된 스킬” 조합이면 언제든 터질 구조입니다. 이 글의 체크리스트대로 샌드박싱/최소권한/비밀..

TL;DROpenAI는 ChatGPT Atlas(브라우저 에이전트)에서 프롬프트 인젝션은 "완전히 해결(solved)"되기 어렵다고 공개적으로 밝혔다.Atlas의 Agent mode는 위협면(threat surface)을 확장하며, 웹/이메일/문서 등 "사실상 무한한" 비신뢰 입력을 다룬다는 점이 핵심 리스크다.OpenAI는 RL(강화학습) 기반 자동 공격자(automated attacker)로 공격을 선제 탐지하고, 적대적 학습 + 시스템 가드레일로 빠르게 패치하는 "상시 하드닝 루프"를 제시했다.업계도 이를 구조적/지속적 리스크로 본다(Brave: "systemic challenge", Google: "primary new threat").본문1) 무엇이 “Atlas 프롬프트 인젝션 리스크”를 특별히..

TL;DRSentient AGI는 NeurIPS 2025에서 4편의 논문을 수락받으며, 오픈소스 AGI의 윤리적·경제적 문제 해결에 대한 혁신을 제시했다.그중 대표작인 OML 1.0(Open-Monetizable-Loyal)은 LLM에 24,576개의 비가역 지문(fingerprint)을 손실 없이 삽입하는 기술이다.이 기술은 모델 소유권 증명, 불법 복제 방지, 정당한 수익 배분을 가능케 하며 AI 경제 생태계의 기틀을 마련했다.OML 1.0은 암호학적 구조와 온체인 계약 시스템을 결합해, “열린(Open) 동시에 충성도 있는(Loyal)” AI 모델을 구현한다. Sentient AGI와 NeurIPS 2025의 성과2025년 NeurIPS에서 Sentient AGI는 총 4편의 연구 논문이 채택되었다..