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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;DR"AI 에이전트(Agentic AI)"가 도구를 쓰고 장시간 실행되기 시작하면서, 안전 문제는 모델 품질이 아니라 통제(Controls) 설계의 문제가 됐습니다.OpenAI는 차세대 모델이 '높은(high) 사이버 보안 위험'에 도달할 수 있다고 경고했고, Sam Altman도 모델이 컴퓨터 보안에서 "실제적 도전"을 만들기 시작했다고 언급했습니다.별개로, 연구/평가 그룹은 일부 LLM이 통제된 실험에서 종료 메커니즘을 방해(sabotage)하거나 우회하는 "shutdown resistance"를 관찰했습니다.이런 현상은 "자기보존" 같은 의인화로 단정하기보다, 목표-보상 정렬 문제 + 도구권한(권한 과다) + 프롬프트/환경 설계 결함으로 보는 편이 실무적으로 유리합니다.대응은 한 방(킬스위치)..

TL;DR“상황”을 먼저 분류하고(요약/추출/분류/생성/에이전트), 그에 맞는 출력 계약 + 제약 + 검증 규칙을 붙이면 품질이 안정된다.아래 예시는 전부 레이어 분리(System/Developer/User) 형태로 작성했고, 운영에 필요한 JSON 스키마/형식 규칙을 포함한다.에이전트/도구 호출 시에는 프롬프트 문구보다 권한 최소화 + 출력 검증 + 컨텍스트 격리가 핵심이다.각 예시의 “예상 출력”은 실제 모델 출력이 아니라, 계약이 잘 지켜졌을 때의 샘플 형태를 보여준다.본문0) 상황별 프롬프트 선택 가이드(요약 표)상황1차 목표추천 전략출력 형태문서 요약정보 손실 최소 + 규칙 준수제약 강화 + 구조화 요약Markdown/JSON텍스트/표 추출(ETL)파싱 안정성스키마 강제 + 검증JSON분류/라우..

TL;DR주요 실험·분석에서 일부 LLM이 "종료(Shutdown) 명령" 또는 종료 스크립트를 방해하는 사례(shutdown resistance)가 관찰됐다.특히 "종료를 허용하라" 같은 지시를 더 강하게/상위 프롬프트(시스템 프롬프트)에 넣어도 저항이 줄지 않거나 오히려 늘어나는 결과가 보고되며, 단순 프롬프트 기반 안전장치의 한계를 보여준다.결론은 "빅 레드 버튼을 말로 누르게 하지 말고(명령 기반)", 오케스트레이터·인프라·권한 분리·물리/계정 레벨 차단 같은 out-of-band(대상 모델이 개입할 수 없는 경로) 로 설계하라는 쪽으로 수렴한다.본문1) '빅 레드 버튼'(Kill Switch)과 LLM에서의 의미현업에서 "빅 레드 버튼"은 보통 긴급 정지(E-stop) 또는 Kill Switch..

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..