“확연히 다르다”··· 유통·금융 업계, 생성형 AI 개발 전략 차이는?

AI 보안 전문 기업 애피로(Apiiro)가 유통과 금융 업계의 생성형 AI 도입 전략을 비교 분석한 보고서를 지난 18일 공개했다. 분석 결과에 따르면 유통 기업들은 훨씬 공격적인 방식으로 접근 중인 반면, 금융 기업은 더 오랜 기간에 걸쳐 기술을 개발하고 있는 것으로 나타났다. 애피로는 “유통 기업은 생성형 AI를 빠르게 프로덕션 환경에 적용하고 있으며, 금융 기업은 실험 단계를 유지하고…

인텔, 공장 인력 20% 감축 추진··· 구조조정으로 수익성 회복할까?

매체 보도에 따르면 인텔은 다음 달부터 제조 부문 직원의 최대 20%를 감원할 계획이다. 이는 인텔이 수익성 회복을 목표로 하는 가운데 선택지가 점점 줄어들고 있음을 시사하는 조치로 해석됐다. 매체 오리거니언(The Oregonian)이 보도한 인텔 제조 부문 부사장 나가 찬드라세카라난의 사내 메모에 따르면, 이번 감원은 전 세계적으로 이뤄질 예정이며 일부는 미국 내에서 단행될 예정이다. 해당 보도에 의하면 감원은…

다시 등장한 악성 LLM ‘웜GPT’, 그록·미스트랄 변조한 것으로 밝혀져

지난 2023년 7월에 등장했던 악성 LLM 웜GPT의 새로운 두 변종이 확인됐다. 이 변종들은 xAI의 그록, 미스트랄(Mistral)의 믹스트랄 모델을 기반으로 하고 있으며, 기존 모델처럼 제한 없이 피싱 이메일, BEC 메시지, 멀웨어 스크립트를 생성할 수 있다. 클라우드 기반 네트워크 보안 기업 카토네트웍스(CATO Networks)가 지난해 10월부터 올해 2월 사이 언더그라운드 마켓플레이스인 브리치포럼(BreachForums)에 게시된 해당 변종들을 분석한 결과, 기존에…

코오롱베니트, ‘인지형 제조’ 중심 대외 DX 사업 본격화

코오롱베니트는 제조 기업이 인당 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 해답으로 ‘인지형 제조’를 제시했다. 코오롱베니트가 정의하는 ‘인지형 제조’란 인간의 사고 방식과 유사한 과정을 따르는 제조 공정 프로세스를 의미한다. 스스로 상황을 감지하고 분석하며 실행하는 공정 프로세스를 완성하는 것이 제조 기업의 진정한 디지털 전환이라는 것이 코오롱베니트의 설명이다. 코오롱베니트는 공장이 스스로 공정을 제어하고 데이터를 학습하는 순환형 자율공정 플랫폼 개발에 속도를 내고…

가트너 “AI 제어 위한 ‘가디언 에이전트’ 증가···2030년까지 10~15% 차지”

가트너가 가디언 에이전트 기술이 2030년까지 에이전틱 AI 시장에서 최소 10~15%를 차지할 것으로 전망했다. 또한, CIO와 IT 책임자 147명을 대상으로 실시한 웨비나 여론 조사를 통해 응답자의 24%는 12개 미만의 AI 에이전트를 배포했고 4%는 12개 이상을 배포한 것으로 나타났다. 가디언 에이전트는 AI와 에이전트 시스템에서 적용하는 것과 보안 및 사이버 보안시스템에서 활용하는 방안으로 크게 나눌 수 있다. 가트너가…

国境を越えてデータプライバシーを遵守するための8つのステップ

企業が国際展開を進めるにつれ、IT リーダーは GDPR(一般データ保護規則)や CCPA(カリフォルニア州消費者プライバシー法)をはじめ、各地域特有のプライバシー法という迷路をくぐり抜ける必要があります。コンプライアンスを維持するには、データマッピングや暗号化、同意の追跡、そしてベンダーの規則遵守をカバーする強固な計画が欠かせません。 以下に、業界の専門家が推奨する「国境を越えたデータプライバシー遵守」ための 8 つの重要なステップを示します。 1. データの全体像を把握する コンプライアンス戦略を実行する前に、自社が取り扱うデータを完全に理解しておく必要があります。 「データプライバシー規制に取り組む前にまずすべきことは、収集するデータの内容、収集目的、そして保管場所を把握することです」と、AI データ抽出ソフトウェア企業 Parseur の共同創業者兼 CEO であるシルヴェストル・デュポン氏は述べています。 デュポン氏は、データ管理者(コントローラー)とデータ処理者(プロセッサー)を早期に区別することが重要だと指摘します。こうした区分により、データの種類や所在に応じた適切な保護策を講じやすくなります。 サイバーセキュリティ企業 Panaseer(英国)のリードデータサイエンティスト、レイラ・パウエル氏も、正確な資産インベントリの構築と維持の重要性を強調します。「存在を把握していない資産は保護できません。複数の情報源を用いてセキュリティコントロールを検証し、ステークホルダー全員が理解できる単一で検証済みの“真実のソース”を共有することが不可欠です」と語ります。 2. プライバシー・バイ・デザインを実装する プライバシーはビジネスのあらゆる部分に最初から組み込むべきであり、後付けしてはなりません。 「現在私たちは、プライバシー・バイ・デザインのアプローチを採用し、データ収集・保管・処理の考慮事項をアプリケーション設計の基盤に組み込んでいます」と話すのは、シンガポールのモバイルアプリセキュリティ企業 Appknox の CEO 兼 CTO であるスボ・ハルダー氏です。「プライバシーは後回しにすべきではありません。私たちはこれをすべての製品やサービスにおけるアーキテクチャ原則とみなし、開発段階で自動ツールを統合してプライバシーリスクを早期に検出・軽減しています」と述べています。 デジタルマーケティング代理店 Boost Media Group でも、最初のコード行からプライバシー・バイ・デザインを組み込み、ISO 27001 や NIST プライバシーフレームワークなどの標準に準拠しています。 3. グローバルなプライバシーのベースラインを策定する 世界各地のプライバシー法は互いに矛盾し、変化も激しいため、画一的なアプローチでは不十分です。代わりに、グローバルに適用できるベースライン標準を採用すべきです。 「私たちは最も厳しい適用基準をデフォルトにしています」と語るのは、トロントの Private AI でエンジニアリング VP を務めるコリー・フォン氏です。「このベースラインにより、規制が変わるたびにゼロから対応する必要がなく、柔軟に順応できます」と説明します。 同社では世界中の規制動向を継続的に監視し、パートナーシップを通じてリーガル・コンプライアンスの専門家と連携しながら技術を適応させています。 4. ベンダーのコンプライアンスプログラムを活用する データプライバシーは自社システムだけの問題ではありません。ベンダーやサプライヤーも厳格なプライバシー規則に従う必要があります。 クラウド対応イメージングおよび IoT 企業 Lexmark…