AI 접근제어의 대전환: Guardrails를 넘어서 MCP-PAM으로!
생성형 AI 보안에서 Guardrails의 한계를 짚고 MCP-PAM 기반의 행위 중심 접근제어를 제안했습니다. 권한·맥락·출력 통제를 결합해 프롬프트 주입과 정보 유출 위협에 대응하는 구조를 설명했습니다.
#LLM#MCP
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필터 1
AI 접근제어의 대전환: Guardrails를 넘어서 MCP-PAM으로!
Guardrails만으로는 생성형 AI의 실제 보안을 충분히 담보하기 어렵다는 문제를 짚었습니다. MCP-PAM으로 요청자 권한과 행위 맥락까지 통제하는 다층 방어 구조를 제안했습니다.
#LLM#MCP
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AI 접근제어의 대전환: Guardrails를 넘어서 MCP-PAM으로!
생성형 AI 보안에서 Guardrails만으로는 권한과 행위 맥락 통제가 부족하다고 설명했습니다. MCP-PAM과 DLP, UEBA를 결합해 요청부터 출력까지 다층적으로 제어하는 전략을 제시했습니다.
#LLM#MCP
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MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP로 AI 에이전트가 외부 시스템과 연결되는 구조와 그에 따른 보안 과제를 정리했습니다. PAM과 결합해 최소 권한, 가시성, 감사 가능성을 확보하는 통합 전략을 제안했습니다.
#MCP#PAM
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MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP 기반 AI 에이전트의 보안 취약점을 정리하고, PAM을 결합한 통합 거버넌스 전략을 설명했습니다. AI 전용 권한 제어와 모니터링으로 안전한 기업 운영 방향을 제시했습니다.
#MCP#PAM
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MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP로 AI 에이전트가 기업 시스템에 연결되는 만큼, 특권 접근 관리와의 통합이 중요하다고 설명했습니다.\n보안 프록시, 최소 권한, 모니터링과 감사 체계를 통해 AI 거버넌스를 강화하는 전략을 제안했습니다.
#MCP#PAM
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#개발자#노트북#컴퓨터
[Hands-On] AI 에이전트 직접 구현해보기
기본형 AI 에이전트를 직접 구현하며 도구 사용과 반복 추론 구조를 설명했습니다. Gradio 테스트와 DB, Git 시나리오로 실제 동작도 확인했습니다.
#LLM#langchain
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Claude Desktop으로 MCP를 연결해보자
Claude Desktop에 MCP를 연결하는 방법과 기본 설정 과정을 설명했습니다. 파일시스템부터 다양한 외부 서비스까지 LLM 연동 범위를 넓히는 활용 예시를 정리했습니다.
#MCP#Claude Desktop
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Cursor 0.46 그리고 Yolo 모드
Cursor 0.46의 변경점과 Ask, Edit, Agent, Yolo 모드 활용법을 정리했습니다. 프로젝트 규칙과 자동화 흐름을 통해 더 많은 작업을 AI에 위임하는 방향을 소개했습니다.
#Cursor#iOS
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토크 컨트롤러 데이터와 대화하기 with 오픈프로토콜
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#MCP#AIoT
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Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기 \:\ 정보 검색, README, Git, Slack 활용법
Claude MCP로 외부 도구와 AI를 연결해 엔지니어링 업무를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 최신 검색, README 생성, Git commit, Slack 분석 예시와 함께 한계도 짚었습니다.
#MCP#Claude
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Claude MCP로 엔지니어링 업무 자동화하기 \:\ 정보 검색, README, Git, Slack 활용법
Claude MCP를 활용해 엔지니어링 업무를 자동화하는 방법을 소개했습니다. 최신 정보 검색, README 생성, Git 제어, Slack 작업 예시와 함께 서버 설정 흐름을 정리했습니다.
#Claude#MCP
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QueryPie가 제시하는 새로운 패러다임, 연동을 넘어선 연결로
QueryPie가 폐쇄적 보안 모델을 넘어 연동과 연결 중심의 접근 제어 패러다임을 제시했습니다. IDP, 클라우드, SIEM, Secret Store 통합으로 관리 자동화와 보안 효율을 높이는 방향을 소개했습니다.
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llama3에 대한 Andrej Karpathy의 생각
Andrej Karpathy가 Llama 3의 성능, 데이터, 학습 규모를 긍정적으로 평가했습니다. 동시에 더 긴 컨텍스트와 더 작은 모델에 대한 아쉬움도 언급했습니다.
#LLM#MCP
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