
AI 자율주행? 자율보안! 그리고 자율접근제어(Autonomous Access Control)
MCP 환경에서 AI가 실행 주체가 되면서 기존 보안 체계의 한계가 드러났습니다. QueryPie MCP PAM은 실행 전 정책 평가와 차단으로 자율 접근제어를 구현하는 방안을 제시했습니다.

MCP 환경에서 AI가 실행 주체가 되면서 기존 보안 체계의 한계가 드러났습니다. QueryPie MCP PAM은 실행 전 정책 평가와 차단으로 자율 접근제어를 구현하는 방안을 제시했습니다.


대용량 트래픽으로 반복 다운되던 GraphQL 게이트웨이를 Rust 기반 Apollo Router로 재구축했습니다. 배포 후 처리 성능과 자원 사용률이 크게 개선되어 장애 없이 운영 중입니다.


에이닷을 활용해 카피를 더 잘 쓰는 방법을 소개했습니다. 인간 초안과 AI 퇴고, 교차 검증으로 메시지를 다듬는 흐름을 강조했습니다.

B2B UX 리서치 이해도를 높이기 위해 리서처가 직접 사장님 역할을 체험한 사례를 소개했습니다. 사업 운영 전 과정의 불편을 확인하고 서비스와 콘텐츠 개선으로 연결했습니다.


RAG 구현에 필요한 벡터 DB로 Vespa, Milvus, Qdrant를 설치·사용성·성능 기준으로 비교했습니다. 프로젝트 규모와 검색 요구사항에 따라 적합한 선택지를 정리했습니다.

의존성 그래프로 프로젝트를 시각화해 코드 파악 시간을 줄인 사례를 소개했습니다.\n파일 영향 범위와 사이드 이펙트를 빠르게 확인하는 실무 활용법을 정리했습니다.


Playwright로 로그인 세션을 자동 구성한 뒤 Lighthouse를 실행해 인증 페이지 성능 측정을 자동화했습니다. 수집한 지표는 CloudWatch와 Grafana로 연동해 지속적으로 모니터링할 수 있게 했습니다.

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.

Guardrails만으로는 생성형 AI의 실제 보안을 충분히 담보하기 어렵다는 문제를 짚었습니다. MCP-PAM으로 요청자 권한과 행위 맥락까지 통제하는 다층 방어 구조를 제안했습니다.

생성형 AI 보안에서 Guardrails만으로는 권한과 행위 맥락 통제가 부족하다고 설명했습니다. MCP-PAM과 DLP, UEBA를 결합해 요청부터 출력까지 다층적으로 제어하는 전략을 제시했습니다.


MWAA에서 Oracle 쿼리 수행 시 발생한 `DPY-3015` 오류의 원인과 해결 방법을 정리했습니다. thin 모드 제약을 피하려면 thick 모드 전환과 Oracle Client 설치가 필요했습니다.


Amazon DataZone와 OpenLineage를 활용해 RDS View 테이블의 데이터 계보를 작성하는 방법을 소개했습니다. pg_get_viewdef와 SQL Parser로 입력·출력 테이블을 추출한 뒤 Lambda로 DataZone에 반영했습니다.