AI 자율주행? 자율보안! 그리고 자율접근제어(Autonomous Access Control)
AI 에이전트가 실제 시스템을 실행하는 MCP 시대에 필요한 보안 모델을 설명했습니다. 탐지 중심 AI-SPM의 한계를 짚고, QueryPie MCP PAM의 실시간 차단과 자율 접근제어를 제안했습니다.
#MCP#LLM
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AI 기술 블로그 최신 글
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자율주행 AI 모델에서 합성데이터 활용해보기
자율주행 AI 모델 학습에서 합성데이터 활용을 주제로 현업의 고민을 정리한 글입니다. AI 시대의 데이터와 학습 데이터 관점을 함께 다루었습니다.
#자율주행#데이터 분석
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sLLM, Gemma 파인튜닝 예
Gemma sLLM을 한국어 요약용으로 파인튜닝하는 과정을 Hugging Face와 QLoRA 기반으로 소개했습니다. 데이터셋 준비부터 프롬프트 구성, 학습, 병합 모델 추론까지의 흐름을 정리했습니다.
#LLM#Gemma
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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#LLM
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RAG 시대, Vector DB 비교 가이드: Vespa vs Milvus vs Qdrant
RAG 구현에 필요한 벡터 DB로 Vespa, Milvus, Qdrant를 설치·사용성·성능 기준으로 비교했습니다. 프로젝트 규모와 검색 요구사항에 따라 적합한 선택지를 정리했습니다.
#RAG#Vector DB
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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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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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Nota AI가 제안하는 Transformer 모델을 AWS Inferentia/Trainium에 손쉽게 배포하는 방법
Hugging Face Transformer 모델을 AWS Inferentia/Trainium에 포팅하는 과정을 검증했습니다. return_dict=False 설정으로 tracing 오류를 줄여 12개 모델 모두 배포 가능함을 확인했습니다.
#AWS#Transformer
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NVIDIA Dynamo: 차세대 분산 추론 프레임워크 리뷰
NVIDIA Dynamo는 분산 추론을 위한 오픈 소스 프레임워크로, Prefill·Decode 분리와 스마트 라우팅으로 성능을 높였습니다. KV cache 오프로딩과 NIXL 전송을 통해 GPU 자원 효율과 지연 시간 개선을 노렸습니다.
#LLM#Kubernetes
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RAG와 리랭커(Reranker): 검색 모델과 LLM의 상호작용
RAG에서 리랭커가 필요한 이유와 역할을 설명했습니다. 기존 방식과 LLM 기반 리랭킹, 적용 시 한계와 보완 방법도 함께 정리했습니다.
#RAG#LLM
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Data Forge와 함께하는 AI 혁신: 이미지 학습 데이터 증강 자동화
Data Forge와 함께하는 AI 혁신: 이미지 학습 데이터 증강 자동화
생성형 AI 이미지 스타일 부여를 위해 LoRA 개발과 데이터 준비 부담을 다뤘습니다. Data Forge로 학습 데이터 증강을 자동화하는 방향을 소개했습니다.
#LLM#ML
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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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