인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 우리 일상 곳곳에 AI가 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 발전과 더불어, ‘AI 할루시네이션(환각 현상)’이라는 새로운 문제가 대두되고 있죠. AI 할루시네이션이란 AI 시스템이 현실과 동떨어진 정보를 생성하거나, 없는 사실을 마치 있는 것처럼 표현하는 현상을 뜻합니다. AI 할루시네이션은 단순한 기술적 오류를 넘어 사회적, 윤리적 문제로 확대될 수 있는 중요한 문제입니다. 우리 사회가 AI와 함께 발전해 나가려면, AI 할루시네이션 문제를 더욱 심각하게 받아들이고 해결책을 마련해야 합니다. 이번 글에서는 AI 할루시네이션의 원인과 영향, 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

지난 두 편의 글을 통해 데브섹옵스(DevSecOps)와 정적 보안 테스팅(SAST)에 대해 알아봤습니다. 이번 글에서는 정적 보안 테스팅을 상호 보완할 수 있는 ‘동적 보안 테스팅(DAST)’ 도구를 실습 사례와 함께 살펴보겠습니다.

ChatGPT 공개 이후 바야흐로 LLM의 시대가 도래했습니다. 특히 대화형 AI 기술이 발전하며 LLM을 활용한 여러 애플리케이션이 쏟아지고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 질의응답, 문서 요약 등 다양한 분야에 쓰이며 우리가 사용하는 언어를 이해하고 대응할 수 있습니다. 챗봇부터 가상 어시스턴트에 이르기까지, 이를 활용해 모두가 지능적인 애플리케이션을 만들어 내는 중입니다. 하지만 이런 모델들은 그 강력한 위력만큼 보안 측면에서 여러 위험 요소를 안고 있습니다. 이 글에서는 LLM 공격 사례를 바탕으로 이에 대한 주요 위협과 대처 방안을 알아보도록 하겠습니다.

우리는 종종 여러 가지 이유로 생산성을 높이기를 원합니다. 그중에서도 생산성 향상은 작업의 효율성과 일의 만족도를 높일 수 있어 성취감을 고취시키고, 업무 스트레스를 줄이는 데도 도움이 됩니다. 이러한 상황에서 다양한 업무들의 우선순위를 정하고, 각 업무에 집중하여 실행할 수 있도록 시간을 관리하는 것이 생산성 향상의 관건입니다. 이를 위해 이번 글에서는 우리의 생산성을 향상시킬 수 있는 우선순위 관리, 시간 관리에 용이한 GTD(Getting Things Done), 뽀모도로 기법을 살펴보고자 합니다.

정적 보안 테스팅은 소스 코드를 분석하여 SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 원격 코드 실행 취약점, 권한 오용 문제 등 잠재적인 보안 취약점을 식별하는 테스트 방법입니다. 실제 프로그램을 실행하지 않고 코드만을 분석하여 테스트를 수행하기 때문에 정적(static)이라는 용어를 사용합니다. 이번 글에서는 Bandit 예제와 함께 정적 보안 테스팅에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

최근 웹이나 모바일 서비스 해킹으로 개인정보가 유출되는 등 심각한 보안 문제가 발생하고 있는데요. 이를 예방하기 위해 개발 초기 단계에서부터 보안을 통합해야 한다는 필요성이 대두되고 있습니다. 데브섹옵스(DevSecOps)는 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC - Software Development Life Cycle)의 모든 단계에 보안을 통합하여 개발하는 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. 이 글에서는 데브섹옵스의 필요성, 모범 사례 및 데브섹옵스를 실현하기 위해 활용할 수 있는 오픈소스 도구에 대해 알아보겠습니다.