자동화35 728x90 LLM 시대의 역할 변화, AI는 코드를 짜고, 개발자는 문제를 정의한다 역사적 배경: 개발 자동화의 진화과거의 자동화 물결소프트웨어 개발 역사는 끊임없는 자동화의 역사였습니다.1세대 (1950-1960년대): 어셈블리 언어의 등장기계어에서 어셈블리로의 전환 시 "진짜 프로그래머는 기계어를 쓴다"는 저항결과: 생산성 향상으로 더 복잡한 시스템 구축 가능2세대 (1970-1980년대): 고수준 언어의 보편화C, Pascal 등장 시 "성능이 떨어진다"는 비판결과: 운영체제, 대규모 애플리케이션 개발 가능3세대 (1990-2000년대): 통합 개발 환경(IDE)과 프레임워크자동완성, 리팩토링 도구 등장"개발자를 게으르게 만든다"는 우려결과: 웹 애플리케이션 시대 개막4세대 (2010년대): 클라우드와 DevOpsInfrastructure as Code, CI/CD 자동화"운영자 .. 2025. 6. 18. 금융권을 노리는 새로운 위협, AI 에이전트 하이재킹과 도구 오염 AI 에이전트 시대의 도래와 새로운 보안 과제금융보안원이 2025년 6월 10일 발표한 'AI 에이전트 보안 위협 보고서'는 금융권에 본격적으로 도입될 AI 에이전트의 보안 위협을 체계적으로 분석한 중요한 문서입니다. 추론 AI 모델의 등장과 함께 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하면서, 금융 서비스의 혁신적인 변화가 예상되는 가운데, 이에 수반되는 보안 위협에 대한 선제적 대응의 필요성을 제시하고 있습니다.AI 에이전트의 정의와 특징1. AI 에이전트란 무엇인가?AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하여 목표를 설정하고, 환경을 분석한 후 필요한 도구를 활용하여 인간의 개입 없이 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템입니다. 이는 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어서 실제 행동을 취할 수 있는 능동적인.. 2025. 6. 12. n8n Agentic Automation 완성형 워크플로우 혁신과 AI 성능 평가 자동화 AI 기반 워크플로우 자동화의 미래를 완성하다n8n은 지속적인 진화를 통해 단순한 워크플로우 자동화 도구에서 AI 기반 지능형 자동화 플랫폼으로 탈바꿈하고 있습니다. 이번 1.95 버전은 그 전환점이라 할 만큼 AI, 에디터, 보안, 평가 시스템 등 다방면에서 혁신을 이뤘습니다.1️⃣ AI 및 에이전트 기능 대폭 강화다양한 AI 모델 지원 확대xAI Grok Chat Model이 새롭게 추가되어 AI 모델 선택의 폭이 넓어졌습니다.OpenAI 기반 에이전트 및 기타 모델들의 성능 및 호환성도 전반적으로 향상되었습니다.에이전트 노드별 성능 개선Conversational Agent: 대화형 챗봇 기능이 더욱 자연스럽고 유연하게 개선됨OpenAI Functions Agent: 복잡한 함수 호출 흐름 최적화Re.. 2025. 6. 10. 실시간 보안 이벤트 모니터링 시스템 (SIEM) 아키텍처와 운영 전략 1. SIEM 개요 및 필요성1.1 SIEM의 정의SIEM(Security Information and Event Management)은 조직의 IT 인프라에서 발생하는 보안 이벤트를 실시간으로 수집, 분석, 대응하는 통합 보안 관제 시스템입니다.1.2 도입 배경증가하는 사이버 위협: 랜섬웨어, APT 공격, 제로데이 공격 등 고도화복잡한 IT 환경: 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경의 통합 관리 필요규제 준수 요구: GDPR, 개인정보보호법, PCI-DSS 등 컴플라이언스 대응보안 인력 부족: 자동화를 통한 효율적인 보안 운영 필요2. 핵심 구성 요소2.1 데이터 수집 계층2.2 실시간 분석 엔진3. 핵심 기능 상세3.1 위협 탐지 메커니즘시그니처 기반 탐지알려진 공격 패턴 매칭: 정규식, 문자열.. 2025. 6. 8. 코딩 도구도 AI 시대! Claude Code vs Copilot vs Aider – 6종 비교 Claude Code 워크플로우 $claude-code>Python으로 웹 스크래퍼 만들어줘>requirements.txt도 생성해줘>에러 처리 로직 추가해줘분석 중... █→ ClaudeAI Agent→생성된 코드# main.pyimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef scrape_website(url): try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() return BeautifulSoup(response.content) except Exception as e: print(f"오류: {e}")# requirements.txtr.. 2025. 6. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음 728x90 728x90
