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OpenAI 에이전트 구축 확장: Functions API, LangGraph 기반 오케스트레이션 기법 에이전트의 개념과 특징에이전트란 무엇인가?에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 사용자를 대신해 독립적으로 작업을 수행하는 시스템입니다. 단순 챗봇이나 일회성 응답을 제공하는 LLM 애플리케이션과 달리, 에이전트는 다음과 같은 핵심 특성을 갖습니다.워크플로우 관리 능력: 작업의 완료 여부를 인식하고, 필요 시 자체적으로 수정하며, 실패 시 사용자에게 제어권을 반환합니다.도구 활용 능력: 외부 시스템과 상호작용하기 위한 다양한 도구를 사용합니다.의사결정 능력: 복잡한 상황에서 맥락을 이해하고 적절한 판단을 내립니다.에이전트가 적합한 상황에이전트는 다음과 같은 상황에서 특히 가치를 발휘합니다,복잡한 의사결정이 필요한 경우고객 서비스에서 환불 승인과 같이 맥락 기반 판단이 필요한 워크플로우단순 규칙만.. 2025. 4. 29.
Model Context Protocol(MCP)로 구현하는 AI 행동 자동화 가이드 MCP(Model Context Protocol)를 중심으로, 활용 가능한 서버 예시들과 AI 자동화 워크플로우를 각각 MCP 기능을 어떤 상황에서 활용될 수 있는지 시나리오입니다.🧠 MCP(Model Context Protocol)란?MCP는 Claude, GPT 등 LLM 모델이 외부 도구, 코드, API, 브라우저 등과 연결되어 직접 행동을 실행할 수 있게 해주는 일종의 도구 호출 인터페이스입니다.예를 들어 Claude가 다음과 같은 작업을 스스로 수행할 수 있게 해줍니다.데이터를 읽고 분석API 호출웹 탐색명령 실행보안 툴과 상호작용GitHub 분석로그 기록 등이를 통해 단순 질문 응답에서 벗어나 “AI가 일하는 시스템”을 구축할 수 있습니다.FastAPI-MCP — 나만의 API를 AI에게 열.. 2025. 4. 24.
개발은 자유롭게, 운영은 철저하게 – 안전한 이관을 위한 보안 전략 개발환경(Development, Dev)과 운영환경(Production, Prod)을 명확하게 분리하는 것은 안정적인 서비스 제공과 보안 강화의 핵심 원칙 중 하나입니다. 이러한 환경 분리 개념은 단순한 디렉토리 또는 설정 파일 수준을 넘어, 전체 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 에서 코드, 설정, 도구, 보안정책, 자동화 프로세스까지 포괄합니다. 제작환경에서는 존재하지만 운영환경에는 절대 포함되어선 안 되는 요소들을 중심으로, 개발영역과 서비스(운영)영역의 구분 체계, 안전한 방식, 표준적 전략입니다.기본 구분: 개발 vs 운영 환경구분개발 환경 (Dev/Test)운영 환경 (Prod)목적개발 및 테스트실제 사용자 서비스 제공접근개발자 중심, 내부 접근고객 대상, 최소 접근 권한안정성기능 개발 우선.. 2025. 4. 24.
AI로 공격을 막고, AI로 분석하라 – 구글의 차세대 보안 인프라 ‘AI가 위협도 방어도 만든다’는 말이 딱 들어맞는 시대입니다. 특히 이번 ‘제31회 정보통신망 정보보호 콘퍼런스(NetSec-KR 2025)’에서 구글 클라우드의 사이버 보안 전략은 AI와 클라우드를 중심으로 체계적이고 진화된 형태로 제시됐습니다.🔐 구글의 사이버 보안 해법: 전방위적 대응 전략1. AI, 사이버 보안의 새로운 방패AI의 양면성: AI는 해커의 도구로 악용될 수 있지만, 동시에 보안 솔루션의 핵심 기술로 부상.예: 악성코드 자동 생성, 탐지 회피, 프롬프트 인젝션, 모델 탈취 등.실시간 AI 대응 데모“헤이 제미나이, 이 코드가 악성인지 확인해줘”라는 단순 명령어로 AI가 악성코드를 분석.AI가 보안 전문가의 분석을 자동화·가속화.2. 제로트러스트 아키텍처 (Zero Trust Arc.. 2025. 4. 22.
ElastiFlow로 NetFlow/sFlow/IPFIX 기반 트래픽 분석과 보안 모니터링 🔍 ElastiFlow로 네트워크 트래픽을 한눈에!NetFlow, sFlow, IPFIX 기반 트래픽 모니터링과 보안 분석 ElastiFlow는 NetFlow, sFlow, IPFIX 등의 네트워크 흐름 데이터를 수집, 분석, 시각화할 수 있도록 해주는 오픈소스 네트워크 트래픽 분석 플랫폼으로, 보안 이상 탐지, 트래픽 분석, 네트워크 최적화 등 다양한 목적이며, 주로 Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Filebeat)을 기반으로 네트워크 트래픽 모니터링을 수행하며, 네트워크 보안 분석, 성능 모니터링 및 이상 탐지 등에 활용됩니다.주요 기능ElastiFlow는 주로 Elastic Stack을 활용하여 구성됩니다.다양한 프로토콜 지원NetFlow v5.. 2025. 4. 22.
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