데이터 포이즈닝(Data Poisoning)이란? AI 학습 데이터를 조작해 답을 바꾸는 공격
데이터 포이즈닝은 공격자가 AI 학습 데이터에 악의적인 정보를 넣어 모델의 판단이나 성능을 바꾸려는 공격입니다. 프롬프트 인젝션·데이터 드리프트·데이터 누수와의 차이, 쉬운 예시, 점검 순서를 설명합니다.
Claude Artifacts 사용법: 회의 운영안을 클릭형 검토 체크리스트로 정리하는 법
Claude Artifacts로 회의 운영안을 독립적인 검토 화면으로 만들고, 누락 항목을 확인해 사람 승인까지 연결하는 실무 순서를 안내합니다.
Gemini Live 사용법: 말로 회의 리허설을 시작하고 다음 행동을 정리하는 법
Android용 Gemini Live에서 회의 목적과 예상 질문을 말로 점검하고, 리허설 뒤 확인할 근거와 다음 행동을 정리하는 시작 순서를 안내합니다.
Gemini Canvas와 맞춤 Gem 비교: 반복 보고서는 어디에서 만들고 다듬을까
반복 보고서의 지침을 재사용할 때는 맞춤 Gem을, 이번 보고서의 문단과 형식을 직접 고칠 때는 Gemini Canvas를 고르는 기준과 검토 순서를 안내합니다.
AI 게이트웨이(AI Gateway)란? 여러 AI 모델과 API를 한곳에서 관리하는 방법
AI 게이트웨이는 앱과 여러 AI 모델·도구 사이에 놓여 인증, 사용량 제한, 모델 선택, 기록을 한곳에서 관리하는 중간 계층입니다. API 게이트웨이·모델 라우팅·정책 엔진과의 차이와 안전한 도입 순서를 쉽게 설명합니다.
브리스톨 마이어스 스큅의 NVIDIA Vera Rubin AI 팩토리, 신약 연구가 바뀌는 이유
브리스톨 마이어스 스큅이 NVIDIA Vera Rubin 기반 AI 팩토리를 도입합니다. 신약 연구에서 AI 인프라와 BioNeMo, 예측 기반 실험, 연구 워크플로가 어떤 변화를 만드는지 살펴봅니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란? 챗GPT를 이해하는 가장 쉬운 기본 개념
대규모 언어 모델(LLM)은 많은 텍스트를 학습해 다음에 올 단어와 문장을 예측하는 AI 모델입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI와의 관계, 작은 언어 모델·추론 모델과의 차이, 안전하게 쓰는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.
AI 에이전트 권한 설계: Microsoft가 말한 최소 권한·도구 바인딩 3가지
Microsoft Security가 제안한 AI 에이전트 최소 권한 설계를 정리합니다. 관리형 ID, RBAC, 도구 바인딩으로 데이터 접근과 실행 범위를 제한하고, 승인과 감사 로그까지 연결하는 실무 체크포인트를 살펴봅니다.
AI 업무 자동화는 어떤 낮은 위험 작업부터 시작하면 좋나요? 초보자 첫 선택 기준
AI 초보자 QnA 질문 AI 업무 자동화는 어떤 낮은 위험 작업부터 시작하면 좋나요? 답변 처음에는 실수해도 되돌리기 쉽고, 사람이 결과를 바로 확인할 수 있는 일부터 자동화하세요. 예를 들면 개인용 할 일 알림, 회의 전 체크리스트 초안, 공개 자료의 제목 목록 정리처럼 결정권이 사람에게 남는 작업이 좋습니다. 반대로 결제, 고객에게 보내는 확정 메시지, 개인정보가 든 자료…
AI가 테스트를 자동으로 돌리게 해도 되나요? 초보자 안전 실행 기준
AI 초보자 QnA 질문 AI가 테스트를 자동으로 돌리게 해도 되나요? 답변 가능합니다. 다만 처음에는 무엇을 실행하는지 알 수 있는 작은 테스트만 허용하세요. AI가 제안한 명령과 결과를 확인하고, 실제 서비스·결제·외부 데이터에 영향을 주는 명령은 따로 검토하는 것이 안전합니다. 짧게 답하면 AI는 테스트 명령을 찾아 실행하고 결과를 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 통과 표시만 보고…
