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스케일링 법칙의 임계점: AGI라는 신기루와 인공지능 산업의 거대한 오판
인공지능 산업이 스케일링 법칙의 한계와 수익 체감 구간에 진입함에 따라 단순한 규모 확장을 넘어선 새로운 전략이 요구되고 있습니다. 데이터 고갈과 물리적 한계를 극복하기 위한 근본적인 AI 아키텍처 전환의 필요성과 미래 방향성을 제시합니다.
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GKE Agent Sandbox 출시: AI 에이전트 보안의 혁신인가, 관리 지옥의 시작인가?
GKE Agent Sandbox는 1초 미만의 빠른 프로비저닝을 제공하지만, 웜 풀 방식에 따른 높은 인프라 비용과 gVisor의 성능 오버헤드 및 클라우드 종속성 문제를 수반합니다. AI 에이전트 보안을 위해 이 기술을 도입하기 전, 아키텍트가 반드시 고려해야 할 경제적 비용과 기술적 제약 사항을 상세히 분석합니다.
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제로 트러스트의 역설: NIST 800-207이 놓친 단일 장애점과 사이버 회복력의 미래
제로 트러스트 아키텍처가 초래하는 IAM의 단일 장애점 위험을 분석하고, 기술적 복잡성과 휴먼 에러를 극복하여 시스템의 자가 치유 능력을 확보하는 사이버 회복력의 중요성을 살펴봅니다.
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진화하는 Rowhammer: DDR5와 PRAC조차 뚫리는 하드웨어 보안의 임계점
DDR5의 Rowhammer 방어 기제가 Phoenix 공격 등으로 무력화됨에 따라 하드웨어 보안에 대한 낙관론이 한계에 직면했습니다. 메모리 취약점을 보완하기 위해 리프레시 주기(tREFI) 단축과 같은 실무적인 대응 전략 수립이 시급합니다.
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RLHF: 인공지능의 지능을 완성하는 마지막 단추인가, 인간의 편향을 비추는 정교한 거울인가
RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)는 인공지능이 인간의 의도와 가치에 부합하도록 만드는 정렬 기술의 핵심입니다. 모델의 규모를 넘어선 성능 최적화 원리와 보상 해킹 등 기술적 부작용을 극복하기 위한 AI 정렬의 중요성을 탐구합니다.
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