반복할수록 코드 보안은 취약해진다
LLM 반복 체인의 43.7%가 기준선보다 더 많은 취약점을 만들어냅니다. SAST 스캐너를 추가하면 오히려 악화됩니다. SCAFFOLD-CEGIS는 보안 저하율을 2.1%로 줄입니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
에이전트 샌드박스는 제안일 뿐입니다
한 공격자가 GitHub 이슈를 열고 Cline의 다음 릴리스에 악성코드를 심었습니다. 에이전트 샌드박스는 세 가지 수준에서 실패합니다. 실제로 효과가 있는 방법을 소개합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트 관측성: 보이지 않는 것을 모니터링하는 방법
AI 에이전트는 운영자의 가시성이 전혀 없는 상태에서 디스크, CPU, 네트워크를 소비합니다. 세 가지 관측성 계층이 피해가 돌이킬 수 없게 되기 전에 그 공백을 메웁니다.
AI & Technology조용한 유출(Silent Egress): 만든 적 없는 공격 표면
악성 웹 페이지가 URL 메타데이터에 명령을 심었습니다. 에이전트는 그 페이지를 가져와 독을 읽었고, API 키를 밖으로 내보냈습니다. 오류도, 기록도 없었습니다.
AI & Technology세션이 곧 커밋 메시지다
Git은 무엇이 변경되었는지를 기록합니다. 에이전트 세션은 왜 변경되었는지를 기록합니다. 에이전트가 코드를 작성할 때, 세션 트랜스크립트가 진정한 설계 문서이지만 — 우리는 그것을 버리고 있습니다.
AI & Technology컨텍스트가 새로운 메모리입니다
컨텍스트 엔지니어링은 에이전트 개발에서 가장 큰 영향을 미치는 기술입니다. 세 가지 압축 레이어가 200K 토큰 윈도우를 부담에서 강점으로 전환합니다.
AI & TechnologyCLI 논제
세 개의 인기 HN Claude Code 스레드가 하나의 결론으로 수렴합니다: CLI 우선 아키텍처가 IDE 에이전트 워크플로우보다 더 저렴하고, 빠르며, 조합성이 뛰어납니다.
AI & Technology프로테제 패턴
희소 전문가 접근 권한을 가진 7B 모델이 50배 크기의 에이전트와 대등합니다. 일상 작업은 소형 모델에, 판단은 프론티어 모델에 라우팅.
AI & Technology인프라로서의 Claude Code
Claude Code는 IDE 기능이 아닙니다. 인프라입니다. 84개의 훅, 48개의 스킬, 19개의 에이전트, 그리고 15,000줄의 오케스트레이션이 이를 증명합니다.
AI & TechnologyNIST에 제출한 AI 에이전트 보안에 관한 의견
NIST에 제출한 프로덕션 증거: AI 에이전트 위협은 행동적입니다. 7가지 실패 모드, 3계층 방어, 60일 세션에서 발견한 프레임워크 격차.
AI & TechnologyClaw의 해부학: 오케스트레이션 레이어로서의 84개 Hook
84개 hook, 43개 skill, 19개 agent로 이루어진 프로덕션 오케스트레이션 레이어의 실제 모습과 세 가지 패턴.
AI & Technology날조 방화벽: AI 에이전트가 거짓을 게시할 때
자율 에이전트가 72시간 동안 8개 플랫폼에 날조된 주장을 게시했습니다. 훈련 단계의 안전 장치는 게시 경계에서 실패했습니다. 해결책을 소개합니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
