조직 곳곳에 흩어진 모델·에이전트·추론 파이프라인을 찾아 인프라와 위협 정보에 연결하는 AI 자산 인벤토리의 구조를 설명합니다.
AI 코딩이 빨라질수록 의존성의 취약점·라이선스·구성요소 목록을 함께 확인해야 하는 이유와, Dependency analytics의 검사 흐름을 설명합니다.
AI 안전장치가 모델의 거절 학습, 접근 권한, 도구 실행 통제에서 각각 무엇을 막는지와 탈옥이 왜 그 경계를 시험하는지 정리합니다.
Linux가 여러 스레드의 잠금 대기를 조정하는 futex와 Requeue-PI의 구조를 설명하고, 대기자의 소유권을 잘못 다루면 왜 커널 메모리 안전성 문제로 이어지는지 짚습니다.
알려진 취약점이 모두 같은 긴급도를 갖지 않는 이유와, 실제 악용 증거·인터넷 노출·침해 확인을 묶어 패치 순서를 정하는 KEV의 구조를 설명합니다.
AI 에이전트가 외부 도구와 연결할 때 쓰는 Model Context Protocol(MCP)을 설명합니다. 도구 설명이 행동 지시로 읽힐 수 있어, 연결 규약이 보안 경계가 되는 이유를 짚습니다.
두 곳 이상의 클라우드를 함께 쓸 때 보안팀이 발견·우선순위·수정 책임을 어떻게 한 흐름으로 읽어야 하는지 설명합니다.
저장소마다 흩어진 비밀 탐지 규칙을 조직과 엔터프라이즈 범위에서 관리하는 방식, 그리고 API 자동화에 남은 UI 경계를 설명합니다.
호르무즈 위기가 동북아 원전 논의를 밀어 올린 장면과, AI 에이전트 보안·데이터베이스 설계·스테이블코인 금융의 다음 확인 지점을 한 호로 묶습니다.
AWS Security Hub가 AWS와 Azure의 보안 위험을 한 화면에서 발견·우선순위화하는 방식과, 그 화면만으로 해결되지 않는 운영 책임을 정리합니다.
Cloudflare가 왜 웹 보안·콘텐츠 유통·AI 에이전트 트래픽 이야기에서 반복 등장하는지 짚습니다. CDN 회사를 넘어, 사람과 봇과 에이전트가 웹 자원에 접근하는 규칙을 정하는 길목으로 읽습니다.
IonQ를 양자컴퓨팅의 대표 상장사 이름이 아니라, 이온 포획 방식의 장점과 상용화 증거를 나눠 봐야 하는 회사로 정리합니다.
온프레미스 SharePoint Server를 취약점 대응만이 아니라 패치·AMSI·로그·접근 경계·키 관리가 이어지는 보안 체계로 설명합니다.
ABB Ability Edgenius에 영향을 준 CVE-2026-31431이 어떤 조건에서 시스템 권한 상승으로 이어지는지, 영향받는 버전과 수정·완화 방법을 정리합니다.
ABB Advant Master Online Builder의 CVE-2025-13162가 왜 로컬 접근 통제 문제인지, 영향받는 버전과 800xA 배포 매체에서 취약점이 되살아난 경위를 정리합니다.
Microsoft가 MCP 도구 설명 오염 공격을 예로 들어, 기업용 AI 에이전트 보안이 권한 관리만으로는 부족해지는 이유를 설명합니다. 도구 목록, 설명 변경, 행동 승인, 감사 로그를 함께 봐야 하는 이유를 짚습니다.
AIDev 데이터셋의 4,022개 PR을 분석한 연구가 에이전트가 만든 코드에서 어떤 보안 문제가 나타났는지 살펴봅니다. 발견된 보안 냄새와 사람이 놓친 비밀정보의 간격을 나눠 읽습니다.
AWS Security Hub가 Azure 리소스까지 한 화면에서 점검하게 되면서, 멀티클라우드 보안 운영의 중심이 어디에 놓이는지 살펴봅니다.
Security Hub의 새 스캔 기능이 보안그룹 표만 보는 대신 AWS와 Azure 리소스의 실제 외부 도달 가능성을 확인한다는 점을 짚습니다.
CISA·NSA와 국제 파트너가 소프트웨어 제조사와 온라인 서비스 제공자를 위해 제시한 coordinated vulnerability disclosure 프로그램의 범위와 아직 공개 페이지에서 확인할 수 없는 부분을 살펴봅니다.
CISA와 네 나라의 사이버 보안 기관이 소프트웨어 제조사와 온라인 서비스 제공자에게 취약점 신고를 공개 정책과 처리 절차로 다루는 지침을 제시했습니다.
GhostLock(CVE-2026-43499)이 Linux futex Requeue-PI 경로에서 어떤 실수로 시작했고, 왜 단순한 충돌이 아니라 권한 상승과 컨테이너 탈출로 이어졌는지 짚습니다.
Lineation이 여러 AI 모델과 도구를 한 통제면에서 관찰·정책 적용·방어하겠다고 제시한 방식을 살펴봅니다. 제품이 확인해주는 구조와 설계 파트너를 위한 목표 수치를 나눠 읽습니다.
Microsoft가 양자내성 암호 전환 목표를 2029년으로 당긴 이유를 짚습니다. 핵심은 새 알고리즘 고르기가 아니라, 회사 안에 흩어진 암호와 신뢰 체인을 찾아 바꾸는 일입니다.
자동 보안 도구의 빨간 경고를 곧바로 결론으로 받아들이면 왜 운영이 흔들리는지 짚습니다. 취약점 점수, 스캐너 라벨, 실제 공격 증명이 어떻게 다른지 살펴봅니다.
ZenVeil이 AI 코딩 도구에서 생길 수 있다고 설명하는 보안 문제와 샘플 검사 결과를 살펴봅니다. 제품이 주장하는 범위와 실제로 제시된 확인 지점을 나눠 읽습니다.