기업 기술블로그의 Security 관련 글 327개
안녕하세요, 누구나 쉽게 시작하는 클라우드 네이버 클라우드 플랫폼 ncloud.com 입니다. 공공기관의 클라우드 도입이 확대되면서 실무자가 가장 먼저 확인해야 하는 질문이 있습니다. “우리가 보유한 정보는 어떤 등급일까?” “이 정보를 어떤 클라우드에서 처리할 수 있을까?” 이에 대한 기준을 제시하는 것이 국가 클라우드컴퓨팅 보안 가이드라인입니다. 국가·공공기관이 클라우드를 직접 구축하거나 민간 클라우드 서비스를 이용할 때 준수해야 하는 보안
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9월 중순부터 10월 중순까지 AI 업계가 주목한 주요 보안 소식을 모아 보았습니다.
ISMS-P 의무화와 현장 실증 중심 심사 개편안, 2026년 10월 31일부터 바뀌는 안전성 확보조치 기준을 정리합니다. Teleport로 접근 권한·외부 접속 인증·접속기록을 준비하고, GitLab으로 의존성·컨테이너의 취약점·패치 이행 현황을 보여 주는 방법도 다룹니다.
데이터 주권은 하나의 조건이 아니라 역내 법인 실체·운영 통제권·암호화 키·공급망·네트워크 경로라는 다섯 요건으로 나뉩니다. 데이터 소재지가 역내여도 암호화 키를 사업자가 보관하면 역외 당국의 자료 제출 ... Read More
if(kakao)26, 온라인 라이브로 함께하세요 10월 13일과 14일, 카카오 AI 캠퍼스에서 if(kakao)26이 열립니다. 현장에 함께하기 어려운 분들도 온라인으로 발표를 만나보실 수 있습니다. 키노트를 포함한 모든 발표 세션이 라이브 스트리밍으로 제공되며, 누구나 온라인 시청이 가능합니다. if(kakao)26 DAY 1 키노트 & AI 시대의 개발자 신뢰와 안전 AI 방향성 상생과 성장 Model & Agent : if(kakao)
Claude Code와 Codex CLI는 모델이 아니라 파일을 읽고, 도구를 실행하며, 권한을 묻는 에이전트입니다. OpenAI 호환 중계기(LLM Gateway) 뒤에서 이들을 안전하게 사용하려면 이러한 에이전트 성질을 다스려야 합니다. 본 글에서는 에이전트 능력을 끄고 결정적인 LLM 백엔드로 활용하는 '격리된 채팅', 등록된 폴더 안에서 코딩 어시스턴트로 작동하게 하는 '작업 폴더', 샌드박스를 쓸 수 없는 기업 PC에서 CLI의 권한
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오픈 소스 취약점의 패치가 리포지터리에 늦게 반영되는 이유와 OSV-Scanner와 GitLab CI로 반영 지연을 줄이는 패치 사이클을 다룹니다. 실습에서는 자동 수정 MR로 취약점 8건을 3건으로 줄였습니다.
조직의 AI 전환(AX)을 위해서는 구성원이 AI로 업무에 필요한 정보를 찾고, 그 과정에서 만든 도구와 지식을 다른 구성원도 활용할 수 있어야 합니다. 또한 조직은 누가 얼마나 썼는지 알아야 하고, 사내 시스템과 안전하게 연결되어야 하고, 한 팀이 만든 것을 다른 팀이 다시 만들지 않아야 합니다. 이 문제가 해결되지 않으면 에이전트는 개인 PC 안에 머물고, 조직의 AX는 시작되지 […]
데이터 주권은 저장 위치뿐 아니라 데이터가 오가는 네트워크 경로까지 통제해야 완성됩니다. 저장을 역내로 묶어도 트래픽이 역외 통신망을 경유하면 이동 중 데이터가 다른 관할권에 노출됩니다. 데이터 ... Read More
AhnLab Integrated Security Fair 2026에 참가한 안랩클라우드메이트 소식을 전합니다.
Vercel 공식 MCP로 AI가 할 수 있는 일(도구 213개), 14개 AI 도구 연결법, OAuth 인증, 결제·권한 주의점과 Vercel 밖 서버·DB 선택지를 정리했어요.
클라우드플레어가 해 주는 일(DNS·CDN·SSL·보안), 무료 플랜 범위, 설정 순서, 520~526 오류 원인과 해결을 정리했어요. 서울 실측은 연결 약 5ms, 캐시 페이지 30~37ms예요.
견적서 항목과 직접·빌더·프리랜서·에이전시별 값을 정리했어요. 2026-10-01 공개 가격으로 도메인·호스팅·SSL 1년 유지비를 계산하니 9만 2,400원~18만 원이었어요.
데이터 소재지와 데이터 주권은 다른 개념입니다. 국내 데이터센터에 저장했다는 사실만으로는 데이터 주권이 확보되지 않습니다. 데이터 주권은 저장 위치가 아니라 그 데이터를 운영하는 기업이 어느 나라 ... Read More
개요 기업 환경에서 여러 데이터 과학자가 Amazon SageMaker Studio를 공유하여 사용할 때, 사용자별로 세밀한 데이터 접근 권한을 관리하고 감사 추적을 수행하는 것은 중요한 보안 요구사항입니다. 그러나 기존의 IAM Role 기반 접근 방식에서는 SageMaker Studio의 모든 사용자가 동일한 Execution Role을 공유하게 되어, 개별 사용자를 식별하고 차별화된 권한을 부여하는 것이 어려웠습니다. IAM Identit
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