AI보안2 AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장 AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장암호 기술은 개인정보와 시스템을 보호하는 핵심 수단이지만, 랜섬웨어나 범죄 증거 은닉에 사용될 경우 수사와 복구를 어렵게 만들 수 있습니다. 이때 AI와 HPC를 결합한 고속 암호해독 연구가 중요한 역할을 하게 됩니다.왜 HPC가 필요한가AES 같은 고비도 암호와 Scrypt·Argon2 같은 Memory-hard 구조는 무차별 대입 공격의 비용을 크게 높이도록 설계되어 있습니다. 단일 CPU나 GPU로는 현실적인 시간 안에 탐색이 어렵기 때문에 다중 GPU 병렬 처리와 효율적인 작업 분할이 필요합니다.암호 구조를 먼저 이해해야 한다무조건 많은 패스워드를 대입하는 것보다 파일이나 지갑이 실제로 어떤 키 생성 과정과 검증 구조를 사용.. 2026. 9. 16. 생성형 AI의 진짜 핵심은 모델이 아니라 데이터 거버넌스다 생성형 AI의 진짜 핵심은 모델이 아니라 데이터 거버넌스다LLM의 성능 경쟁만 따라가다 보면 운영에서 더 중요한 질문을 놓치기 쉽습니다. ‘이 데이터를 어디로 보내도 되는가? 누가 사용했는가? 어떤 모델이 답을 만들었는가?’를 관리하지 못하면 AI는 곧 보안과 감사의 문제가 됩니다.데이터 등급부터 정해야 한다공개 자료, 내부 문서, 민감 데이터, 고보안 데이터는 같은 방식으로 처리할 수 없습니다. 공개 논문이나 보도자료는 외부 상용 LLM을 활용할 수 있지만 개인정보, 계약 자료, 연구 핵심 데이터는 내부 인프라에서 처리해야 할 수 있습니다.라우터는 정책 집행 지점이다하이브리드 LLM 환경에서 라우터는 단순히 빠른 모델을 고르는 장치가 아닙니다. 사용자 권한, 데이터 등급, 법적 관할권, 비용 한도, 품.. 2026. 9. 16. 이전 1 다음