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최근 AI 커뮤니티에서 흥미로운 주장이 돌고 있다. "RAG 파이프라인 만들지 말고, 그냥 Agent한테 직접 찾게 해라." 벡터 DB에 문서를 청킹해서 넣고 유사도 검색을 돌리는 대신, Agent에게 도구를 쥐어주고 스스로 탐색하게 하라는 것이다. 실제로 SOC(보안관제센터) 환경에서 WAF 로그 분석 Agent를 직접 구현해보면서, 이 주장에 대해 꽤 깊이 고민하게 되었다. 결론부터 말하면, 이건 반은 맞고 반은 과장이다.[ RAG의 고질적인 문제 ]RAG가 만능이 아니라는 건 써본 사람이면 다 안다. 대표적인 문제는 세 가지다. 첫째, 청킹 전략이 도메인마다 다르다. 보안 로그를 500토큰 단위로 자르는 것과, 법률 문서를 500토큰 단위로 자르는 건 완전히 다른 문제다. 청킹 하나 잘못 잡으면 r..
AI 에이전트가 우리 대신 일하는 시대다. 브라우저를 제어하고, API를 호출하고, 로컬 머신에서 코드를 실행한다. 그런데 그 에이전트가 피싱 링크 하나에 통째로 넘어간다면? 2026년 2월 초 공개된 CVE-2026-25253은 정확히 그 시나리오다. 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크 OpenClaw에서 발견된 이 취약점은, 사용자가 악성 링크를 한 번 클릭하는 것만으로 원격 코드 실행(RCE)까지 도달한다. CVSS 8.8, 공개 PoC만 66개. 단순한 버그가 아니라, AI 에이전트 시대의 새로운 공격 표면을 보여주는 사례다.1. OpenClaw가 뭔가[ OpenClaw 개요 ]OpenClaw은 로컬에서 돌아가는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크다. 과거에는 Clawdbot, Moltbot이라는 ..
들어가며2025년 12월, MIT CSAIL에서 발표한 "Recursive Language Models" 논문은 LLM의 고질적인 문제인 컨텍스트 윈도우 한계를 근본적으로 다른 방식으로 접근한다. 기존 방식이 "더 큰 창문을 만들자"였다면, 이 논문은 "창문 밖에 창고를 두고 필요할 때 가져오자"라는 발상의 전환을 제안한다. 핵심 결과부터 말하면, RLM은 모델의 컨텍스트 윈도우보다 100배 이상 긴 입력을 처리할 수 있으며, 기존 방법 대비 최대 2배의 성능 향상을 보인다. 비용은 비슷하거나 오히려 저렴하다. 1. 문제 정의: Context Rot이란 무엇인가공식적 정의Context rot은 LLM의 성능이 입력 컨텍스트의 길이가 길어질수록 급격히 저하되는 현상이다. 모델의 물리적 최대 토큰 수(예:..
방화벽이 필요한 이유방화벽(Firewall)은 네트워크 경계에서 트래픽을 통제하는 보안 장비다. 내부 네트워크와 외부 인터넷 사이에 위치해서 들어오고 나가는 모든 패킷을 검사하고, 허가된 것만 통과시킨다. 쉽게 말해 건물 정문의 보안 요원이다. 들어오는 사람마다 신분을 확인하고, 출입 권한이 있는 사람만 통과시킨다.서버를 인터넷에 연결하는 순간을 떠올려보자. 전 세계 누구나 그 서버에 접근을 시도할 수 있다. 실제로 몇 분 안에 자동화된 봇들이 포트 스캔을 시작한다. SSH 무차별 대입 공격, 웹 취약점 스캔, 랜섬웨어 전파 시도가 24시간 끊임없이 들어온다. 방화벽 없이 서버를 운영하는 건 현실적으로 불가능하다.패킷 필터링의 동작 원리패킷과 헤더 정보네트워크 통신은 패킷 단위로 이루어진다. 웹사이트 하..
현재 경진대회에 참가하여 보안 장비에서 발생한 로그들을 LLM API를 사용하여 분석하는 애플리케이션을 개발중에 있다. 대회 참여긴 하지만, 실제 업무 환경에서 사용될 애플리케이션을 개발하는 과정이기에 꽤나 심혈을 기울이고 있는 상황이다. 이 과정에서 겪은 문제에 대해 기술해보려고 한다. 보안 로그를 AI로 분석하는 시스템을 만들면서 가장 먼저 부딪힌 문제는 의외로 단순했다. Claude 4.5 Sonnet의 컨텍스트 윈도우가 200,000 토큰인데, 실제 보안 로그를 넣으면 금방 터진다는 것이었다. WAF 로그 몇천 개, IPS 로그 몇천 개를 합치면 순식간에 한계를 넘어버렸다. 처음에는 "그냥 샘플링하면 되지 않나"라고 생각했다. 통계학 시간에 배운 것처럼 전체 데이터의 일부만 뽑아서 분석하면 될 것..
본 포스팅은 https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents을 읽으며 정리 및 요약을 진행한 포스트입니다. 프롬프트 엔지니어링 혹은 컨텍스트 엔지니어링에 관심이 있는 분은 해당 링크를 읽는 것을 권장드립니다. Effective context engineering for AI agentsAnthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.www.anthropic.com 1. 컨텍스트 엔지니어링의 등장 배경[ 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어..
이걸 지금 공부하게 되다니둘다 그냥 같은 VPN인 줄 알았다회사에서 그렇게 용어를 남발해댔는데 몰랐다니 -ㅅ- 1. VPN의 필요성과 등장 배경[ VPN이란 무엇인가 ]최근 재택근무와 원격근무가 늘어나면서 VPN에 대한 관심이 높아졌다. VPN은 인터넷 같은 공중망을 통해서도 마치 사설망처럼 안전하게 데이터를 주고받을 수 있는 기술이다. 회사 내부망이나 특정 네트워크에 직접 연결된 것과 유사한 환경을 만들어주어, 외부에서 접속할 때도 안전하게 정보를 주고받을 수 있다. [ VPN의 핵심 기능 ]VPN이 제공하는 핵심 기능은 크게 세 가지다.먼저 보안성이다. 전송되는 데이터가 암호화되므로 외부 공격이나 도청으로부터 보호받을 수 있다. 다음으로 프라이버시 보호다. VPN 서버를 통해 접속하면 사용자의 실제 ..
https://youtu.be/XSZP9GhhuAc?si=ZgUK-S-I0wFw2xmHhttps://youtu.be/gv0WHhKelSE?si=r6HLoJ5EdYg8ANfm 위 두 개의 영상을 보고 나서 내용을 정리한 포스팅입니다.1. Claude Code의 등장과 그 의미[ Claude Code란 무엇인가 ]Claude Code는 Anthropic이 개발한 터미널 기반 코딩 에이전트로, 개발자의 코딩 방식을 근본적으로 변화시키는 도구이다. Anthropic의 Applied AI 팀 소속 Cal은 Claude Code를 통해 개인 프로젝트를 진행하면서 주말 동안 엄청난 진척을 경험했고, 평소라면 불가능했을 만큼 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있었다고 한다.Claude Code의 핵심은 "터미널에서 모든..
