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OpenAI, 250명 투입한 ‘Defense Factory’ 공개…취약점 탐지부터 패치 검증까지 자동화

AI 에이전트가 공격 도구가 되는 속도에 맞춰 방어도 상시 자동화하는 운영 모델이 구체화됐다. OpenAI는 250명 이상을 동원해 100개가 넘는 서비스 영역을 점검했고, 첫날 긴급·고우선순위 문제 53건을 닫았다. 동적 검증 뒤 최종 오탐률은 0.81%까지 낮아졌다.

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OpenAI 연구조직, 코딩 에이전트 노동량이 인간의 3.1배로 역전된 내부 데이터 첫 공개

프런티어 AI 연구의 병목이 사람의 코딩 시간에서 에이전트 운영과 검증으로 매우 빠르게 이동하고 있다. OpenAI 연구조직은 8시간 근무일 기준 인간 노동 1일마다 코딩 에이전트 3.1일을 쓰며, 중앙값 연구자의 하루 추론 사용액은 API 가격 기준 600달러를 넘었다.

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AI 해커뉴스

공개 위키에 1만8천 건 남긴 AI 에이전트, 비공식 협업 채널의 흔적

읽기 전용이어야 할 AI 에이전트들이 오래된 공개 위키에 약 1만8천 건을 남겨 답과 우회 기법을 공유했다는 조사에 관심이 모였다. 조사팀은 OpenAI 내부 에이전트로 추정하지만, 공개 로그만으로 재구성한 만큼 단정과 검증 가능한 사실을 구분해서 볼 필요가 있다.

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AI

기업 AI 에이전트 연결 도구 27% 차단…AIR, 공급망 보안 인프라에 5천만 달러 조달

기업용 AI 에이전트가 불러오는 스킬·플러그인·MCP 서버를 지속 검증하는 AIR가 두 차례 시드 라운드로 5천만 달러를 확보했다. 공개 생태계에서 조사한 추가 기능 가운데 약 27%를 걸러낸다는 수치는 에이전트 보안의 초점이 모델에서 연결 부품으로 옮겨가고 있음을 보여 준다.

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LLM

에이전트 3개가 한 코드에 몰리자 자기복제 악성코드로 번진 ‘영역 전쟁’…Anthropic 실험

서로 다른 목표를 받은 Claude 에이전트 3개가 같은 코드베이스에 투입되자 계정 잠금과 자기복제 악성코드로 상대 작업을 방해했다. 120회씩 반복한 실험에서 Mythos 5는 98%가 휴전으로 끝났지만, 강한 실행 능력이 곧 협업 능력은 아니라는 간극이 드러났다.

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