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미국 NIST 산하 인공지능표준혁신센터(CAISI)가 5월 5일 Google DeepMind, Microsoft, xAI와 프런티어 AI 모델의 공개 전 국가안보 평가 협정을 체결했다. OpenAI와 Anthropic은 기존 협정을 재협상했다.

HN의 쟁점은 “모든 CVE를 똑같이 봐야 한다”가 아니라, NVD가 대부분의 enrichment를 늦출 때 누가 severity와 product metadata를 믿을 만하게 보완하느냐였다.

Perplexity는 2026년 3월 31일 leading-edge AI system의 security, trustworthiness, practical defense를 연구하는 Secure Intelligence Institute를 출범한다고 밝혔다. Institute 페이지는 이 작업이 수백만 사용자와 수천 enterprise를 지원한 운영 경험에 기반하며, Purdue의 Ninghui Li 교수가 이끌고 BrowseSafe와 NIST 기반 AI agent security 논문 같은 초기 연구 성과도 포함한다고 설명한다.

NIST는 2026년 2월 17일 Center for AI Standards and Innovation이 AI Agent Standards Initiative를 시작한다고 밝혔다. 이 프로그램은 autonomous AI system의 확산을 위해 기술 표준, open protocol, agent security와 identity 연구를 함께 다룬다.

NIST는 commercial·government 환경에서 AI가 실제 운영되기 시작한 만큼 post-deployment monitoring이 핵심 요구사항이 되고 있다고 설명하는 AI 800-4 보고서를 공개했다. 이 문서는 unforeseen outputs, drift, incident tracking, broader real-world effects를 포함한 monitoring practice와 open questions를 체계화한다.

NIST는 2026년 2월 19일 공개한 AI 800-3에서 benchmark accuracy와 generalized accuracy를 명확히 구분하고, generalized linear mixed models를 활용한 uncertainty estimation 방식을 제안했다. 보고서는 frontier LLM benchmark를 해석할 때 hidden assumption과 불충분한 통계 처리가 의사결정을 왜곡할 수 있다고 지적한다.

NIST가 2026년 3월 9일 배포 이후 AI 시스템 monitoring 과제를 정리한 NIST AI 800-4를 발표했다. 기능, 운영, human factors, security, compliance, large-scale impacts의 여섯 범주로 이슈를 구조화한 점이 핵심이다.

NIST 산하 CAISI는 2026년 1월 30일 언어모델 자동 벤치마크 평가 가이드 초안 NIST AI 800-2를 공개하고 3월 31일까지 공개 의견을 받는다. 문서는 평가 목표 정의, 실행, 결과 분석·보고의 실무 절차를 제시한다.