AI
이메일·예약·결제까지 맡는 Meta Muse, 전용 보안 VM 품은 개인 AI 에이전트의 확장
대화형 비서가 브라우저를 열고 양식을 채우며 이메일·여행 예약·결제까지 대신하는 실행형 에이전트로 넘어간다. Meta Muse는 미국에서 무료 중심으로 출시됐고, 독립 감시 에이전트와 일회용 결제 카드를 안전장치로 붙였다.
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AI 해커뉴스
Chrome ‘종료 시 데이터 삭제’에도 google.com은 남았다
Chrome에서 창을 닫을 때 사이트 데이터를 지우도록 설정해도 google.com의 쿠키와 저장소가 남는다는 재현 보고가 큰 관심을 모았다. 두 대의 Mac에서 확인된 독립 조사인 만큼 결함 가능성은 구체적이지만 Google의 확인과 수정 여부는 아직 남은 단계다.
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AI 해커뉴스
Mullvad 공개 암호화 DNS 종료, 11월 2일 전 Quad9로
Mullvad가 2022년부터 운영한 무료 공개 DoH 서버를 2026년 11월 2일 닫고 Quad9 후원으로 방향을 바꾼다. VPN 내부 DNS는 그대로지만 수동 설정과 Apple 기기 프로필 이용자는 직접 이전해야 한다.
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LLM
OpenAI, 프런티어 모델에 제로 데이터 보존 옵션 도입
OpenAI가 8월 20일부터 GPT-5.6 등 프런티어 모델 API에 제로 데이터 보존 옵션을 제공한다. 세션 종료 후 사용자 입출력이 서버에 남지 않아, 의료·금융 등 규제 산업 기업 고객의 AI 채택 장벽을 낮추려는 조치다.
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AI X/Twitter
OpenAI, 데이터 보관 없이 여러 대화의 위험 패턴을 탐지하는 Private Safety Processing 공개
기업이 프런티어 모델을 쓰면서도 민감한 대화 원문을 남기지 않을 선택지가 넓어진다. OpenAI는 여러 상호작용에 걸친 위험을 탐지하되 직원에게 원문을 노출하지 않는 Private Safety Processing을 9월부터 순차 도입할 계획이다.
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AI X/Twitter
ChatGPT가 앱 활동을 기억한다…48시간 보관·화면 캡처 없는 Computer History
ChatGPT와 Codex가 사용자의 앱·웹 활동을 문맥으로 참조하는 기능이 macOS에 추가됐다. 수집 이벤트는 48시간 뒤 삭제되지만, 생성된 로컬 기억 파일과 프롬프트 주입 위험은 사용자가 직접 관리해야 한다. 화면·마이크·비공개 탐색은 기록하지 않으며 기본값은 꺼짐이다.
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LLM 해커뉴스
암호화했지만 모델끼리는 읽혔다…reasoning trace 격리의 빈틈
암호화된 reasoning block이 세션과 모델 경계를 넘어 재사용된다는 실험에 관심이 모였다. 강한 모델이 만든 trace를 약한 형제 모델에 넣고 jailbreak하면 숨겨진 추론과 민감정보가 평문으로 돌아오는 구조다.
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AI X/Twitter
ChatGPT Health, Apple Health와 의료기록 연결로 미국 사용자부터 시작
미국 ChatGPT 사용자는 Apple Health와 지원 의료기록을 연결해 검사 결과와 활동 데이터를 대화 맥락에 넣을 수 있다. OpenAI는 매주 3억 명 이상이 건강 질문을 한다며, 연결 데이터는 foundation model 학습과 광고 타깃팅에 쓰지 않는다고 밝혔다.
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LLM X/Twitter
3.6 bits per parameter, LLM 암기 위험을 수치로 다시 보는 ICML 연구
LLM이 학습 데이터를 얼마나 암기하는지에 대해 NVIDIA가 ICML 논문을 공유했다. 핵심 수치는 parameter당 약 3.6 bits로, privacy와 scaling 논의를 사례가 아닌 용량 문제로 바꾼다.
1분 소요 22 조회
LLM 해커뉴스
Claude Code prompt marker 논란, 투명성이 쟁점인 이유
숨은 Unicode marker 자체보다 개발자 도구가 이를 설명 없이 system context에 넣는 방식이 논점이다.
1분 소요 26 조회
LLM 뉴스 큐레이션
리서치 에이전트가 검색어로 비밀을 흘리는 MosaicLeaks 실험
ServiceNow 연구진은 로컬 문서와 웹 검색을 오가는 deep research 에이전트가 사내 정보를 검색어 조각으로 흘릴 수 있음을 보였다. PA-DR 훈련은 전체 정보 유출률을 34.0%에서 9.9%로 낮췄지만, 성능만 올리는 훈련은 유출을 키웠다.
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AI
잊었다는 AI, 정말 지웠나… Google 새 감사법은 수천 샘플로 잡아낸다
Machine unlearning의 약속은 “다시 학습하지 않고도 지운다”지만, 검증은 비쌌다. Google Research는 2026년 6월 10일 Regularized f-Divergence Kernel Tests를 공개하며 일부 privacy violation을 기존 수백만 샘플 대신 수천 샘플로 탐지했다고 밝혔다.
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