Wizard of JAVA

David Myriel | InfoWorld2024.09.24 벡터 데이터베이스는 데이터를 저장한다는 점에서 다른 데이터베이스와 똑같다. 유사성은 대부분 이게 전부다. 특히 인공지능과 관련해서는 더욱 그렇다.대부분의 기존 데이터베이스는 구조화된 쿼리와 관계형 데이터가 주를 이루는 트랜잭션 워크로드를 위해 구축되었다. 반면, 벡터 데이터베이스는 생성형 AI, 머신러닝 추론, 추천, 자연어 처리와 같은 최신 워크로드를 지원하도록 구축된 비정형 데이터에 관한 것이다. 사실 벡터 데이터베이스는 AI 시스템의 기반이 되는 비정형적이고 기능이 풍부한 벡터에 초점을 맞추기 때문에 이러한 시스템은 지금까지 우리가 알고 있던 데이터베이스가 아닌 AI 기반 검색 엔진에 가깝다. 실제로 벡터 데이터베이스를 사용하면 단순 데..

입력 : 2024-09-26 19:06      ISEC Training Course DAY 1, ‘문서형 악성코드 구조 이해 위협 인자 식별·추출 교육’ 실습한글, PDF, 워드 등 문서 프로그램 정상 기능 속 숨은 악성코드 식별·추출 방법은? [보안뉴스 박은주 기자] 이미 여러 기업에서 보안 솔루션을 사용하고 있음에도 불구하고 문서형 악성코드로 인한 피해가 가장 많이 발생한다. 문서형 악성코드는 사회공학적 기법으로 사용자를 속이고, 보안 솔루션 탐지를 회피하며 변형이 잦아 완벽한 방어가 어렵다. 보안 솔루션이 미처 발견하지 못하는 위협을 식별·분석하고 위협에 대응할 수 있는 능력이 보안 담당자에게 요구된다. 10월 개최되는 ISEC 2024에서 KAIST 사이버보안연구센터와 함께 인공지능을 활용해 문..

Evan Schuman | Computerworld2024.08.19  오늘날 CIO가 직면한 큰 과제 중 하나는 생성형 AI 도구를 배포해야 한다는 끊임없는 압박과 기업이 지역, 국가, 종종 국제 규정을 준수해야 한다는 필요성을 조화시키는 것이다. 문제의 핵심은 생성형 AI 시스템의 본질에 깊이 내재된 모순이다. IT 전문가가 수십 년 동안 훈련해 온 소프트웨어와 달리 생성형 AI는 다음 논리적 단계를 추측하는 예측형 시스템이다. 누군가가 주어진 문제를 처리하는 방법에 대해 매우 명시적이고 규범적인 제한 사항을 작성하지 않으면, 생성형 AI는 노출된 데이터를 기반으로 스스로 문제를 해결하려고 시도한다.  이것이 어떻게 잘못될 수 있는지를 보여주는 대표적인 예는 인사팀에서 생성형 AI 도구에 수많은 입사..