Probabilistic AI 시스템 방어를 위한 다층적 행동 검증 체계 구축
Article: Virtual panel: Security in the Machine Age: Expert Insights on AI Threat Evolution
단일 RTX 5070 기반 Defender Swarm의 98% Adversarial Defense 달성
The Hive Are Evolving!
ML Safety Evaluation Framework 대상 Adversarial Attack 가속화 및 학술적 전문화
PREDICTION-20260503-0003: craft-and-peer-recognition [2026-Q2 through 2026-Q4]
RTX 5070 단일 GPU로 671B 모델 공격 대비 방어율 99% 달성
99%% Defense Rate Across 500 Rounds: A Self-Healing Swarm on a $550 GPU
시스템 침투를 넘어 신뢰 인프라 자체를 공격하는 Trust Compromise Engineering의 대두
Cybersecurity Is Entering Its Most Dangerous Era: When Machines Attack Trust Itself
AI 특화 Failure Mode 대응을 위한 Adversarial Testing 체계 구축
What Is AI Red-Teaming? A Practical Introduction for Security Professionals
LLM 취약점 정밀 진단을 위한 Red-Teaming 체계 구축 및 Adversarial 분석 전략
AI Red-Teaming for Beginners: Where to Start and What to Test
MLOps와 DevSecOps 통합을 통한 AI 생애주기 전반의 Defense in Depth 구현
Building Secure AI Systems from Design to Deployment