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1. 생성형 AI의 발전과 보안 위협최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, 이미지 생성, 텍스트 작성, 음성 합성 등의 기능을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)가 다양한 산업에서 활용되고 있다. 대표적인 예로 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 Llama 등이 있으며, 이들은 자연어 처리(NLP)와 생성 능력을 통해 인간과 유사한 콘텐츠를 만들어낸다. 하지만 이러한 AI 기술이 발전함에 따라, Deepfake(딥페이크)와 같은 악성 콘텐츠의 위험성이 증가하고 있다. Deepfake란 AI 기술을 활용해 사람의 얼굴, 목소리, 행동을 조작하여 가짜 영상을 만드는 기술을 의미한다. 이 기술은 영화, 광고, 교육 등 긍정적인 활용 사례도 있지..

1. 생성형 AI의 원리와 발전: 창작의 새로운 패러다임생성형 AI(Generative AI)는 기존의 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술을 의미한다. 기존 AI가 주어진 입력을 분석하고 최적의 출력을 도출하는 방식이었다면, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 형식의 데이터를 학습하여 사람이 직접 만든 것과 유사한 창작물을 만들어낼 수 있다. 이러한 기술의 발전은 딥러닝(Deep Learning)과 인공신경망(Artificial Neural Networks)의 혁신적인 성과에 기인한다. 특히, **생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)과 변환기 기반 모델(Transformer-Based Models)**이 생성형 ..

1. 생성형 AI와 사이버 범죄: 피싱 공격의 진화생성형 AI, 특히 GPT 모델은 피싱 공격의 형태를 극적으로 변화시키고 있습니다. 과거의 피싱 이메일은 종종 문법적으로 부정확하거나 부자연스러운 표현 때문에 수신자가 의심을 가질 수 있었습니다. 하지만 GPT 모델과 같은 고도화된 언어 생성 기술은 인간처럼 자연스럽고 설득력 있는 문장을 생성할 수 있어 이러한 단점을 극복했습니다. 예를 들어, AI는 타겟 개인이나 조직의 데이터를 분석해 개인화된 메시지를 작성할 수 있습니다. "스피어 피싱"이라 불리는 이러한 공격은 특정 개인을 목표로 삼아 신뢰를 구축하고 비밀번호나 금융 정보를 탈취하려는 시도를 강화합니다.또한, GPT 모델은 다국어 지원 기능이 뛰어나 전 세계적인 사이버 범죄 활동을 가능하게 합니다...