
AI 오탐보다 먼저 물어야 할 것: 제너럴리스트 중심 조직의 보안 부채
금융권 AI 소스코드 분석의 오탐 40~60%를 출발점으로, 모델의 한계와 분석 환경의 한계를 구분하고 전문성·예산·결정권이 분리된 조직에 쌓이는 보안 부채를 살펴본다.

금융권 AI 소스코드 분석의 오탐 40~60%를 출발점으로, 모델의 한계와 분석 환경의 한계를 구분하고 전문성·예산·결정권이 분리된 조직에 쌓이는 보안 부채를 살펴본다.
금융권 ARTEX 연계 공격을 공개 보도, Shodan/Censys 노출 분포, anonymous-vps 교차 분석과 실제 IoC 관점에서 다시 본다. 회전형 VPS/Proxy가 왜 유리한지, LLM API 자격증명이 왜 새로운 탈취 자산이 되었는지, 금융권의 다음 통제가 어디로 향할지 정리한다.

AES-256이나 TLS 같은 알고리즘 이름은 키가 어떻게 생성되는지, 접속 대상을 누가 정하는지, 응답이 실제 거래와 묶이는지를 말해주지 않는다. 외부 SDK와 네이티브 바이너리를 위한 증거 기반 평가 모델.

패키지·컨테이너 레지스트리 프록시는 AI 실행 환경의 능동적인 신뢰 경계다. 사고 증거, 공개 SSRF 이력, 런타임 관측을 artifact egress 통제 구조로 연결한다.
