이 글은 AI 개발사이자 보안 회사로서 구글의 이중적 역할을 논하며 AI 위협에 대한 독특한 통찰력을 제공합니다. Sandra Joyce는 AI가 소프트웨어 개발을 재편하고, 공격 표면을 확장하며, 위협 역량을 강화하는 세 가지 핵심적인 변화를 강조합니다. 공격자들은 AI 지원 코딩 도구를 오염시키고 프롬프트 주입과 같은 방법을 통해 AI 에이전트를 표적으로 삼고 있습니다. 구글은 실시간 "사이버 보안을 위한 맞춤법 검사" 기능을 통해 AI 개발 파이프라인에 직접 보안을 구축하고 있습니다. 보안을 위한 단일 AI 모델로는 충분하지 않으며, 구글은 포괄적인 취약점 탐지를 위해 다중 모델 접근 방식을 사용합니다. 적들은 GPU 접근을 표적으로 삼고 귀중한 AI 데이터, 모델 및 자격 증명을 훔침으로써 AI 워크로드를 악용하고 있습니다. 구글은 이러한 확장되는 위협에 맞서기 위해 코드, 모델, 데이터 및 신원을 연결하는 통합 보안 그래프를 옹호합니다. AI 기반 공격에 대응하기 위해 수동적인 사고 대응은 기계 속도의 운영으로 대체되고 있습니다. 방어자들은 AI 모델에 입력되어 더 빠르고 정확한 보안을 제공할 수 있는 깊은 내부 컨텍스트 덕분에 이점을 가지고 있습니다. 구글은 악성 인프라를 비활성화하고, AI 모델을 강화하며, 취약점 탐지를 자동화하고, 고급 방어를 개발함으로써 생태계를 적극적으로 방어합니다. 이 글은 AI 시대를 안전하게 만드는 데는 AI 기반 방어와 지속적인 기계 속도 보호로의 전환이 필요하다고 강조합니다.