저자
James Hendergart의 기사
Agentic AI는 무단 액세스를 방지하기 위해 안전한 컨텍스트 매핑이 필요합니다. 사용자 및 서비스 계정에 대해 최소 권한 액세스를 구현하지 않으면 보안 격차가 발생할 위험이 있습니다.
Agentic AI는 코드와 대규모 언어 모델(LLM)의 시너지 효과를 결합한 것입니다.
조직이 생성적 AI(GenAI)가 운영 데이터 관행에 미치는 영향을 이해하도록 돕고, GenAI 기술 도입 일정을 기존 예산, 관행, 문화에 더 잘 맞추는 방법을 알아보세요.
자동화와 데이터 보안 간의 긴장은 적절한 자격 증명 갱신이나 최소 권한 서비스 자격 증명을 통해 완화될 수 있으며, 자동화를 엔터프라이즈 거버넌스 내의 특수 사용자 유형으로 취급합니다.
생성적 AI 응용 프로그램은 생산성과 수익을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 실험 단계에서 생산 단계로 전환하려면 기업이 윤리적, 법적, 기술적 장애물을 헤쳐나가야 합니다. 빠르게 진화하는 AI의 이점을 얻는 방법을 알아보세요.
풀스택 관찰성은 오늘날 가능하지만, 비용 효율성과 효능이라는 대가를 치러야 합니다. eBPF는 Linux와 Windows를 지원하는 유비쿼터스가 되어 그 과정에서 그 방정식을 바꿀 것입니다.