Mac's log

  끊임없이 쏟아지는 스팸 메일과 문자는 단순한 불편함을 넘어, 개인정보를 탈취하는   피싱 과 금전을 요구하는   스미싱 ,   랜섬웨어   감염의 주요 경로가 되고 있습니다. 기존의 키워드 필터링 방식으로는 더 이상 막기 힘든 지능형 공격에 대응하기 위해,   AI 스팸 솔루션 이 가장 효과적인 대안으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 최신 AI 스팸 솔루션의 작동 원리와 핵심 기술, 그리고 도입 시 기대할 수 있는 효과에 대해 자세히 알아보겠습니다. AI 스팸 필터링의 핵심 기술과 작동 원리 AI 스팸 솔루션은 단순히 '광고'와 같은 특정 단어를 차단하는 수준을 넘어, 복합적인 데이터를 분석하여 위협을 탐지합니다. 핵심은  머신러닝(Machine Learning) 과  딥러닝(Deep Learning)  기술에 있습니다. 1. 머신러닝과 자연어 처리(NLP) AI는 수많은 정상/스팸 데이터를 학습하여 스스로 차단 기준을 만듭니다. 특히 자연어 처리 기술을 통해 단순 키워드가 아닌, 문장의 맥락과 숨겨진 의도를 파악합니다. 문맥 분석:  "이번 주만 특가!"와 같은 광고성 문맥이나, "비밀번호가 만료되었습니다"와 같이 사용자의 행동을 유도하는 피싱성 문장을 정확히 구별합니다. 변종 URL 탐지:  최근에는 거대 언어 모델(LLM)을 활용해 정상적인 주소처럼 교묘하게 위장한 악성 URL까지 효과적으로 탐지합니다. 2. 행동 기반 및 네트워크 분석 메일의 내용뿐만 아니라, 메타데이터를 종합적으로 분석하여 위협을 판단합니다. 발신자 평판 분석:  과거 스팸 발송 이력이 있거나, 갑자기 활동량이 급증한 IP 주소 등 발신자의 평판을 실시간으로 분석합니다. 네트워크 패턴 분석:  평소와 다른 시간대에 대량의 메일을 보내거나, 숨겨진 서버를 경유하는 등 비정상적인 네트워크 활동을 감지합니다. 3. 실시간 샌드박스 및 이미지 분석 의심스러운 첨부파일이나 링...

에이전틱 코딩(Agentic Coding)은 개발자가 높은 수준의 목표만 설정하면,  AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고, 코드를 작성하며, 오류를 수정하고, 결과물을 완성해 나가는 자율적인 프로그래밍 방식 입니다. 이는 단순히 코드 조각을 추천해 주던 기존의 AI 보조 도구를 넘어, AI가 하나의 독립된 '개발자'처럼 행동하며 프로젝트의 상당 부분을 주도적으로 처리하는 것을 의미합니다. 에이전틱 코딩의 핵심 원리 에이전틱 코딩은 마치 숙련된 프로젝트 매니저에게 일을 위임하는 것과 같습니다. 그 핵심 원리는 다음과 같습니다. 목표 중심의 자율성 : 개발자는 "사용자 인증 기능이 있는 간단한 블로그 웹사이트를 만들어줘"와 같이 구체적인 최종 목표를 제시합니다. AI 에이전트는 이 목표를 달성하기 위해 필요한 모든 하위 작업(예: 데이터베이스 설계, API 엔드포인트 생성, UI/UX 구성)을 스스로 계획하고 실행합니다. 계획-실행-평가-수정의 순환 (Loop) : AI 에이전트는 단순히 코드를 한 번에 생성하고 끝나는 것이 아니라, 다음과 같은 순환적인 과정을 거칩니다. 계획(Plan) : 목표를 달성하기 위한 단계별 전략을 수립합니다. 실행(Execute) : 계획에 따라 코드를 작성하거나, 필요한 정보를 검색하고, 명령어를 실행합니다. 평가 및 자가 수정(Critique & Self-Correct) : 실행 결과를 스스로 평가하여 코드가 제대로 작동하는지, 오류는 없는지, 목표에 부합하는지 확인합니다. 문제가 있다면 계획을 수정하거나 코드를 디버깅하여 다시 실행합니다. 도구(Tool) 사용 능력 : AI 에이전트는 코드 작성을 넘어 웹 브라우저를 통해 정보를 검색하거나, 터미널(명령 프롬프트)을 사용해 파일을 관리하고, 외부 API를 호출하는 등 목표 달성에 필요한 다양한 도구를 자율적으로 사용할 수 있습니다. 에이전틱 코딩의 실제 작업 과정 에이전틱 코딩의 작업 과정은 AI 에이전트가 중심이 되어 진행됩니다. 목표 ...

AI와 함께 직관으로 프로그래밍하는 '바이브 코딩' 바이브 코딩(Vibe-Driven Development 또는 Vibe Coding) 은 엄격한 계획이나 명세서 대신 개발자의  직관적인 '느낌(Vibe)'과 아이디어를 바탕으로 AI와 협력하여 소프트웨어를 빠르게 개발하고 반복적으로 개선해 나가는 프로그래밍 방식 입니다. 이는 마치 밑그림 없이 즉흥적으로 그림을 그려나가며 작품을 완성하는 화가처럼, 개발자가 제시하는 추상적인 방향성에 따라 AI가 구체적인 코드를 생성하고 함께 결과물을 다듬어가는 창의적인 개발 방법론입니다. 바이브 코딩의 핵심 원리 바이브 코딩은 기존의 계획 중심적인 개발 방식과는 다른, 다음과 같은 핵심 원리를 가집니다. 직관 우선주의 : 정형화된 요구사항 분석서(SRS)나 유저 스토리 대신 "사용자가 즐거워하는 듯한 느낌의 UI"나 "데이터가 물처럼 흐르는 듯한 애니메이션"과 같은 개발자의 감성적이고 추상적인 '바이브'를 개발의 시작점으로 삼습니다. 빠른 프로토타이핑과 반복 : AI 코드 생성 도구(예: GitHub Copilot, Gemini)를 활용해 아이디어를 즉시 코드 형태의 프로토타입으로 만듭니다. 이후 개발자는 이 프로토타입을 직접 실행해 보고, 떠오르는 느낌과 새로운 아이디어를 다시 AI에게 전달하며 지속적으로 코드를 수정하고 발전시킵니다. 인간-AI의 긴밀한 협력 : 개발자는 방향을 제시하고 결과물을 평가하며 창의적인 판단을 내리는 '디렉터'의 역할을 수행하고, AI는 지루하고 반복적인 코드 작성을 처리하는 '숙련된 도구'의 역할을 합니다. 이러한 협업을 통해 개발자는 기술적인 구현의 부담을 덜고 아이디어를 실현하는 데 더 집중할 수 있습니다. 바이브 코딩의 실제 작업 과정 바이브 코딩의 작업 과정은 보통 다음과 같은 순환적인 형태로 이루어집니다. 아이디어 제시 (Vibe) : 개발자는 만들고 싶은 기능이나 해결하고 싶은...

AI 코딩 도구들이 단순히 코드를 대신 짜주는 것을 넘어, 개발자가 일하는 방식 자체를 바꾸고 있어요. 이로 인해 생겨난 새로운 코딩 패러다임 두 가지를 소개해 드릴게요. 바로 ' 바이브 코딩(Vibe Coding) '과 ' 에이전틱 코딩(Agentic Coding) '입니다. 바이브 코딩 (Vibe Coding) 🎨 바이브 코딩 은 마치  조각가와 협업 하는 것과 같아요. 개발자 (조각가):  "음, '따뜻하고 아늑한 느낌'의 사용자 프로필 페이지를 만들고 싶어." 라는 추상적인 '느낌(Vibe)'을 AI에게 전달합니다. AI:  그 느낌을 해석해서 대략적인 코드의 틀(찰흙 덩어리)을 만들어줍니다. 개발자 & AI:  개발자는 AI가 만든 코드를 보고 "조금 더 부드러운 색상을 쓰고, 버튼을 둥글게 만들어줘" 와 같이 계속해서 피드백을 주며 함께 코드를 다듬어 나갑니다. 이처럼  정확한 설계도 없이, 개발자의 '감'과 AI의 빠른 구현 능력을 결합해 직관적이고 반복적으로 결과물을 만들어가는 방식 이 바로 바이브 코딩입니다. 에이전틱 코딩 (Agentic Coding) 🏗️ 에이전틱 코딩 은 유능한  프로젝트 매니저에게 일을 맡기는 것 과 비슷해요. 개발자 (건축주):  "날씨 정보를 보여주는 간단한 웹 앱을 만들어줘. 사용자가 도시를 입력하면 현재 온도와 날씨 상태가 나와야 해." 와 같이 명확한 목표를 AI 에이전트에게 지시합니다. AI 에이전트 (프로젝트 매니저): 계획 수립:  '어떤 날씨 API를 쓸까?', '화면 구성은 어떻게 할까?' 스스로 계획을 세웁니다. 실행:  계획에 따라 코드를 작성합니다. 테스트 및 디버깅:  코드가 잘 작동하는지 스스로 테스트하고 오류가 있으면 고칩니다. 결과 보고:  완성된 앱을 개발자에게 전달합니다. 이처럼  개발자가 높은 수준의 목표만 제시하면, AI가...

이제부터 AI 코딩의 진정한 재미를 느끼실 수 있을 겁니다. AI가 개발자의 '슈퍼 조수' 역할을 어떻게 수행하는지 구체적인 사례들을 통해 알아볼게요. 1. 똑똑한 코드 자동 완성 (AI-Powered Code Completion) 예전의 자동 완성은 단순히 단어만 추천해 줬지만, AI는 문맥을 이해해서 코드 블록 전체를 추천해 줍니다. 개발자:  def get_users_from_database(): (데이터베이스에서 사용자 정보를 가져오는 함수를 만들 거야) AI 추천: 개발자는 Tab 키 한 번만 누르면 이 모든 코드를 바로 완성할 수 있죠. 정말 편리하겠죠? Python # (AI가 회색 글씨로 아래 코드를 미리 보여줌) conn = database.connect() cursor = conn.cursor() cursor.execute( "SELECT * FROM users" ) users = cursor.fetchall() return users 2. 말로 코딩하기 (Natural Language to Code) 마치 비서에게 지시하듯, 사람이 쓰는 언어(자연어)로 주석을 달면 AI가 코드로 번역해 줍니다. 개발자 주석:  # users 리스트에서 30세 이상인 사용자만 골라줘 AI가 생성한 코드:  over_30 = [user for user in users if user['age'] >= 30] 3. AI 디버거 (Error Detection & Correction) 코드를 잘못 작성하면 AI가 어디가 틀렸는지 콕 집어주고, 어떻게 고쳐야 하는지 제안까지 해줍니다. 개발자 코드:  prnt("Hello, World!") (print를 오타 냈네요!) AI 제안:  "오타를 발견했어요! prnt를 print로 수정할까요?" 4. 코드 통역사 (Code Explanation) 이해하기 어려운 복잡한 코드를 선택해서 "이 코드 설명해 줘"...

  두 번째 단계,   AI의 학습 데이터와 과정 으로 넘어가겠습니다. AI가 어떻게 코드를 배우는지, 그 비밀의 식재료를 살펴보는 시간이죠. 사람이 훌륭한 개발자가 되려면 좋은 책을 읽고, 많은 실전 코드를 보고, 다른 사람의 코드를 분석해야 하잖아요? AI도 똑같습니다. AI의 '교과서'이자 '실전 연습장'은 바로 인터넷에 공개된 방대한 양의 데이터입니다. 특히,  깃허브(GitHub)  와 같은  오픈소스 코드 저장소 가 AI에게는 가장 중요한 교재라고 할 수 있어요. 깃허브(GitHub)란?  전 세계 개발자들이 자신이 만든 코드를 공유하고, 다른 사람들과 함께 협업하며 발전시키는 거대한 온라인 공간입니다. 일종의 '코드 도서관'이라고 생각할 수 있죠. 이 '코드 도서관'에는 수십억 줄이 넘는 실제 작동하는 코드와 함께, 그 코드에 대한 설명(주석), 그리고 어떤 문제를 해결하기 위한 코드인지에 대한 토론 내용까지 담겨 있습니다. AI는 이 모든 것을 학습하며, 다음과 같은 것들을 익힙니다. 다양한 프로그래밍 언어의 문법:  "파이썬에서는 이렇게 출력하는구나.", "자바스크립트에서는 함수를 이렇게 만드는구나." 코딩 패턴과 로직:  "로그인 기능은 보통 이런 순서로 만드는구나." 좋은 코드 스타일:  "사람들이 이해하기 쉽게 코드를 짜려면 변수 이름을 이렇게 짓는구나." 자연어와 코드의 연결:  " '사용자 목록 보여줘'라는 말은 이런 코드로 구현되는구나." 결국 AI는 전 세계 수많은 개발자들의 집단 지성을 통째로 학습해서, 특정 상황에 어떤 코드가 가장 적절할지에 대한 패턴을 익히게 되는 것입니다. 이제 AI의 교과서가 무엇인지는 알았는데, 그럼 어떤 방식으로 '공부'를 하는 걸까요? 이어서 AI의 공부법에 대해 알아볼까요? AI의 '교과서'가 깃허브 같은 코드 ...