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사이버보안

티오리, AI 코드 분석 솔루션 ‘진트 코드’ 성과 공개

2026.04.29by 배종인 기자

티오리가 AI 기반 코드 분석 솔루션 ‘진트 코드(Xint Code)’의 검증 결과를 공개했다. 회사는 앤트로픽의 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 다룬 FreeBSD, OpenBSD, FFmpeg, Firecracker 등 코드베이스를 대상으로 분석을 진행해 공개된 주요 취약점 4건을 재현하고, 추가로 12건의 중·고위험 취약점을 찾았다고 밝혔다.
Moxa, 시리얼 서버에 IEC 62443-4-2 SL2 적용…산업 현장 보안 공백 줄인다

2026.04.08by 명세환 기자

Moxa가 시리얼 디바이스 서버 ‘NPort 6000-G2’ 시리즈로 IEC 62443-4-2 보안 레벨 2 인증을 획득했다. 회사는 이를 시리얼 디바이스 서버 분야의 첫 사례로 제시했다. 산업 현장에서는 PLC, 계측기, 콘솔 장비 등 시리얼 기반 설비가 여전히 폭넓게 사용되지만, 보안 체계 측면에서는 상대적으로 취약한 구간으로 지적돼 왔다. 이번 인증은 기존 설비를 유지하면서도 산업 보안 기준에 맞춘 대응이 가능하다는 점에 의미를 둔다. Moxa는 이를 계기로 시리얼 연결 구간부터 네트워크 코어까지 잇는 보안 전략을 강화하겠다고 밝혔다.
마이크로칩, 산업용 보안 개발 체계 국제 인증 확인

2026.04.07by 배종인 기자

마이크로칩테크놀로지가 UL솔루션즈로부터 IEC 62443-4-1 ML2 인증을 받았다. 이번 인증은 개별 제품의 성능보다 설계·개발·검증·유지관리로 이어지는 보안 개발 체계가 국제 기준에 맞게 운영되는지를 확인한 데 초점이 있다. 연결형 산업 장비와 디지털 요소를 가진 제품 전반에 대한 보안 요구가 커지는 가운데, 이번 인증은 공급망 보안 점검과 EU 사이버 복원력법(CRA) 대응 준비의 기준 중 하나로 읽힌다.
슈나이더, 하노버 메세서 전기화·개방형 자동화 결합 전략 공개

2026.04.07by 명세환 기자

슈나이더 일렉트릭이 4월 20일부터 24일까지 독일 하노버에서 열리는 하노버 메세 2026에 참가해 전기화, 소프트웨어 기반 자동화, 산업 데이터 활용을 묶은 대응 전략을 제시한다. 부스는 운영 효율, 레거시 설비, 인력 격차, 데이터·보안, 에너지 효율 등 산업 현장의 핵심 과제를 중심으로 구성된다. 행사 기간에는 장 파스칼 트리쿠아 이사회 의장의 AI 패널 토론, 아비바 최고경영자의 발표, 미디어·애널리스트 대상 쇼케이스도 예정돼 있다.
마우저, 자율주행차 실환경 배포 지원 위한 온라인 리소스 센터 확대

2026.03.17by 배종인 기자

글로벌 전자부품 유통기업인 마우저가 양산 가능한 자율주행 시스템 구현에 필요한 설계 과제와 시스템 아키텍처를 중심으로 자사의 자율주행차(AV) 리소스 허브를 강화했다.
마이크로칩, TA101 기반 Trust 플랫폼 확장…제조사 사이버보안 규정 대응 지원

2026.03.16by 배종인 기자

사이버보안 규제가 강화되면서 산업·자동차 제품 개발 단계에서 보안 기능을 요구하는 사례가 늘고 있다. 마이크로칩테크놀로지는 이러한 변화에 대응하기 위해 TA101 기반 Trust 플랫폼을 확장하고, 보안 인증 IC와 클라우드 기반 키 관리 서비스를 결합한 솔루션을 공개했다. TrustFLEX 보안 IC와 TrustMANAGER 플랫폼을 통해 공장 및 현장 프로비저닝 환경을 모두 지원하며, 산업용 IEC 62443과 차량용 ISO/SAE 21434, UNECE WP.29 등 주요 사이버보안 규정 대응을 돕는다는 설명이다.
AI 도입 기업 77% “채용 늘었다”…확산의 걸림돌은 데이터

2026.03.11by 배종인 기자

생성형 AI가 일자리를 줄일 것이라는 우려와 달리, 실제 기업 현장에서는 채용 증가가 더 많이 나타났다는 조사 결과가 나왔다. 스노우플레이크와 옴디아 조사에서 AI 도입 기업의 77%는 채용이 늘었다고 답했다. 다만 응답 기업의 96%는 AI를 전사적으로 확대하는 과정에서 어려움을 겪고 있었고, 핵심 원인으로 데이터 준비도와 거버넌스 문제가 꼽혔다. 초기 도입 기업의 92%는 긍정적인 ROI를 냈으며, 전체 코드의 48%가 AI로 생성된다는 응답도 나왔다. AI가 실험 단계를 넘어 기업 운영 전반으로 확산되고 있지만, 성패는 데이터 관리 역량에 달려 있다는 분석이다.

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