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[대한민국 차세대 화이트해커 열전-4] ‘보안 독학’ 제주도 소년의 화이트해커 성장기
김진우 해커는 책을 통해 프로그래밍과 보안을 독학했다. 이후 Dreamhack이라는 보안 교육 플랫폼을 통해 시스템 해킹, 웹 해킹, 리버싱 등의 해킹 지식을 쌓... 박은주 기자 | 2024년 01월 08일 16:50
보안전문가들 주목! 2020년 개최예정 ‘국제해킹대회’
우리나라에서 개최하는 국제해킹대회 중 하나인 ‘코드게이트 CTF’가 2월 8~9일 온라인 예선을 시작하면서 2020년 해킹대회 시즌이 시작됐다. <보안뉴스&... 원병철 기자 | 2020년 02월 05일 14:59
국제 해킹방어대회 SECCON CTF 2019서 한국팀 ‘CodeRed’ 준우승
DEFCON, HITCON과 함께 세계 3대 해킹방어대회로 꼽히는 SECCON CTF 2019에서 한국팀 ‘CodeRed’팀이 준우승을 달성했다. 12월 21일 ... 권준 기자 | 2019년 12월 23일 18:06
데프콘 CTF 27 우승팀 ‘PPP’... 한국팀 ‘SeoulPlusBadAss’ 9위
전 세계 CTF(Capture The Flag) 대회를 대표하는 ‘DEFCON CTF 27’의 최종 우승자가 가려졌다. 올해 1위는 미국 카네기멜론대 출신의 PP... 원병철 기자 | 2019년 08월 12일 11:51
세계 최고 권위 해킹대회 데프콘 CTF 26, 한국팀 ‘DEFKOR00T’ 우승
세계 최고의 해킹대회로 손꼽히는 ‘DEFCON CTF’의 올해 우승은 ‘DEFKOR00T’ 팀이 거머쥐었다. DEFKOR00T는 기존에 데프콘에서 활동하던 DEF... 원병철 기자 | 2018년 08월 13일 10:29
국가별로 총정리한 사이버공격방어대회
우리말로 ‘깃발뺏기(CTF: Capture The Flag)’는 사이버세계에서 공격방어대회를 뜻한다. 사이버보안의 중요성이 계속해서 커지면서 정부 및 민간에서 C... 오다인 기자 | 2018년 07월 05일 15:45
해킹 올림픽 ‘데프콘 CTF 26’ 예선 결과, 한국 4팀 본선 진출
해킹 올림픽이라 불리며 ‘CTF(Capture The Flag)’ 대회의 세계 최고 권위를 자랑하는 국제해킹대회 ‘데프콘(DEFCON) CTF 26’의 예선전 결... 원병철 기자 | 2018년 05월 14일 11:52
한국 화이트햇 연합팀, 국제해킹대회 HITCON 3연패 쾌거
라온시큐어 이종호 선임연구원과 고려대학교 사이버국방학과 CyKor팀 2명, 그리고 원격으로 참가한 구글 이정훈(lokihardt)연구원으로 구성된 한국 화이트햇 ... 김경애 기자 | 2017년 12월 11일 15:19
해커 올림픽 ‘데프콘 CTF 25’ 1위 PPP팀! 총 4회 우승 ‘금자탑’
세계 최고 권위의 해킹방어대회 데프콘(DEFCON) CTF 25에서 PPP팀이 최종우승을 차지했다. 대회 이틀 차까지 공개된 순위에서 지난해 우승을 포함해서 데프... 권준 기자 | 2017년 07월 31일 12:01
국제 해킹방어대회 HITCON, 한국팀 ‘사이코키네시스’ 우승 쾌거
세계적인 해킹방어대회인 ‘2016 HITCON CTF(Capture the Flag)’에서 한국팀인 ‘사이코키네시스(Cykorkenesis)’가 최종 우승을 차지... 권준 기자 | 2016년 12월 04일 23:30
대만 해커톤 대회 HITCON CTF에 도전하라!
세계적인 해커톤(Hackathon) 대회인 ‘2016 HITCON CTF(Capture the Flag)’가 오는 10월 대만에서 시작된다. 민세아 기자 | 2016년 09월 12일 18:01
‘데프콘 22 CTF’ 최종순위는? 한국팀 선전했지만...
올해 미국 라스베가스에서 개최된 세계 최고 권위의 해킹대회 ‘DEFCON 22 CTF’의 최종 순위 및 성적이 발표됐다. 김지언 기자 | 2014년 08월 20일 11:20
해커출신 보안전문가, 국제 해킹·보안 컨퍼런스에서 주제발표
글로벌 정보 보안 전문 기업 NSHC(대표 허영일 www.nshc.net)는 세계적인 보안·해킹 컨퍼런스인 ‘HITCON 2013(http://www.hitcon... 김경애 기자 | 2013년 07월 27일 17:37
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업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다