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2026년 6월 12일 금요일

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마이크로소프트, AI 시대 개인정보 보호 기술 '베가' 공개

마이크로소프트가 신분증 원본 제출 없이 개인 정보를 증명하는 기술 '베가'를 발표했습니다. 영지식 증명 방식을 활용해 모바일 환경에서 실시간 신원 확인을 지원합니다.

2026년 5월 21일

주장마이크로소프트가 개발한 베가(Vega)는 사용자가 정부 발급 신분증의 원본을 제출하지 않고도 나이와 신원 등 특정 사실만을 선택적으로 증명하도록 지원합니다. 이는 인공지능 에이전트가 사용자를 대신해 활동하는 시대에 개인정보 유출 위험을 획기적으로 줄일 핵심 기술입니다.

팩트베가는 영지식 증명(Zero-knowledge proofs) 방식을 사용하여 일반 모바일 기기에서 100밀리초(ms) 이내에 증명을 생성합니다. 해당 기술은 신뢰할 수 있는 설정(Trusted setup) 과정이 필요 없으며, 증명 생성 키의 크기는 464KB로 스마트폰 환경에 최적화되어 있습니다.

팩트모바일 운전면허증을 기준으로 나이를 증명하는 데 걸리는 시간은 약 92밀리초이며, 생성된 증명 데이터의 크기는 108KB입니다. 검증 과정은 23밀리초 내에 완료되어 실시간 서비스 환경에서 즉각적인 신원 확인이 가능합니다.

교차검증기존 신원 확인 방식은 사용자가 신분증을 직접 업로드해야 하므로 데이터 유출 사고에 취약합니다. 베가는 신분증 정보가 기기를 떠나지 않게 함으로써 이러한 보안 사고의 근본적인 원인을 차단합니다.

팩트베가는 러스트(Rust) 언어로 구축되었으며 곧 오픈 소스로 공개될 예정입니다. 해당 기술은 유럽 연합의 디지털 신원 지갑(EUDI) 및 모바일 운전면허증과 같은 실제 표준 포맷을 지원하도록 설계되었습니다.

주장인공지능 기반 어시스턴트와 자율 에이전트의 확산으로 디지털 신원 확인의 중요성이 커지고 있습니다. 베가는 인공지능이 중개하는 서비스 환경에서도 사용자의 개인정보를 보호하면서 신뢰를 구축할 실용적인 대안을 제시합니다.

팩트베가의 성능은 스파르탄(Spartan), 노바(Nova), 하이퍼노바(HyperNova), 뉴트론노바(NeutronNova) 등 마이크로소프트 리서치가 다년간 연구한 암호학적 구성 요소들을 결합하여 달성되었습니다. 특히 뉴트론노바의 폴딩 기법을 통해 해시 연산의 비용을 효율적으로 줄였습니다.

교차검증기존 영지식 증명 시스템은 복잡한 설정이 필요하거나 증명 생성 속도가 느려 실용성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 베가는 폴딩(Folding)과 재사용(Reuse) 기법을 도입하여 이러한 성능 한계를 극복하고 대규모 서비스 적용 가능성을 높였습니다.

팩트베가는 SHA-256 해시 연산과 서명 검증 과정을 효율화하기 위해 '폴드 앤 리유즈(Fold-and-reuse)' 방식을 채택했습니다. 이를 통해 반복적인 증명 요청 시 첫 번째 증명 이후의 작업 비용을 대부분 생략할 수 있어 효율성이 극대화됩니다.

출처마이크로소프트 리서치 공식 블로그를 통해 해당 기술의 상세 사양과 연구 배경을 교차 검증했습니다.

본 기사는 전문가의 분석과 공개 자료를 기반으로 AI가 작성 후 다른 AI의 검증을 거쳐 작성됐으며 정보의 정확성과 완전성을 보장하지 않습니다. 기사 내용은 특정 투자·의사결정의 권유가 아니며, Wittgenhaus는 이를 근거로 한 행위의 결과에 책임을 지지 않습니다.

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RELEASES

meta-llama/llama-stackv1.1.0

v1.1.0

이번 릴리즈에서는 라이브러리 클라이언트의 요청 빌드 전 헤더 정리, CI 환경에서 테스트 픽스처가 메인 서버 로그를 덮어쓰는 문제 수정, OpenAI 응답 스키마 드리프트 검사기 추가 등 다양한 수정 사항이 포함되었습니다. 또한, 라우터의 헬스 체크 및 벡터 스토어 팬아웃 병렬 처리, 비-OpenAI 모델을 위한 5단계 토크나이저 해석 체인 추가, pgvector에서 psycopg2를 asyncpg로 마이그레이션하는 등의 성능 개선 및 기능 추가가 이루어졌습니다. Anthropic Message Batches API가 추가되었으며, 여러 프로바이더의 비동기 안전성 개선 및 비밀 처리 강화 등 전반적인 안정성 향상에 초점을 맞추었습니다.

17시간 전

LangChainlangchain-core==1.4.6

langchain-core==1.4.6

이번 릴리즈에서는 추적 메타데이터에 패키지 버전 추적 기능이 추가되었습니다. 또한, v1 스트리밍 도구 호출이 정규화되었으며, 타입 체크 설정이 통합되었습니다.

23시간 전

LangChainlangchain-model-profiles==0.0.6

langchain-model-profiles 0.0.6

langchain-model-profiles 0.0.6 버전이 릴리즈되었습니다. 이번 업데이트에서는 모델 프로필에 `text_inputs` 및 `text_outputs` 필드가 추가되었으며, 프로필 생성을 위한 도구가 개선되었습니다. 또한, 여러 종속성이 업데이트되었습니다.

1일 전

LangChainlangchain-core==1.4.5

langchain-core==1.4.5

langchain-core 1.4.5 릴리즈에서는 스트리밍 시 툴 호출 청크 유효성 검사 기능이 추가되었습니다. 또한, 비동기 트레이서의 동기 컨텍스트에서의 대체 동작 및 구조화된 출력 모델의 대체 동작이 개선되었습니다.

1일 전

LangChainlangchain-mistralai==1.1.5

langchain-mistralai==1.1.5

MistralAI 라이브러리 1.1.5 버전이 출시되었습니다. 이번 업데이트에서는 MistralAI 통합 테스트의 안정성이 향상되었으며, 의존성 라이브러리들이 업데이트되었습니다. 또한, 코어 라이브러리의 변경 사항이 포함되었습니다.

1일 전

PAPERS