AI Act 시대, 성능을 넘어 신뢰로: MLOps 기반 설명가능성(XAI) 및 책임성 확보 전략
글로벌 규제(AI Act, GDPR)가 요구하는 AI의 '신뢰성'을 확보하는 것이 핵심 경쟁력이 되었습니다. 본 가이드는 XAI 기법을 MLOps 파이프라인에 기술적으로 내재화하고, 완벽한 감사 추적(Audit Trail)을 구축하여 규제 준수(Compliance)를 달성하는 실질적인 프레임워크를 제시합니다.
5월 28일
[MLSecOps 2편] 규제 준수와 책임성을 위한 AI 거버넌스 프레임워크 구축 전략
AI 시스템의 기술적 성능을 넘어, 법적/윤리적 '증명 가능성'이 핵심이 된 시대입니다. 본 가이드는 GDPR, EU AI Act 등 글로벌 규제 환경을 이해하고, 모델 계보(Lineage) 추적 및 자동화된 컴플라이언스 게이트를 통해 감사 가능한(Audit-ready) AI 거버넌스 프레임워크를 구축하는 실질적인 로드맵을 제시합니다.
5월 25일
AI 거버넌스 & MLSecOps 3편: CI/CD 보안 자동화와 편향 탐지
MLSecOps: AI 시스템을 DevSecOps처럼 운영하기 2편에서 모델 취약점 스캐닝과 공급망 보안을 다뤘습니다. MLSecOps의 완성은 이 모든 보안 제어를 CI/CD 파이프라인에 자동 통합하는 것입니다. AI 파이프라인 보안 자동화 모델 편향성 자동 탐지 연합 학습 보안 (Federated Learning) 데이터를 이동시키지 않고 모델 파…
5월 24일