LLM Action 제어 계층 도입을 통한 Discount Policy 준수 및 CRM 거버넌스 확보
We rolled out Copilot. Sales asked it for a 25% discount. Policy allows ten.
Kubernetes-native AI Agent를 위한 Unified Control Plane 구현
Introducing Tigera Lynx
AI Agent 자율성 보장을 위한 외부 Financial Layer 인프라 설계
How are you handling financial controls for autonomous AI agents?
Mailbox-level 정책 제어로 Agent 공격 표면 최소화 및 처리 효율 최적화
Restricting Attachments in Agent Inboxes
Hypervisor의 정체성 변화: 단순 Resource Abstraction에서 Policy Enforcement Point로의 전이
The Hypervisor Is Becoming a Policy Enforcement Point
MCP Security Layer 도입으로 Policy Enforcement 30% 가속화 및 AI 에이전트 권한 제어
Waymark v4.7.0 is Live — The Ultimate MCP Security Layer
AMD 기반 ZAYA1-8B MoE 모델 출시 및 AI Coding 안전망 구축
PolicyShifts, Coding Safety, and a New MoE Model
신뢰의 웹을 구축해 LLM 스팸에 맞서기
Web of Trust 기반의 분산 신뢰 모델을 통한 LLM 스팸 대응 체계 설계
7종 표준 트랜잭션 추상화로 AI 에이전트의 Blockchain 상호작용 최적화
7 Transaction Types Your AI Agent Can Execute: From Transfers to Contract Deployment
LLM 판단을 권한으로 오용한 Prompt-based Authorization의 설계 결함 분석
Prompt as Authorization
Claude Code Hooks 도입을 통한 Token 91% 절감 및 결정론적 정책 제어
Claude Code hooks: the half of Claude Code nobody uses
SOVIGL 도입을 통한 AI Agent Governance 레이어 구축 및 컴플라이언스 자동화
Title: How to add a governance layer to your LangChain agent in 3 lines
Observe Mode 도입을 통한 Zero-risk AI Governance 적용 체계 구축
Test AI agent governance without touching production
EU AI Act 컴플라이언스 실패를 방지하려면 AI 시스템 인벤토리 구축이 선행되어야 한다
EU AI Act Compliance Will Fail Without an AI System Inventory. Here's How to Build One.
LangChain 에이전트를 EU AI Act 요구사항에 맞춰 RSA 서명 감사 추적, 정책 집행, 자격증명 격리로 재구축하는 방식
EU AI Act + LangChain: What You Actually Need to Build Before August 2026
GitHub Actions가 2026 로드맵을 통해 워크플로우 의존성 잠금, 정책 기반 실행 제어, 네트워크 경계 강화로 소프트웨어 공급망 공격 벡터 3가지를 동시에 차단
What’s coming to our GitHub Actions 2026 security roadmap
엔터프라이즈 조직의 95%가 AI 에이전트를 전략 우선순위로 채택했으나, 40%가 보안을 최상위 차단 요소로 지목
What’s Holding Back AI Agents? It’s Still Security