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[Gen AI 인사이트] MS Build 2024 주요 발표 요약

똑똑하게 업무를 처리하는 방법, 마소캠퍼스가 알려드릴게요!최신 AI 기술로 더욱 효율적이고 스마트하게 일해보세요. 이번 포스트에서는 MS Build 2024에서 발표된 주요 내용들을 정리해드리겠습니다.최신 AI 기술과 혁신적인 제품들을 만나보세요! MS Build 2024 키노트에서는 최신 AI 기술과 제품에 대해 발표하였습니다.Copilot, GPT-4o 기반 기능, 새로운 Windows PC 등 흥미롭고 중요한 AI 관련 소식이 가득합니다. 지난 1년 동안 MS Copilot 구축과 150개 이상의 업데이트가 이루어졌습니다.이제 GitHub Copilot은 180만 명 이상의 유료 가입자를 보유하고 있으며,Copilot+ PC도 새롭게 출시되었습니다.Azure와 OpenAI의 연구 지원 강화로 더 많은 혁신이 기대됩니다.또한 Khan Academy는 AI를 통해 개인화된 학습 경험을 제공하고 있습니다. GitHub Copilot은 이제 IDE와 GitHub.com 내에서자연어로 개발 및 배포가 가능해졌습니다.Team Copilot은 회의록 작성, 일정 관리, 협업 지원 등다양한 팀 보조 기능을 제공하여 업무 효율을 높입니다.GPT-4o를 통해 대화형 웹사이트를 쉽게 개설할 수 있습니다.텍스트, 이미지, 음성에 응답하는 멀티모달 언어 캔버스를 제공하며,웹과 앱 모두에 적용할 수 있습니다.예를 들어, 신발을 보여주면 어떤 브랜드의 어떤 모델인지 인식하고 특징을 알려주며,장바구니에 담는 기능도 제공합니다.새로운 Windows PC는 NPU 칩을 탑재하여 AI 성능을 극대화합니다.이미지 고급 분석, 게임 플레이 안내, 메일 인식 및 요약 기능 등 다양한 기능을 제공합니다.이로써 Copilot의 활용성이 크게 상승할 것입니다.Recall 기능을 통해 이전에 수행한 작업을 쉽게 확인할 수 있습니다.작은 단서만으로도 원하는 내용을 찾아낼 수 있으며,데이터 보안 문제에서도 자유롭습니다.live caption 기능을 통해 모든 영상과 화상 회의에서 자동으로 자막이 생성됩니다.네트워크 연결 없이도 작동하며, 현재 40개 이상의 언어를 영어로 번역할 수 있습니다.MS Build 2024의 혁신적인 AI 기능과 Copilot의 새로운 기능은 정말 놀라운 수준입니다!하지만 아직 일부 기능의 한글 지원이 부족한 점이 아쉽습니다. 마소캠퍼스와 함께 최신 AI로 스마트하게!똑똑하게 업무하는 쉬운 방법, 마소가 알려드릴게요.마소캠퍼스와 함께라면 최신 AI 기술로 더욱 스마트하게 업무를 처리할 수 있습니다. 지금 바로 시작해보세요! 📌 관련 강의 <스마트한 일잘러를 위한 필수 입문 팩>구글 캘린더, 피그마, 노션, 먼데이까지!효율도 높이고 나의 경쟁력도 높이는 디지털 도구 마스터!https://bit.ly/4bYYUN8

흔한 탁상공론 보안 조회 대신, 파이썬과 K-익명성으로 구현하는 패스워드 유출 확인 엔진

안녕하세요. 현업에서 백엔드 및 자동화 프로그램을 개발하고 있는 개발자입니다.최근 대규모 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 및 개인정보 유출 사고가 빈번하게 발생하면서, 내 계정의 안전 여부를 진단하는 토이 프로젝트나 서비스들이 많이 보입니다. 하지만 시중의 일부 초급 가이드나 대안들을 보면, 사용자가 입력한 비밀번호 원문이나 단순 해시값을 그대로 외부 API 서버에 HTTP 요청으로 쏘아 보내는 위험한 방식을 취하곤 합니다. 이는 전송 구간(In-Transit)에서 가로채기나 로그 유출이 발생할 수 있어 실제 프로덕션 환경에서는 절대 쓰이지 않는 '탁상공론형' 접근입니다.이에 구글이나 글로벌 빅테크 기업들이 보안 조회에 표준적으로 사용하는 'K-익명성(K-Anonymity)' 아키텍처를 도입하여, 로컬 메모리 내부에서 안전하게 대조 작업을 처리하는 진단 엔진을 파이썬으로 구현해 보았습니다. 🛠 핵심 메커니즘: SHA-1 해시 슬라이싱 (Hash Slicing)핵심은 사용자가 입력한 비밀번호의 SHA-1 해시값(40자리)을 온전하게 내보내지 않는 것입니다. 앞 5자리(Prefix)만 잘라서 외부 API 서버에 힌트로 던지면, 서버는 그 5자리로 시작하는 수만 개의 유출 서픽스(Suffix) 리스트를 덤프로 반환합니다. 진짜 대조 작업은 네트워크망이 아닌 내 컴퓨터의 로컬 메모리 안에서만 수행되므로 원천적으로 유출 가능성이 차단됩니다. 💻 핵심 구현 코드 (K-익명성 체크 로직)import hashlib import requests def check_password_leak(password: str) -> int: # 1. SHA-1 해시 변환 및 대문자 처리 sha1_hash = hashlib.sha1(password.encode("utf-8")).hexdigest().upper() # 2. K-익명성을 위한 해시 슬라이싱 (앞 5자리 Prefix, 뒤 35자리 Suffix) prefix = sha1_hash[:5] suffix = sha1_hash[5:] # 3. 앞 5자리 힌트만 외부 API 서버로 안전하게 전송 url = f"https://api.pwnedpasswords.com/range/{prefix}" response = requests.get(url, timeout=5) if response.status_code != 200: raise RuntimeError("API 서버 연동에 실패했습니다.") # 4. 서버가 반환한 수만 개의 찌꺼기 명단(Suffix:Count)을 로컬 메모리에서 대조 lines = response.text.splitlines() for line in lines: target_suffix, count = line.split(":") if target_suffix == suffix: return int(count) # 일치하는 유출 횟수 반환 return 0 # 유출 이력 없음현업 표준인 pyproject.toml 구조로 의존성을 설계하고, 사용자가 브라우저에서 편리하게 조율할 수 있도록 Streamlit 대시보드 UI를 얹어 패키징했습니다.전체 소스코드와 구체적인 UI 빌드 과정, 그리고 로컬 메모리 매칭 작업이 실제 어떤 무빙으로 안전하게 일치 판정을 내리는지 시각적으로 정리한 분석 내용은 아래 유튜브 콘텐츠를 참고해 주시면 감사하겠습니다. 👉유튜브 채널 '잡학다식 개발자' 영상 보기 : https://youtu.be/So49-1qf_ec👉GitHub 오픈소스 저장소 : https://github.com/gohard-lab/pwned_credential_checker

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