기존에서 대화형으로: 생성적 AI 애플리케이션이 디지털 상호작용을 어떻게 변화시키는가

비즈니스 로직과 상호작용하는 새로운 방식이 도입되면 애플리케이션이 설계, 배포되고 궁극적으로 제공되는 방식에 극적인 영향을 미칩니다. 

예를 들어, 웹 브라우저는 거대한 조직을 해체하고 오늘날 우리가 알고 있는 인터넷의 기반을 제공한 원동력이었습니다. 바로 3계층 웹 애플리케이션입니다. 기본 인터페이스는 곧 녹색 화면, 명령줄 이전 버전보다 탐색이 훨씬 쉬운 GUI로 바뀌었습니다. 

그 인터페이스는 생성적 AI 덕분에 다시 바뀌고 있습니다 . 그리고 이번에는 그 영향이 엄청날 것입니다. 

실제로 우리가 사랑하고 때로는 싫어하는 그래픽 인터페이스를 대체하는 것은 애플리케이션과 상호 작용하는 새로운 방식, 즉 대화형 인터페이스입니다. 

생성 AI가 우리의 요청을 분석하고 이해하는 능력을 갖추면서 자연어 인터페이스는 고객과 사업을 수행하는 "방법"이 되어가고 있습니다. 

이러한 변화는 사용자 경험을 근본적으로 바꾸는 것 외에도 개발자가 애플리케이션을 구축하는 방법, 애플리케이션이 통신하는 방법, 애플리케이션을 제공하고 보호하는 방법과 관련된 기술적 세부 사항에 중대한 영향을 미칩니다. 

로컬 및 글로벌 수준에서 수신 제어 , 게이트웨이 API, 로드 밸런서를 통한 기존 확장 수단은 더욱 동적으로 바뀌어야 합니다. 오늘날 모든 엔터프라이즈 아키텍처의 이러한 중요한 구성 요소는 실시간 으로 애플리케이션과 사용자 행동에 대한 더 큰 가시성과 이해도가 필요하며, 대부분 정적인 알고리즘이 아닌 최신 조건에 따라 요청을 전달할 것인지에 대한 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 

대화형 애플리케이션에서는 여전히 상당한 N-S 트래픽이 발생하지만 "동서" 데이터 경로에서 내부적으로 전달 및 보안에 대한 트래픽과 필요성이 증가할 것입니다. 이를 위해서는 현관문 감시에서 집 안팎의 모든 문을 감시하는 수준으로 애플리케이션 전달 및 보안 기능을 확장해야 합니다. 

코어, 클라우드 및 에지에 애플리케이션 구성 요소가 확산되어 있는 멀티클라우드 에스테이트가 보편화됨에 따라 앱 제공 시 보안 멀티클라우드 네트워킹 방법을 사용하여 위치 간 트래픽을 처리하는 NE-SW 데이터 경로로 빠르게 진화하고 있는 NS 기능을 적용해야 할 필요성이 더욱 커질 것입니다. 

비정형 데이터 처리로 인해 가장 큰 영향을 받는 부분은 보안입니다. 구조화된 데이터가 처리되는 방식에서 발생하는 취약성 집합이 명확하게 정의되어 있기 때문에 공격자가 기존 데이터 구조와 논리를 어떻게 악용할 수 있는지 이해하는 데 의존했습니다. 

자연어에는 무한한 가능성이 있기 때문에 위협 표면이 어휘(구문)에서 의미(맥락 및 의미)로 이동하기 때문에 공격을 식별하는 것이 매우 어렵습니다. 그러려면 요청과 응답을 검사하고 평가하는 다른 방식이 필요합니다. 이것이 AI가 보안 툴박스에서 가장 뛰어난 도구 중 하나가 되어 가는 이유입니다. 자연어를 이해하고 방대한 양의 데이터를 분석하는 기능을 통해 공격을 나타낼 수 있는 이상치와 특이치에 대한 통찰력을 제공하기 때문입니다. 

또한 데이터 보안 기술을 앱 보안 도메인으로 적용하여 앱 및 API 보안에서도 데이터 보안 관점에서 입력 및 출력을 검사하고 평가해야 함을 요구합니다.