모니터링

The Defiant에 따르면, Blockworks는 암호화폐 거래소와 은행이 AI 에이전트로부터 직접 규정 준수 경고를 받을 수 있는 Agentic Detection 기능을 출시했다고 발표했습니다. 이 기능은 목요일에 Messari Monitoring에서 출시되었으며, 각 경고는 에이전트 생성 또는 분석가 검증 여부가 표시됩니다.Blockworks는 이전에 분석가가 각 동적 경고를 검증하는 데 약 5분이 걸렸다고 밝혔으며, Messari 분석가의 수년간 작업 훈련을 기반으로 한 자체 모델은 몇 초 만에 경고를 식별할 수 있습니다. Agentic Detection은 기본적으로 꺼져 있으며, 고객은 개별적으로 활성화할 수 있습니다. 공동 창립자 Jason Yanowitz는 온체인 활동의 규모가 확대됨에 따라 시장이 사건을 분이 아닌 초 단위로 가격 책정하고 있으며, 고객이 거의 실시간으로 경고를 필요로 한다고 말했습니다.이 탐지 계층은 7년간의 분석가 커버리지 데이터를 기반으로 구축되었으며, 에이전트는 X, GitHub, 거버넌스 포럼, Discord, Telegram, 프로젝트 블로그 및 1000개 이상의 뉴스 소스를 읽을 수 있어 1000개 이상의 자산을 포괄합니다. Blockworks는 6월 12일에 Messari를 1000만 달러 이상에 인수했으며, Messari는 4월에 ParaFi와 Reciprocal Ventures가 주도한 A 라운드 확장 자금을 완료하여 1억 9200만 달러의 가치를 평가받았고, Coinbase Ventures, MoonPay Ventures 등이 참여했습니다.

《월스트리트 저널》에 따르면, 정보에 정통한 소식통은 연방준비제도(Federal Reserve)가 은행을 모니터링하기 위해 사용하는 데이터베이스가 지난달 하루 이상 고장났다고 전했습니다. 이번 고장은 연방준비제도의 국가 정보 센터(National Information Center)와 관련이 있으며, 이 시스템은 규제 기관에 은행 관련 데이터를 제공하는 데 사용됩니다.알려진 바에 따르면, 국가 정보 센터 데이터베이스는 8월 5일경 24시간 이상 고장이 발생했습니다. 상원 의원 엘리자베스 워렌(Elizabeth Warren)은 한 편지에서 이번 데이터베이스 고장이 연방준비제도 직원 감축이 시스템 유지 관리 및 은행 규제 작업에 영향을 미칠 수 있다는 우려를 불러일으켰다고 밝혔습니다.

Anthropic이 목요일에 발표한 위협 정보 보고서에 따르면, 러시아어 및 중국어 사용자들이 AI 모델 Claude를 이용해 사이버 공격을 자동화하고 있습니다. 그 중, 코드명 "JackPoterz"의 러시아어 운영자는 맞춤형 AI 기반 워크플로우를 통해 공격 체인의 대부분을 자동화하였으며, 목표는 정부 부처 및 정보 기관, 그리고 우크라이나와 유럽 여러 나라의 대사관 및 외교 사절단을 포함한 20개 이상의 조직에 걸쳐 있습니다.중국어 사용자는 Claude를 취약점 연구의 엔지니어링 및 조정 계층으로 사용하고 있으며, 그 중 하나의 워크플로우는 한 달 내에 네트워크 장비 펌웨어에서 10개 이상의 잠재적인 제로데이 취약점을 생성했습니다. Anthropic은 AI가 사이버 공격의 경제성을 변화시키고 있으며, 단일 운영자가 2~3시간 내에 침입을 완료하고 수십 명의 피해자를 동시에 처리할 수 있게 하고 있다고 지적했습니다.또한, 보고서는 바마코에 상주하며 말리 국가 정보 기관과 협력하는 독립 컨설턴트가 Claude를 주요 엔지니어링 힘으로 삼아, 전국 약 2500만 개의 SIM 카드에 걸쳐 말리의 모든 세 개의 이동통신 사업자를 아우르는 대규모 국내 감시 시스템을 구축했다고 밝혔습니다. 이 시스템은 현지에 배치되어 현지 모델을 사용하여 운영되며, Claude가 소프트웨어 설계 및 엔지니어링 지원을 제공하여 법원 영장 없이 전화번호에 대한 정보 파일을 생성할 수 있습니다.

OpenAI 수석 과학자 Jakub Pachocki는 오해의 소지가 있는 보도로 인해 모델이 "모니터링 불가능" 상태에 빠지는 경쟁을 피하고 싶다고 밝혔습니다. 그는 Astra를 포함한 현재의 최첨단 모델들이 GPT-4와의 계산 그래프 깊이가 두 배를 넘지 않는다고 언급했습니다. OpenAI는 첫 번째 추론 모델 출시 이후로 체인 사고 모니터링을 유지하고 활용하는 데 전념해 왔으며, 이 기술이 모델 정렬 능력이 훈련 분포에서 어떻게 일반화되는지를 관찰하는 데 도움이 된다고 생각하고 있습니다.Pachocki는 또한 체인 사고 모니터링이 다소 취약하며, 그 추세가 낙관적이지 않다고 지적했지만, 연구를 통해 강화할 수 있으며 현재 OpenAI 연구 계획의 핵심 목표가 되었다고 말했습니다. 이전에 The Information은 Astra가 반복 깊이(recurrent depth)를 사용하여 동일한 Transformer 층 그룹이 반복적으로 계산하도록 한다고 보도했습니다. 이로 인해 일부 추론이 모델 내부에서 발생할 수 있으며, 모든 것을 사고 체인으로 작성할 필요가 없게 되면서 모델을 모니터링하기가 점점 더 어려워질 것이라는 우려가 제기되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 9월 01일 14:33에 4,022.47만 USDT가 미지의 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 31일 18:52에 5,000만 USDT가 미확인 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 31일 17:51에 4,898.58만 USDT가 Binance에서 미확인 지갑으로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 30일 10:36에 3,511.02만 USDT가 Binance에서 미확인 지갑으로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 27일 04:33에 2억 USDT가 알 수 없는 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 26일 19:01에 8,300만 USDT가 미확인 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 25일 15:46에 62,701,400 USDT가 미확인 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 24일 21:51에 3,000만 USDT가 Binance에서 알 수 없는 지갑으로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 24일 13:18에 73,297,200 USDT가 Binance에서 알 수 없는 지갑으로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 24일 12:01에 3,880만 USDT가 미확인 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 23일 21:13에 32,159,800 USDT가 Binance에서 미지의 지갑으로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 21일 20:15에 2억 USDT가 알려지지 않은 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 21일 19:43에 5억 USDT가 Binance에서 미지의 지갑으로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 21일 14:41에 48,234,500 USDT가 Binance에서 알 수 없는 지갑으로 전송된 것으로 확인되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 21일 11:52에 7,960만 USDT가 미확인 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 모니터링되었습니다.

Coinglass 데이터에 따르면, 8월 20일 17:42에 5,970만 USDT가 알려지지 않은 지갑에서 Binance로 전송된 것으로 확인되었습니다.