
ID-JAG The Hard Way: 실패로 배우는 AI 에이전트 보안 핸즈온
AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.

AI 에이전트가 사용자를 대신해 보호된 API에 접근하는 ID-JAG 실습 핸즈온을 소개했습니다. 실패 사례를 통해 토큰 교환, 정책 평가, 위임 경계를 직접 확인하도록 구성했습니다.


사내 AI Agent 에이봇을 조직의 업무 인프라로 만든 사례를 소개했습니다. 오케스트레이터, 서브에이전트, Eval, 권한 제어로 실제 업무 적용과 확장을 다뤘습니다.
무신사는 플랫폼별로 분리된 회원 시스템을 OCMP 통합 회원 아키텍처로 전환했습니다. 무중단 런치와 SSO, 점진적 롤아웃으로 안정성과 일관된 경험을 확보했습니다.


Amazon Bedrock AgentCore Gateway로 엔터프라이즈 AI 에이전트의 도구 관리 복잡성을 줄이는 방법을 소개했습니다. 또한 MCP 통합, 시맨틱 검색, 인증 구조와 Target 구성 방법을 설명했습니다.


Spring Security를 보완하는 사내 확장 라이브러리 Fortel을 소개했습니다. YAML 기반 설정과 단일 필터 구조로 세션·인증·인가를 표준화했습니다.

AI와 외부 시스템을 연결하는 표준인 MCP의 개념과 아키텍처를 설명했습니다. 다양한 업무 자동화 사례와 함께 도입 시 고려할 점도 정리했습니다.

SSO의 핵심 가치를 생산성 향상과 보안 강화로 정리했습니다. 조직 환경에 따라 이메일 결합형과 전문 SSO, 그리고 SAML 2.0과 LDAP 연동을 살펴봤습니다.

서비스별 Scheduler DB 분산으로 중단된 Quartz Scheduler Admin을 다시 사용할 수 있게 고도화했습니다.\n동적 DataSource 관리, 즉시 실행, 구글 OAuth 로그인, 실행 이력 관리와 RoutingDataSource 구조를 구현했습니다.