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대회의 초점이 단순 코드 생성에서 자율 에이전트 구축으로 진화했다. 작년 대회가 코드 생성 모델의 취약점 식별에 집중했다면, 2026년 챌린지는 전체 코드베이스를 이해하고 계획, 구축, 테스트를 수행하는 다단계 소프트웨어 개발 에이전트 구축을 핵심 과제로 설정했다.
참가 팀들은 Amazon Nova Forge를 사용하여 모델 커스터마이징을 수행한다. 학계 연구팀이 평소 접근하기 어려운 모델 체크포인트에 직접 데이터를 추가하여 'Novella'라고 불리는 맞춤형 모델을 생성하며, 이는 폐쇄형 모델의 성능과 오픈소스의 유연성을 동시에 확보하는 전략이다.
유용성과 안전성의 균형을 맞추기 위해 개발 팀과 레드 팀이 상호 작용한다. 개발 팀이 복잡한 작업을 수행하는 에이전트를 만들면, 레드 팀은 해당 에이전트가 구축한 애플리케이션의 취약점을 찾아내어 공격하며, 이 과정을 통해 모델의 보안 제어 기능이 실시간으로 강화된다.
대학 연구팀에게 대규모 인프라와 자원을 제공하여 학계와 산업계의 가교 역할을 수행한다. 각 팀은 25만 달러의 후원금과 AWS 크레딧을 지원받아 이론적 연구를 넘어 실제 산업 현장에서 경제적으로 운용 가능한 혁신적인 솔루션을 도출하는 경험을 쌓는다.
Nova Forge가 제공하는 세 가지 핵심 기능인 맞춤형 학습 환경 구축, 모델 압축을 통한 효율성 증대, 내장된 안전 제어 도구를 활용한다. 이를 통해 팀들은 실제 보안 워크플로를 반영한 시뮬레이션 환경에서 모델을 학습시키고 저비용 고성능 모델을 제작할 수 있다.
용어 해설
- 아마존 노바 포지(Amazon Nova Forge)
- — 사용자가 고유 데이터를 추가하여 Amazon Nova 모델을 특정 목적에 맞게 커스터마이징할 수 있도록 지원하는 서비스이다. 학계나 기업이 대규모 인프라 없이도 최첨단 모델의 학습 과정에 직접 참여하여 성능을 최적화할 수 있게 돕는 핵심 도구이다.
- 레드 티밍(Red Teaming)
- — 시스템의 보안 취약점을 발견하기 위해 적대적인 관점에서 공격을 시도하는 검증 방식이다. AI 모델이 생성한 코드의 결함을 찾아내고 이를 통해 모델의 안전 제어 장치를 강화하는 데 필수적인 역할을 한다.
- 노벨라(Novella)
- — 기본 Amazon Nova 모델을 바탕으로 특정 데이터나 보안 방법론을 결합하여 생성된 맞춤형 파생 모델을 의미한다. 기본 모델의 범용 성능을 유지하면서도 특정 도메인이나 작업에 특화된 능력을 갖춘 것이 특징이다.
- 에이전트적 보안 추론(Agentic Security Reasoning)
- — AI 에이전트가 소프트웨어 개발 작업을 수행할 때 스스로 보안 위협을 인식하고 논리적으로 판단하여 안전한 코드를 작성하는 능력이다. 단순한 코드 생성을 넘어 시스템 전체의 안전성을 고려한 의사결정을 내리는 단계를 의미한다.
기술
- Amazon Nova
- Amazon Nova Forge
- AWS
활용 사례
- 자율 코딩 에이전트 구축
- 소프트웨어 보안 취약점 자동 탐지
- 도메인 특화 맞춤형 LLM 제작
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 03.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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