엔터프라이즈 애자일 플래닝
실제 기기 vs. 가상 기기: 기업 모바일 테스트에서 이 부분을 잘못 판단해서는 안 되는 이유
고객은 주머니에 쏙 들어가는 화면을 통해 브랜드를 평가합니다. 모바일 앱이 빠르고 안정적이면 고객은 거의 눈치채지 못합니다. 하지만 앱이 버벅거리거나, 배터리를 빨리 소모하거나, 결제 과정에서 오류가 발생하면 고객은 즉시 알아차리고 많은 사용자가 떠납니다. 기업에게 모바일 경험은 단순한 기능이 아닙니다. 그것은 바로…
접근성 조사 결과부터 Release 증거: WCAG 검사 결과가 이제 테스트 보고서에 포함되어 있습니다.
Deque의 자동화 접근성 테스트 보고서에 따르면 자동화 접근성 테스트는 디지털 접근성 문제의 최대 57%를 식별할 수 있습니다. 이는 상당한 수치이며, 문제를 발견하는 것이 단지 첫 단계일 뿐이라는 점을 다시 한번 상기시켜 줍니다. 모든 발견 사항은 검토, 이해 과정을 거쳐 출시 결정에 반영되어야 합니다. 그리고 이것이 바로…
EAA가 시행된 지 1년이 되었지만, 대부분의 팀은 여전히 규정 준수를 입증하지 못하고 있습니다.
2025년 6월 28일, 유럽 접근성법(European Accessibility Act)은 시한에서 시행일로 전환되었습니다. 벌써 1년도 더 지났습니다. 이제 더 이상 시급하게 느껴지지 않는다면, 그건 지극히 정상입니다. 눈에 띄는 문제가 발생하지 않으면 시한은 금세 잊혀지기 마련입니다. 하지만 접근성은 서버 장애처럼 갑작스럽게 실패하는 것이 아닙니다. 그 결과는 소송, 감사 실패, 기타 여러 형태로 나중에 나타납니다.
며칠에서 몇 시간으로: AI와 함께 진화한 화이트햇 리버스 엔지니어링
2020년에는 복잡한 바이너리 파일을 역분석하는 데 보안 연구원과 엔지니어들이 취약점을 파악하고 시스템을 보호하기 위해 며칠 동안 세심한 분석을 해야 했습니다. 그들은 문자열, 임포트, 역어셈블리, 디컴파일된 코드, 호출 그래프 등을 차례로 살펴보며 소프트웨어에 대한 정신적 모델을 구축해 나갔습니다. 이 과정은 단순히 사실을 추출하는 것만이 아니었습니다. 그것은 또한…
근본 원인 분석 최적화를 위한 모범 사례
이제 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 방식을 혁신하고 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 코딩 에이전트는 사람이 오류를 조사하는 속도보다 훨씬 빠르게 코드 양을 늘리고 있습니다. 이론적으로 테스트 팀은 AI를 활용하여 더 많은 테스트를 생성하고 실행할 수 있지만, 실제로는 자동화 결과물이 일관성이 없고 체계적이지 못하며, 사람이 직접 해석해야 하는 경우가 많습니다. 이것이 바로…
고객확인(KYC) 딥페이크 공격 분석
딥페이크 공격 표면에서 보안 강화의 역할은 무엇일까요? 얼굴만으로는 더 이상 사람을 증명할 수 없습니다. 인공지능(AI)이 생성한 얼굴과 문서가 생성형 AI 이전 시대에 맞춰 설계된 고객확인(KYC) 절차를 통과하기 시작하면서 은행들이 불편하게 받아들이고 있는 현실입니다. 은행 거래 과정에서 카메라는 특정 순간에만 설치됩니다…
안드로이드 17이 출시되었습니다. 여러분의 앱은 준비되었나요?
모든 주요 안드로이드 버전 출시에는 동일한 패턴이 적용됩니다. 구글이 운영체제를 배포하면 일부 사용자가 빠르게 업그레이드하고, 모바일 팀은 테스트해보지 않았을 수도 있는 새로운 플랫폼 버전에서 동작을 검증하기 위해 분주히 움직입니다. 코드명 시나몬 번(Cinnamon Bun)으로 알려진 안드로이드 17이 이제 출시되었습니다. 6월 초부터 배포가 시작되었으며, 사용자들은…
모바일 앱 충돌 오류 분석 - 혼란에서 명확성으로
모바일 앱은 끊임없는 공격을 받고 있습니다. Digital.ai의 2026 Application Security 위협 보고서에 따르면 기업 애플리케이션에 대한 공격률은 2022년 55%에서 87%로 증가했습니다. 모바일 앱을 역설계하는 데 필요한 도구와 전문 지식은 그 어느 때보다 쉽게 구할 수 있게 되었습니다. 노트북과 LLM 구독만 있으면 공격자는 이제…
EU AI법 대비가 소프트웨어 제공 파이프라인에서 시작되는 이유
AI는 소프트웨어 설계, 작성, 테스트, 배포 및 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 많은 기업에서 거버넌스는 여전히 스프레드시트, 문서, 그리고 단편적인 검토 프로세스에 의존하고 있습니다. 이로 인해 거버넌스 표준 준수 여부를 입증하기 어렵습니다. 이러한 문제는 체계적이고 감사 가능한 릴리스 제어를 통해 해결할 수 있습니다. 규정 준수 여부는 각 조직의 AI 시스템, 위험 분류 등에 따라 달라집니다.
