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WHEP (WebRTC-HTTP Egress Protocol)

개요WHEP(WebRTC-HTTP Egress Protocol)는 WebRTC 스트림을 클라이언트 단(뷰어)에서 HTTP 인터페이스를 통해 수신(egress) 할 수 있도록 정의된 프로토콜입니다. WHIP과 쌍을 이루는 형태로, 실시간 방송의 송출(WHIP)과 수신(WHEP)을 모두 WebRTC + HTTP로 통합할 수 있게 하며, 방송 플랫폼의 브라우저 기반 재생 구조 표준화 및 경량화를 이끕니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의WebRTC 스트림을 HTTP signaling을 통해 클라이언트로 수신하기 위한 경량 프로토콜IETF 표준 초안 진행 중목적브라우저 기반 실시간 스트리밍 수신 표준화시청자 환경 단순화필요성RTMP/HLS/DASH의 지연과 비표준 구조 대체WebRTC의 초저지연 활용..

WHIP (WebRTC-HTTP Ingestion Protocol)

개요WHIP(WebRTC-HTTP Ingestion Protocol)는 WebRTC 기반 실시간 영상 및 오디오 스트림을 미디어 서버에 업로드(ingest) 하기 위한 경량 프로토콜로, 브라우저 및 클라이언트 단에서의 손쉬운 WebRTC 업로드 구성을 목표로 합니다. 기존 RTMP, SRT, RTP 등의 복잡한 설정과 비표준 방식의 한계를 극복하고, HTTP를 활용한 WebRTC signaling 단순화로 빠르고 상호운용 가능한 실시간 방송 인프라를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의WebRTC 스트림을 HTTP 인터페이스를 통해 송신 서버로 전송하기 위한 신호처리 프로토콜IETF 표준 초안 기반 (WISH/WHIP)목적방송 송출의 초기 연결(ingestion)을 간소화 및 자동..

MQTT 5.0(Message Queuing Telemetry Transport 5.0)

개요MQTT 5.0(Message Queuing Telemetry Transport 5.0)은 IoT 환경에서의 통신을 위한 경량 메시징 프로토콜로, 이전 버전(MQTT 3.1.1)에 비해 확장성, 유연성, 신뢰성이 크게 향상된 최신 표준입니다. 비동기 통신, 저전력 소비, 제한된 네트워크 환경에서의 높은 전송 효율을 바탕으로, 센서 네트워크, 산업 자동화, 클라우드 IoT 플랫폼 등에서 광범위하게 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의퍼블리셔-서브스크라이버 모델 기반의 경량 메시징 프로토콜ISO/IEC 20922 국제표준 기반목적네트워크 제약 환경에서도 신뢰성 있는 메시지 교환 지원연결 유지 최소화, 전송 최적화필요성IoT 디바이스의 다양화 및 대규모 연결 수요 대응기존 MQTT 3.1..

TinyLFU (Tiny Least Frequently Used)

개요TinyLFU는 메모리 또는 디스크 기반 캐시 시스템에서 가장 효율적인 교체 정책 중 하나로 평가받는 LFU(Least Frequently Used) 기반 알고리즘입니다. 단순한 접근 빈도만 고려하는 것이 아니라 공간 제약 하에서 정확한 접근 빈도 추정이 가능하도록 설계되었으며, Caffeine, Redis 등 고성능 시스템에서도 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의공간 효율적인 빈도 기반 캐시 필터(Tiny Least Frequently Used)2015년 ACM HotStorage 논문 발표목적접근 빈도 정보를 최소한의 메모리로 추정하여 캐시 효율 극대화정확도 vs 비용 균형 유지필요성전통적인 LFU는 공간/계산 비용이 크고 민감도 낮음Bloom Filter와 유사한 경량 설계2..

Ristretto

개요Ristretto는 Curve25519(Edwards25519)를 기반으로 한 고속 타원곡선 암호 그룹을 안전하고 정규화된 방식으로 추상화한 라이브러리로, 암호학적 오류를 방지하면서도 사용자가 안전하게 그룹 연산을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 대표적으로 **비가시 표현(canonical representation)**과 **위조 방지(deserialization safety)**를 보장하며, Rust 언어 기반의 구현이 활발합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의Edwards25519 기반의 정규화된 암호학적 그룹 표현Curve25519와 호환성 보유목적안전한 탈직관화 그룹 연산 제공이중 표현 및 역원 문제 해결필요성Twisted Edwards 곡선에서 발생하는 안전성 문제 해소사용자 레벨 안전..

Lunatic

개요Lunatic은 Erlang의 동시성 모델을 기반으로 설계된 WebAssembly(Wasm) 런타임으로, 안전하고 경량화된 병렬 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. Wasm의 포터블성과 Erlang의 프로세스 모델을 결합하여, 빠르고 안전한 분산 시스템을 구성할 수 있는 새로운 실행 환경으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의WebAssembly 기반으로 작동하며, Erlang 스타일의 프로세스 격리를 지원하는 병렬 런타임목적안전한 병렬 실행과 높은 확장성 제공필요성기존 언어/플랫폼의 스레드 기반 병렬성 한계 및 리소스 낭비 해결2. 주요 특징특징설명효과Erlang-style 프로세스 모델수천~수만 개의 경량 프로세스 생성 가능장애 격리 및 비동기 메시징 지원WebAsse..

WebBundles

개요WebBundles는 HTML, CSS, JS, 이미지 등 웹 리소스를 하나의 바이너리 파일로 묶어 전송할 수 있도록 하는 W3C 표준 제안 기술입니다. 이 포맷은 브라우저가 번들 내부의 각 리소스를 개별 URL로 처리할 수 있도록 지원하여, 캐싱, 공유, 분산 배포, 오프라인 실행 등에 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의복수의 웹 리소스를 하나의 번들로 묶는 HTTP 교환 포맷 (application/webbundle)목적웹 콘텐츠의 배포, 캐싱, 공유를 보다 안정적이고 효율적으로 수행하기 위함필요성페이지 로딩 최적화, 오프라인 앱 구현, 검열 회피 등 다양한 활용 수요 대응2. 주요 특징특징설명효과리소스 묶음 처리HTML/CSS/JS/이미지 등을 단일 파일로 묶음네트워크 요청 ..

LCEL (LangChain Expression Language)

개요LCEL(LangChain Expression Language)은 LangChain 프레임워크 내에서 LLM 애플리케이션을 함수형·선언형 방식으로 구성할 수 있도록 해주는 표현 언어입니다. 체인, 프롬프트, 툴, 래퍼 등 다양한 구성 요소를 간결하고 선언적으로 연결할 수 있어, 복잡한 파이프라인 구성도 직관적으로 구현할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LangChain 내 LLM 파이프라인을 함수 조합으로 선언하는 도메인 특화 표현 언어목적체인 구성의 간결화, 가독성 향상, 재사용성 확보필요성명령형 체인 구성의 복잡도와 유지보수 문제 해결을 위해 도입됨2. 주요 특징특징설명장점선언형 체인 구성파이프라인을 마치 수학식처럼 구성직관적이고 오류 감소체인 조합 가능Runnable 객체로 구성..

HELM(Holistic Evaluation of Language Models)

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 Stanford CRFM(Center for Research on Foundation Models)에서 개발한 LLM 평가 프레임워크로, 단순 정확도 중심의 평가를 넘어, 편향성, 유해성, 효율성, 견고성 등 다양한 관점에서 언어 모델의 품질을 정량적으로 분석하고 비교하는 것을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM을 정확성 외의 다면적 기준으로 평가하는 표준화된 프레임워크목적다양한 환경과 조건에서 LLM의 강점과 한계를 투명하게 분석필요성LLM이 실제 사용되는 상황에서 발생할 수 있는 다양한 리스크 고려 필요2. 주요 특징특징설명장점다차원 평가 기준정확도뿐 아니라 편향, 유해성, 효율성 등 총 7개 ..

lm-eval-harness

개요lm-eval-harness는 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에 대해 LLM(Large Language Model)의 성능을 정량적으로 평가하기 위한 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. EleutherAI에서 개발하였으며, GPT, LLaMA, PaLM, Claude, Mistral 등 다양한 언어 모델에 일관된 방식으로 벤치마크를 적용할 수 있는 범용 도구로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM의 언어 이해 및 생성 성능을 다양한 벤치마크를 통해 자동 평가하는 프레임워크목적모델 간 일관된 비교와 성능 추적, 학습 없이 추론(inference-only) 성능 확인필요성벤치마크마다 형식이 달라 생기는 평가 불일치를 통합하여 재현 가능한 실험 지원2. 주요 특징특징설명장점Pro..

MT-Bench

개요MT-Bench는 대형 언어 모델(LLM)의 실제 사용 시나리오에 가까운 멀티턴(Multi-turn) 대화를 기반으로 모델의 응답 품질을 평가하는 벤치마크입니다. LMSYS(Large Model Systems Organization)에서 개발되었으며, 단일 질문-응답이 아닌 연속된 질의와 응답 흐름에서 모델의 일관성, 이해력, 창의성 등을 측정하는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM의 실용적 대화 성능을 측정하기 위한 멀티턴 대화형 평가 벤치마크목적단일 문항 기준의 한계를 넘어 실제 사용자 경험에 가까운 평가 구현필요성LLM이 실제 사용에서 보여주는 흐름, 맥락 유지 능력 등을 정량적으로 평가할 수단 부족2. 주요 특징특징설명장점멀티턴 구성80개의 다양한 주제 대화 시나리오 ..

Flow Matching

개요Flow Matching은 확률적 생성 모델에서 목표 분포로의 경로(flow)를 직접 학습하여, 디퓨전 모델이나 score-based 모델보다 더 간단하고 안정적으로 샘플링을 가능하게 하는 학습 기법입니다. 목표는 데이터 분포로 연결되는 벡터 필드(Vector Field)를 추정하는 것입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 분포로의 연속적인 흐름 경로를 학습하는 확률적 생성 모델 훈련 기법목적빠르고 안정적인 샘플링이 가능한 생성 모델 구축필요성디퓨전 모델의 복잡한 역과정 또는 noise schedule 없이 효율적인 생성 모델 구현 필요2. 주요 특징특징설명장점직접적인 벡터 필드 학습시작-끝 점 사이의 흐름을 직접 학습수치적 안정성 향상단일 단계 훈련복잡한 noise schedule 없음학..

개요Rectified Flow는 확률적 생성 모델 분야에서 제안된 새로운 패러다임으로, 샘플링 과정을 경로 최적화 문제로 정식화하여 효율성과 품질을 동시에 향상시키는 접근법입니다. 디퓨전 모델과 유사한 프레임워크를 갖지만, 노이즈 제거가 아닌 직접적인 경로 추정(flow estimation)에 집중합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의확률적 샘플링을 위한 흐름(field)을 학습하여 데이터 분포를 복원하는 생성 모델목적기존 디퓨전 모델보다 빠르고 정확한 샘플 생성필요성고품질 이미지 생성을 위한 효율적이고 안정적인 경로 기반 학습 수요 증가2. 주요 특징특징설명장점경로 최적화 기반 학습확률 경로를 최소 거리로 정렬하여 훈련더 짧은 샘플링 경로, 빠른 생성one-way trajectory역과정 없이 정..

개요Locality-Sensitive Hashing(LSH)은 고차원 벡터 공간에서 유사한 데이터 포인트를 빠르게 검색하기 위한 해시 기반 알고리즘입니다. 일반적인 해시 함수가 충돌을 피하려는 것과 달리, LSH는 유사한 입력값일수록 동일한 해시값으로 매핑될 확률이 높도록 설계되어, 대용량 데이터에서 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbors) 검색에 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의유사한 객체들이 동일한 해시값을 가질 확률이 높은 해시 함수 집합을 사용하는 알고리즘목적고차원 공간에서의 유사 항목 검색 속도 개선필요성대용량 벡터 데이터에서의 실시간 검색 및 분류 최적화2. 주요 특징특징설명효과근사 최근접 검색정확한 거리 계산 없이 근접 데이터 추정속도 ..

개요MinHash(Minimum Hashing)는 집합 간 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 빠르게 근사 계산하기 위한 해시 기반 알고리즘입니다. 웹 페이지 중복 제거, 문서 클러스터링, 추천 시스템 등에서 대용량 데이터 간 유사도를 효율적으로 비교할 수 있도록 설계된 경량 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의집합 간 유사도를 추정하기 위해 최소 해시값들을 비교하는 확률적 기법목적대용량 집합 비교 시 연산 비용을 줄이고 효율적으로 유사도 추정필요성텍스트, 로그, 사용자 행동 데이터 등 고차원 데이터의 비교 최적화 필요2. 주요 특징특징설명효과자카드 유사도 근사교집합/합집합 비율을 해시값으로 근사연산량 감소서브라인어 알고리즘저장공간 및 계산 시간 최소화빅데이터 환경 최적화로..

개요DiT(Diffusion Transformer)는 이미지 생성을 위한 딥러닝 아키텍처로, 기존 CNN 기반의 디퓨전 모델 대신 트랜스포머(Transformer) 구조를 사용하여 고해상도 이미지를 효율적으로 생성합니다. OpenAI의 DALLE이나 Stable Diffusion과 유사한 방식의 생성 메커니즘에 Transformer의 장점을 결합한 새로운 접근입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의트랜스포머 아키텍처를 디퓨전 모델의 노이즈 예측에 활용한 이미지 생성 모델목적고성능 이미지 생성을 위한 트랜스포머 기반 구조 설계필요성CNN의 표현력 한계를 넘어 더 정교한 패턴 학습과 확장성 확보를 위함2. 주요 특징특징설명효과트랜스포머 구조비전 트랜스포머(ViT) 기반 아키텍처장거리 의존 관계 학습에 유..

개요VictoriaMetrics는 대규모 타임시리즈 데이터를 효율적으로 저장하고 조회하기 위한 고성능 오픈소스 타임시리즈 데이터베이스(TSDB)입니다. 고압축률, 빠른 읽기/쓰기, 낮은 리소스 사용량을 특징으로 하며, Prometheus, Grafana 등과의 호환성과 뛰어난 확장성으로 인해 클라우드 네이티브 모니터링 환경에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의고성능 타임시리즈 수집, 저장, 분석을 위한 오픈소스 TSDB목적모니터링 및 관측 데이터의 저장 최적화와 고속 조회 지원필요성데이터 볼륨 증가에 따른 저장 효율성과 쿼리 성능 확보 필요2. 주요 특징특징설명장점고압축률 저장독자적인 데이터 구조와 인덱싱 기술저장 비용 절감빠른 쿼리 처리수십억 레코드 대상 고속 응답실시간 모니터링 ..

개요oasdiff는 OpenAPI 스펙 간의 차이를 비교하여 변경 내용을 시각화하고, API의 하위 호환성(Breaking Change) 여부를 분석하는 도구입니다. API 계약 기반 개발과 문서화가 강조되는 환경에서 oasdiff는 API 변경 관리, 버전 관리, CI 파이프라인 보안에 매우 유용한 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OpenAPI 문서 간 차이점을 분석하고 변화 유형을 분류하는 CLI 기반 도구목적API 변경 관리, 호환성 검증, 문서 자동화 지원필요성잦은 API 변경으로 인한 서비스 중단 및 호환성 오류 방지 필요2. 주요 특징특징설명활용 가치변경 분류 기능Breaking, Non-breaking, Unclassified 유형으로 자동 분류API 릴리즈 안정성 확보..

개요Velociraptor는 디지털 포렌식(DFIR)과 위협 헌팅을 위한 고급 오픈소스 EDR(Endpoint Detection and Response) 프레임워크입니다. 엔드포인트에서 발생하는 다양한 이벤트를 수집하고, 쿼리 기반으로 탐지 및 대응을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 뛰어난 확장성과 유연성, 그리고 경량 에이전트 기반 구조로 인해 보안 분석가와 헌터들에게 널리 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의쿼리 기반으로 실시간 엔드포인트 헌팅 및 DFIR 기능을 제공하는 오픈소스 보안 플랫폼목적엔드포인트 위협을 탐지하고 포렌식 분석을 신속하게 수행필요성기업 내부 침해 조사 및 지속적 모니터링을 위한 전문 도구의 필요성 증가2. 주요 특징특징설명비교 도구 대비 차별점VQL 기반 쿼..

개요MDR(Managed Detection and Response)은 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고, 분석하며, 대응까지 전문 인력을 통해 제공하는 보안 서비스입니다. 기존의 보안 솔루션이 예방 위주였다면, MDR은 탐지 후 즉각적 대응을 통해 기업의 보안 역량을 강화하는 차세대 보안 운영 모델입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의위협 탐지 및 대응을 전문 인력이 원격에서 제공하는 관리형 보안 서비스목적탐지-분석-대응 전 과정을 통합 제공하여 실질적인 보안 위협 제거필요성내부 인력 및 기술 부족으로 인한 실시간 대응 한계를 극복하기 위함2. 주요 특징특징설명기존 서비스 대비 차별점24/7 모니터링연중무휴 실시간 위협 감시SOC 부재 기업도 고급 보안 운영 가능고급 위협 헌팅알려지지 않은 위협도 ..

개요Double Ratchet 알고리즘은 종단 간 암호화(E2EE)를 구현하는 주요 구성 요소로, 메시지 전송 시마다 암호 키를 주기적으로 갱신하여, 통신 도중의 키 노출에도 이전 및 이후 메시지의 보안을 유지할 수 있게 해주는 알고리즘입니다. Signal Protocol의 핵심으로, WhatsApp, Signal, Skype 등에서 채택되어 강력한 메시지 보안을 제공하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의메시지마다 키를 갱신하여 전달 중 보안을 유지하는 암호화 알고리즘목적키 노출 시에도 이전 및 이후 메시지의 보안 유지 (전방 및 후방 보안)필요성통신 도중의 도청, 키 탈취 등에 대비한 고도 보안 메커니즘 필요2. 주요 특징특징설명보안 효과키 진화 메커니즘메시지 전송마다 새 키 생성재사용 방..

개요EST(Enrollment over Secure Transport)는 IETF에서 정의한 RFC 7030 기반의 보안 인증서 등록 프로토콜입니다. HTTPS를 통해 X.509 인증서를 자동으로 요청, 갱신, 폐기할 수 있도록 설계되어 기존 SCEP(Simple Certificate Enrollment Protocol)의 보안 한계를 개선하며, 조직 내 인증서 기반 보안 체계의 자동화와 신뢰성을 강화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의HTTPS 기반의 인증서 자동 등록 및 관리 프로토콜 (RFC 7030)목적보안성과 자동화를 갖춘 인증서 등록 절차 제공필요성대규모 네트워크 환경에서 수작업 인증서 관리의 한계 극복2. 주요 특징특징설명기존 대비 장점HTTPS 기반 통신TLS 채널을 통한 안전한 인..

개요Roughtime은 Google이 개발한 보안 중심의 시간 동기화 프로토콜로, NTP(Network Time Protocol)의 취약점을 보완하고 신뢰할 수 있는 시간 정보를 제공하는 경량화된 시간 검증 메커니즘입니다. 클라이언트가 여러 서버로부터 서명된 시간 응답을 받아 위조되지 않은 시간 정보를 검증할 수 있게 하여, 시스템 시간의 무결성과 인증 기반 보안에 필수적인 시간 동기화의 신뢰성을 확보합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의암호학적 서명 기반으로 정확한 시간 정보를 제공하는 보안 시간 동기화 프로토콜목적NTP의 보안 문제 보완, 무결한 시간 정보 제공필요성TLS, 인증서 유효성, 로그의 신뢰성 등 보안 시스템 전반의 시간 정확성 확보2. 주요 특징특징설명기존 NTP와 차별점서명 기반 ..

개요ARC(Authenticated Received Chain)는 이메일이 전송되는 경로에서 SPF, DKIM, DMARC 등의 인증 정보를 중계 서버가 유지하고 전달할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 기존 이메일 인증 기술이 중계(Mailing List, Forwarder 등) 과정에서 실패하는 문제를 보완하기 위해 설계된 기술로, 메일의 진위 여부를 검증 가능한 상태로 유지해 이메일 보안의 신뢰성을 강화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의이메일 인증 정보를 중계 서버에서 보존 및 전달하는 체계목적SPF, DKIM, DMARC의 인증 정보 손실 방지 및 검증 신뢰성 유지필요성포워딩, 메일링 리스트 등 복잡한 메일 흐름에서의 인증 실패 문제 해결2. 주요 특징특징설명기존 인증 대비 차이점인증 체인..

개요RESTler는 Microsoft Research에서 개발한 REST API 퍼징(Fuzzing) 도구로, OpenAPI(Swagger) 명세를 기반으로 실제 API 요청을 자동으로 생성하고 테스트하면서 취약점을 탐지합니다. API 보안이 중요한 현대의 클라우드 기반 아키텍처에서 RESTler는 자동화된 보안 테스트를 가능하게 해주는 강력한 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의RESTler는 REST API의 보안 취약점을 찾기 위한 퍼징 도구입니다.목적OpenAPI 명세를 분석하여 실제 API 요청을 자동 생성, 시퀀스 기반 테스트 수행필요성수동 보안 테스트의 한계를 극복하고 DevSecOps 흐름에서 자동화된 API 보안 강화2. 특징특징설명비교 요소명세 기반 자동화OpenAPI 문서를..

개요Hypothesis는 Python 언어를 위한 속성 기반 테스트 프레임워크로, 테스트 대상의 예상 동작을 속성(Property)으로 정의하고, 다양한 무작위 입력에 대해 자동으로 검증을 수행합니다. Haskell의 QuickCheck에서 영감을 받아 설계되었으며, 예외 상황 탐지, 경계 조건 검사, 회귀 테스트 자동화 등에 탁월한 효율을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 무작위 입력을 생성하고, 그 결과가 주어진 속성을 만족하는지 검증하는 Python 기반 테스트 프레임워크목적테스트 커버리지를 극대화하고 예외 상황을 자동으로 발견필요성수작업 테스트의 한계를 극복하고 코드 신뢰성 확보Hypothesis는 단순한 단위 테스트를 넘어 다양한 입력에 대한 함수의 일반적인 동작을 자동으로 ..

개요QuickCheck은 테스트 케이스를 수동으로 작성하는 대신, 함수 또는 시스템의 일반적인 속성(Property)을 정의하고 무작위로 생성된 다양한 입력값에 대해 해당 속성을 검증하는 방식의 테스트 자동화 프레임워크입니다. 1999년 Erlang/하스켈(Haskell)에서 시작되었으며, 이후 다양한 언어로 포팅되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의함수나 프로그램의 속성(Property)을 정의하고, 무작위 입력으로 그 속성이 성립하는지 자동 검증하는 테스트 프레임워크목적엣지 케이스(경계 조건)나 버그를 자동 탐지하고, 테스트 커버리지를 향상필요성수동 단위 테스트로는 검출 어려운 예외 및 논리적 결함 검출QuickCheck은 "assert output property over generated..

개요Kuma는 다양한 네트워크 환경에서 서비스 간 통신을 안전하고 효율적으로 관리하기 위한 오픈소스 서비스 메시입니다. CNCF 산하의 공식 프로젝트이며, Envoy 프록시를 기반으로 하여, 쿠버네티스(Kubernetes)와 VM 환경 모두에서 유연하게 동작하며, 멀티 클러스터 및 멀티 리전 운영을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Envoy 프록시를 기반으로 하는 멀티 플랫폼 지원 서비스 메시 솔루션목적마이크로서비스 간 통신을 제어·보안·관찰할 수 있는 인프라 제공필요성서비스 간 통신 복잡도 증가 및 보안/가시성 확보 요구 증가Kuma는 ‘Universal’과 ‘Kubernetes’ 모드를 모두 지원하여 다양한 환경에 배포 가능2. 특징특징설명비교멀티 클러스터 지원다양한 네트워크 간 메시 ..

개요FrodoKEM은 고전적인 격자 기반 문제인 Learning With Errors(LWE)에 기반하여 설계된 양자 내성 키 캡슐화 메커니즘(Key Encapsulation Mechanism)입니다. NSA와 NIST의 표준화 절차에서 PQC(Post-Quantum Cryptography)의 일환으로 주목받았으며, 보안성이 수학적으로 강하게 정당화된 설계로 알려져 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LWE 문제 기반의 키 캡슐화 암호 시스템으로, 양자 컴퓨팅 공격에 안전한 공개키 암호 방식목적기존 RSA, ECC 등을 대체할 양자 내성 암호 구성필요성양자 컴퓨터에 취약한 기존 공개키 알고리즘의 한계 극복FrodoKEM은 코드 기반이나 구조적 격자 기반 설계 대신 '불규칙 격자'에 기반함2. 특..

개요Ksplice는 Linux 시스템에서 커널을 재시작하지 않고 실시간으로 보안 패치와 버그 수정을 적용할 수 있게 해주는 오라클(Oracle)의 라이브 커널 패치 기술입니다. 시스템 가동 중단 없이 취약점을 수정할 수 있어, 고가용성 환경 및 보안 요구가 높은 기업 인프라에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의리눅스 커널 실행 중 함수 수준의 수정 패치를 적용하는 무중단 커널 업데이트 기술목적시스템 재부팅 없이 커널 보안 취약점, 버그 수정필요성실시간 서비스 환경에서 다운타임 없는 보안 관리 필요Ksplice는 Oracle Linux, 일부 Ubuntu 버전에서 지원되며, 커널 이미지와 디버그 정보를 활용해 패치를 생성함2. 특징특징설명비교무중단 운영커널 재시작 없이 패치 적용 가능y..