ITPE * JackerLab

개요Phase-Change Photonics는 위상 전이 물질(Phase-Change Material, PCM)을 기반으로 빛의 특성을 제어하여 다양한 광소자 기능을 구현하는 기술입니다. 전기적 혹은 광학적 자극에 의해 결정질(crystalline)과 비정질(amorphous) 상태 사이를 전환하며, 굴절률 변화와 광흡수 특성의 차이를 이용해 재구성 가능한 회로, 메모리, 광컴퓨팅 등의 응용이 가능합니다. 전통적 실리콘 포토닉스를 넘는 기능성과 유연성으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의위상 전이 물질의 광학적 상태 변화를 활용하여 빛을 제어하고 연산하는 기술대표 물질: Ge₂Sb₂Te₅ (GST), GSST 등목적비휘발성, 고속 스위칭, 재구성 가능 포토닉 회로 구현저전력 ..

개요FeFET(Ferroelectric Field-Effect Transistor) In-Memory Compute는 전통적인 메모리-프로세서 간 데이터 이동의 병목 현상을 해소하고, 연산을 메모리 내에서 직접 수행함으로써 에너지 효율을 극대화하는 AI 하드웨어 기술입니다. 강유전체 특성을 이용한 FeFET은 고속, 저전력, 비휘발성이라는 특성을 가지며, 차세대 인공지능 추론/학습용 가속기의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의강유전체 특성을 가진 트랜지스터를 이용하여 메모리 내에서 직접 연산을 수행하는 컴퓨팅 방식Ferroelectric + FET 기반목적프로세서와 메모리 간 데이터 이동 없이 연산 처리Von Neumann 병목 해소필요성AI 연산의 폭증, 에너..

개요Self-Consistency Prompt Voting은 하나의 프롬프트에 대해 다수의 응답을 생성하고, 그 중 논리적으로 일관된 답변을 다수결 투표로 선택하여 최종 출력을 결정하는 방법입니다. 이는 특히 chain-of-thought prompting(COT)과 함께 사용될 때 효과적으로 모델의 추론 능력과 일관성을 향상시킵니다. 인간과 유사한 사고 체계를 모방하는 방식으로 복잡한 문제에 대해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의언어 모델의 동일한 프롬프트에 대해 여러 출력을 생성하고, 가장 일관된 응답을 다수결 투표로 결정하는 전략Wang et al. (2022) 도입목적추론 정확도 향상 및 일관성 확보Chain-of-thought(COT)과 ..

개요Deep Entropy Model은 딥러닝을 활용한 정보 이론 기반 확률 모델로, 데이터의 정보량(엔트로피)을 정밀하게 추정하여 압축 및 부호화 효율을 극대화하는 기술입니다. 특히 Neural Source Coding, Neural Image Compression, Variational Inference 등 다양한 분야에서 확률 분포 예측을 위한 핵심 모듈로 활용됩니다. 이 모델은 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 인코딩하고, 해당 분포의 엔트로피를 추정해 최적화된 비트스트림 생성을 유도합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의딥러닝을 통해 잠재 표현의 확률 분포를 학습하고 엔트로피를 추정하는 모델비트 예측 기반 압축 성능 결정목적비트 수를 최소화하면서도 정보 재구성이 가능한 ..

개요Neural Source Coding(NSC)은 기존의 엔트로피 기반 압축 방식과 달리, 딥러닝 모델을 활용하여 데이터를 압축하는 방식입니다. 이는 입력 데이터를 신경망을 통해 학습하고, 정보 표현을 더 컴팩트하게 재구성함으로써 높은 압축률과 효율적인 재구성이 가능합니다. 영상, 음성, 텍스트, 센서 데이터 등 다양한 멀티미디어 분야에서 기존 압축 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 차세대 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의입력 데이터를 신경망이 학습하여 압축 표현(latent representation)으로 변환하고 이를 효율적으로 인코딩하는 기술Autoencoder 기반 설계 주류목적전통적 압축 방식의 한계를 극복하고 데이터 표현 최적화JPEG, MP3, ZIP 등..

개요Point-E는 텍스트 설명만으로 3D 객체를 생성할 수 있는 두 단계 기반의 생성 모델로, OpenAI에서 제안한 혁신적인 Text-to-3D 파이프라인입니다. 기존 3D 생성 방식이 높은 연산 자원과 시간이 요구되었던 반면, Point-E는 빠른 속도와 간결한 구조로 현실적인 포인트 클라우드(3D 점군)를 효율적으로 생성하는 것이 특징입니다. 이는 AR/VR, 메타버스, 게임, 디지털 트윈 등의 분야에서 텍스트 기반 3D 생성의 문턱을 크게 낮춰줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의텍스트를 기반으로 3D 점군(Point Cloud)을 생성하는 AI 모델Point-E: Point + Efficiency 의미목적텍스트 → 이미지 → 3D 변환을 통한 저비용 3D 객체 생성비전·언어·3D ..

개요HyperNetworks는 다른 신경망의 가중치(파라미터)를 생성하는 '메타 네트워크'입니다. 기존 딥러닝 모델이 정적인 파라미터를 학습하는 반면, HyperNetwork는 주어진 입력이나 조건에 따라 동적으로 파라미터를 생성합니다. 이 접근은 모델 경량화, 다작업 학습(Multi-task learning), 신속한 적응 학습(Few-shot/Meta-learning) 등에서 효율성과 유연성을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의다른 신경망의 가중치를 동적으로 생성하는 신경망Ha et al., 2016 첫 제안목적파라미터 재사용 및 생성 기반 동적 학습 구조 구현모델 간 유연한 파라미터 공유 가능필요성고정 파라미터 구조의 유연성 한계 극복Few-shot, Continual Learn..

개요Federated Reinforcement Learning(FRL)은 여러 에이전트가 로컬 환경에서 학습한 강화학습 정책(Policy)을 중앙 서버로 공유하고 통합함으로써, 전체 시스템의 학습 성능을 향상시키면서도 사용자 데이터는 로컬에 보존하는 프라이버시 중심의 학습 프레임워크입니다. FRL은 스마트 디바이스, 자율주행, 산업 로봇, 의료 시스템 등 민감 데이터를 포함한 분산 환경에서 안전하고 효율적인 AI 학습을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의각 에이전트가 로컬 환경에서 강화학습을 수행하고, 정책 또는 파라미터를 중앙 서버에 공유하여 집합적 학습을 수행하는 프레임워크FL(Federated Learning) + RL(Reinforcement Learning) 결합목적데이..

개요LEO-Satellite QKD Constellation은 Low Earth Orbit(저지구궤도) 위성망을 통해 양자 키 분배(Quantum Key Distribution, QKD)를 구현하는 차세대 보안 통신 인프라입니다. 이 기술은 지구상의 두 지점 간 완전한 양자 암호 기반의 키 공유를 가능하게 하며, 광섬유 기반 QKD의 거리 한계를 극복하여 대륙 간, 글로벌 보안 통신망 구축을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의저궤도 위성망을 활용한 양자 키 분배 네트워크QKD: 양자 역학 원리에 기반한 키 분배 방식목적글로벌 수준의 보안 통신 키 전송절대 도청 불가능한 보안 채널 구축필요성해킹 불가능한 양자 보안 통신 수요 증가Post-Quantum Cryptography 대비 ..

개요Synthetic Identity Detection은 실제 존재하는 개인의 일부 정보와 허위 정보를 결합해 만들어진 ‘합성 신원(Synthetic Identity)’을 식별하고 차단하는 보안 기술입니다. 이러한 신원은 일반적으로 신용 사기, 대출 사기, 피싱 등에 사용되며, 기존의 신원 인증 시스템으로는 탐지하기 매우 어렵습니다. 최근 금융, 전자상거래, 헬스케어 산업을 중심으로 합성 신원 공격에 대한 대응이 필수 보안 과제로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의허위 정보와 실존 정보를 조합해 만든 가짜 신원을 식별하는 기술예: 실존 주민등록번호 + 가짜 이름목적신용 사기 및 계정 탈취 방지금융 기관 KYC 및 AML 대응 강화필요성기존의 단일 인증 수단으로 탐지 불가머신러닝 기반 이상..

개요Doppelgänger Domain Monitoring은 기존 브랜드 도메인을 악용하여 오탈자, 유사 문자, 국제 도메인 등으로 위조된 도메인(도펠갱어 도메인)을 탐지하고 대응하기 위한 보안 모니터링 전략입니다. 이러한 기술은 피싱 공격, 브랜드 훼손, 지적재산권 침해를 방지하고, 도메인 기반 공격 표면을 줄이기 위해 기업 보안 체계에 필수적으로 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의합법 도메인과 유사한 도메인을 식별 및 분석하는 기술예: g00gle.com, amaz0n.co 등목적피싱, 브랜드 위조, 도메인 탈취 사전 대응DNS 보안의 확장 개념필요성공격자가 도메인 유사성을 이용해 피해 유도사용자 오입력, 이메일 스푸핑 등Doppelgänger 도메인은 브랜드 이미지와 사용..

개요SaaSBOM(SaaS Bill of Materials)은 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션이 의존하고 있는 모든 API, 서드파티 서비스, 라이브러리, 데이터 통합 요소들을 명세화한 문서 또는 메타데이터입니다. 이는 SBOM(Software Bill of Materials)의 SaaS 확장 개념으로, SaaS 서비스의 보안, 감사, 통제, 공급망 리스크 분석을 위한 핵심 자료로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의SaaS 애플리케이션이 의존하는 외부 서비스, API, 구성 요소 리스트동적 또는 정적 형태 모두 가능목적SaaS 공급망 투명성 및 보안 강화CSPM, GRC 대응 도구로 활용 가능필요성서드파티 종속성 증가, API 공격 위협 증가고객 신뢰 확..

개요Oblivious HTTP(OHTTP)는 클라이언트가 서버에 HTTP 요청을 보낼 때, 중간 게이트웨이를 활용하여 서버로부터 클라이언트의 IP와 콘텐츠 요청을 분리함으로써 완전한 프라이버시 보호를 실현하는 기술입니다. 이를 통해 서버는 요청의 내용은 볼 수 있지만 요청한 사용자가 누구인지는 알 수 없고, 게이트웨이는 누가 요청했는지는 알지만 요청 내용은 보지 못하게 됩니다. IETF 표준화가 진행 중이며, 개인정보 보호 중심의 웹 환경을 구축하는 데 핵심 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의클라이언트 HTTP 요청을 암호화하여 프록시 게이트웨이 경유 후 서버에 전달하는 보안 프로토콜IETF OHTTP draft 기준목적서버로부터 클라이언트 식별 정보를 보호익명성, 추적 방지 실현..

개요Encrypted Client Hello(ECH)는 TLS(Transport Layer Security) 핸드셰이크 과정에서 클라이언트가 서버에 전송하는 ClientHello 메시지를 암호화하여, 민감한 정보를 네트워크 관찰자로부터 보호하는 최신 보안 기술입니다. 특히 HTTPS 통신의 초입에서 노출되던 SNI(Server Name Indication) 정보를 보호함으로써, 트래픽 감시나 검열로부터 사용자의 프라이버시를 크게 강화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의TLS 핸드셰이크 시 ClientHello 메시지를 암호화하여 민감 정보 보호TLS 1.3 확장 기술목적요청 도메인, 인증 옵션, 클라이언트 정보 등의 노출 차단Man-in-the-middle 공격 완화필요성SNI 평문 노출 ..

개요EdgeStamp는 디지털 문서 또는 데이터가 생성되거나 변경된 시점을 암호학적으로 증명하는 타임스탬프 기술로, 디지털 서명과 연결되어 해당 사건이 정확히 언제 발생했는지를 검증 가능한 방식으로 보장합니다. 이는 블록체인, 전자계약, 전자증명, 감사 추적 등 다양한 분야에서 데이터 위변조 방지와 신뢰 확보의 핵심 인프라로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 고 정의디지털 서명에 연동된 암호화 기반의 타임스탬프 기술RFC 3161 기반 구현 가능목적이벤트 발생 시점을 신뢰할 수 있는 방식으로 증명법적 증거 및 데이터 무결성 확보필요성전자 문서의 위변조 방지, 블록체인 외 타임소스 확보전자증명 시스템 필수 요소EdgeStamp는 단순 시간 기록이 아니라, 사건이 특정 시점에 발생했다는 신뢰 가능한..

개요High-C Tags는 디지털 콘텐츠, 문서, 코드 리뷰, 협업 커뮤니케이션에서 메시지의 "중요도(Criticality)", "간결성(Conciseness)", "명확성(Clarity)"을 기반으로 태그를 지정하여, 정보 전달의 우선순위와 품질을 동시에 관리하기 위한 전략입니다. 특히 빠른 의사결정과 협업 효율성을 필요로 하는 조직 환경에서 커뮤니케이션의 품질을 극적으로 향상시킬 수 있는 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의정보의 전달 목적과 우선순위, 명확성을 기준으로 콘텐츠를 분류하는 메타 태그예: [HIGH-C], [LOW-C] 등목적커뮤니케이션 속도와 명확성 향상정보 과잉 환경에서의 필터 역할필요성메신저, 이메일, 이슈 트래커의 메시지 과포화 현상 대응슬랙, 지..

개요Cardinality Estimation은 데이터베이스 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 수립할 때 사용하는 핵심 통계 기법입니다. 이는 특정 열(column)에 존재하는 고유(distinct) 값의 수를 예측하여, 조인 방식, 인덱스 사용 여부, 버퍼 사이즈 등 다양한 성능 결정 요소에 영향을 미칩니다. Cardinality Estimation Metric은 이러한 예측의 정확성과 오류율을 측정하여 시스템 성능 최적화에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의테이블 컬럼 내 고유한 값의 수를 예측하는 통계 기반 메트릭DISTINCT 값 추정목적실행 계획 최적화를 위한 데이터 분포 정보 제공비용 기반 쿼리 최적화 모델과 연계필요성부정확한 cardinality는 잘못된 실행 계획으로 이어짐성..

개요Data Contracts는 데이터 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 명시적으로 정의하는 "계약"입니다. 이는 데이터 스키마, 품질, SLA, 변경 정책 등을 사전에 명문화하여, 데이터 품질 저하, 의사소통 문제, 예기치 못한 장애를 예방할 수 있게 해주는 협업 프레임워크입니다. 데이터 중심 조직에서 데이터 품질 문제를 시스템적으로 해결하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, SLA 등을 명시한 계약 문서기술적 계약 + 조직적 약속 포함목적데이터 변경 시 영향 범위를 최소화하고 신뢰 기반 협업 구축품질 보장, 장애 예방필요성데이터 파이프라인 확산에 따라 품질 이..

개요Bitemporal SQL은 데이터베이스 시스템에서 'Transaction Time(거래 시간)'과 'Valid Time(유효 시간)' 두 가지 시간 축을 동시에 관리할 수 있는 기능을 제공하는 SQL 표준 기반 기술입니다. 이 기술은 법적 감사, 규제 대응, 복잡한 변경 이력 관리 등 고신뢰성 데이터 추적이 필요한 산업에서 매우 중요하게 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의트랜잭션 시간과 유효 시간을 분리하여 데이터의 실제 상태와 등록/삭제 시점을 동시 관리하는 방식ANSI SQL:2011에서 정의됨목적변경된 데이터의 과거/현재/미래 상태까지 정확하게 재현과거 이력 복원, 미래 계획 가능필요성단일 시간축으로는 정확한 이력 분석이 불가함금융, 헬스케어, 공공기관 등 필수 적용 분야 ..

개요GraphQL Federation은 여러 개의 독립된 GraphQL 마이크로서비스(Schema)를 하나의 통합된 GraphQL API로 조합해주는 아키텍처 방식입니다. 각 서비스가 자신의 스키마와 리졸버를 유지하면서, 통합 게이트웨이를 통해 마치 하나의 API처럼 외부에 제공할 수 있어 확장성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이는 특히 대규모 분산 시스템에서 API 관리를 단순화하는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의여러 GraphQL 마이크로서비스를 하나의 API로 통합하는 방안Apollo Federation이 대표 사례목적모놀리식 GraphQL 서버의 복잡성 해소 및 마이크로서비스 확장성 확보경량 API 게이트웨이 구현 가능필요성도메인별 독립 서비스 유지 + 클라이언..

개요Jobs-to-Be-Done(JTBD) 프레임워크는 고객이 제품이나 서비스를 '구매하는 이유'를 단순한 기능적 니즈가 아닌, 그들이 '달성하고자 하는 목적(Job)'의 관점에서 분석하는 이론입니다. 기존의 고객 세분화나 페르소나 기반 분석보다 더 실질적인 동기와 맥락을 파악할 수 있어 제품 기획, UX 설계, 마케팅 전략 수립에 매우 유용하게 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의고객이 해결하고자 하는 특정 문제 또는 목적을 중심으로 제품의 가치를 정의하는 이론Clayton Christensen 제안목적고객의 '진짜 니즈'를 파악하여 솔루션을 개선기능적/정서적/사회적 Job 모두 포함필요성기존 고객 분석은 '누구'에 집중했으나 JTBD는 '왜'에 집중문제 중심 사고에 적합고객은 제품이..

개요Progressive Rollouts는 애플리케이션 또는 기능 업데이트를 전체 사용자에게 한 번에 배포하지 않고, 소규모 사용자 그룹부터 점진적으로 확장해 나가는 배포 방식입니다. 이러한 점진적 배포는 서비스 안정성을 높이고, 문제가 발생했을 때 빠르게 롤백할 수 있는 유연성을 제공합니다. DevOps, MLOps, SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 핵심 전략으로 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의기능/애플리케이션을 점진적으로 배포하여 안정성 확보Canary, Blue-Green, Feature Flag 방식 포함목적오류 최소화 및 빠른 피드백 확보전체 장애 방지 및 고객 경험 개선필요성복잡한 서비스 구조에서 리스크 최소화점점 증가하는 사용자 환경 대응단순한 배포 ..

개요AIOps Event Correlation Graph (ECG)는 인공지능 기반 IT 운영(AIOps) 환경에서 발생하는 수많은 이벤트의 인과관계를 자동으로 분석하고 시각화하여, 운영 효율성과 문제 해결 속도를 극대화하는 도구입니다. 전통적인 수작업 분석 방식에서 벗어나 머신러닝을 통해 실시간 이벤트 상관관계를 도출하는 ECG는 현대 IT 인프라 운영의 핵심 구성 요소로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AIOps 환경에서 이벤트 간 상관관계를 그래프로 표현한 기술AI 기반 분석 엔진 활용목적복잡한 이벤트 흐름의 인사이트 확보 및 자동 대응MTTD/MTTR 단축 목표필요성대규모 IT 인프라에서 수십만 건의 이벤트 실시간 분석스케일 확장성 필수기계학습 기반의 이벤트 필터링과 ..

개요Event Correlation Graph (ECG)는 시스템 및 네트워크에서 발생하는 다양한 이벤트 간의 인과관계와 연관성을 시각적으로 표현하여, 복잡한 문제의 원인 파악과 이상 탐지를 가능하게 해주는 분석 도구입니다. ECG는 보안 관제, 장애 분석, 로그 분석 등의 영역에서 주요하게 활용되며, 대규모 시스템 운영에 있어 핵심적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의이벤트 간 연관성을 그래프로 시각화한 분석 기법노드-엣지 모델 기반목적이벤트 발생 원인 추적 및 패턴 분석원인-결과 구조 이해 용이필요성로그 폭증 환경에서 자동화된 인과관계 분석수작업 분석의 한계 극복이벤트 간의 시간적/논리적 관계를 규명함으로써 보다 빠르고 정확한 원인 분석이 가능해집니다.2. 특징특징설명..

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..

개요AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 질과 양입니다. 하지만 대규모 라벨링은 시간과 비용이 많이 드는 작업으로, 특히 데이터 라벨링 리소스가 제한된 상황에서 효율적인 학습 전략이 필요합니다. 이를 해결하는 핵심 접근 방식이 바로 Active Learning Loop입니다. 이 기법은 모델이 학습 도중 라벨링이 필요한 '가치 높은' 데이터를 선별하여 사람에게 요청하고, 이를 다시 학습에 반영하는 반복적 폐쇄 루프 구조를 취합니다.1. 개념 및 정의Active Learning Loop는 모델이 반복적으로 불확실하거나 정보성이 높은 샘플을 선택하여 라벨링 요청을 하고, 그 결과를 모델에 다시 반영함으로써 데이터 효율성과 학습 성능을 동시 향상시키는 기법입니다. 라벨링 비용이 높은 분야(의료, 법..

개요웹 개발에서 CDN(Content Delivery Network)을 통해 외부 JavaScript, CSS 등의 리소스를 로드하는 방식은 일반화되어 있습니다. 그러나 이러한 외부 리소스는 해커의 공격 표적이 될 수 있으며, 무단 수정 시 사용자에게 악성 코드가 배포될 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 기술이 바로 **Subresource Integrity(SRI)**입니다. SRI는 리소스의 무결성을 보장함으로써 웹 페이지의 신뢰성을 높이고 보안을 강화하는 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**Subresource Integrity(SRI)**는 웹 페이지에서 외부 리소스를 로드할 때, 해당 리소스의 해시값(SHA256, SHA384, SHA512 등)을 HTML 태그에 명시함으로써, 실제 로..

개요웹 애플리케이션이 점점 복잡해지고, 다양한 외부 스크립트와 리소스를 포함하게 되면서, **스크립트 인젝션(XSS)**을 비롯한 콘텐츠 관련 보안 위협이 증가하고 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 웹 보안 기술 중 하나가 바로 **Content Security Policy(CSP)**입니다. 그중 CSP v3는 최신 보안 위협과 개발자 요구를 반영해 등장한 **강화된 콘텐츠 보안 정책의 최신 사양(Level 3)**으로, 더욱 유연하고 정교한 리소스 제어가 가능합니다.1. 개념 및 정의**CSP(Content Security Policy)**는 브라우저가 로드 및 실행할 수 있는 콘텐츠의 출처를 제어하는 HTTP 응답 헤더 또는 태그 기반 정책입니다. CSP v3는 이전 버전(CSP v1, v2)의..

개요데이터 중심의 시대, 개발자와 분석가들은 버전 관리와 협업을 위해 Git과 같은 도구를 코드에 활용하고 있습니다. 그러나 정작 데이터 자체를 Git처럼 효율적으로 버전 관리하고 협업할 수 있는 플랫폼은 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Dolthub입니다. Dolthub는 데이터를 Git처럼 버전 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 SQL 데이터베이스 Dolt의 중앙 허브로, 협업과 데이터 이력 관리, 포크/풀리퀘스트 기반 워크플로우를 데이터에 적용할 수 있는 차세대 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의Dolthub는 Dolt 데이터베이스를 GitHub처럼 웹 기반으로 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. Dolt는 MySQL 호환의 SQL 데이터베이스이면서 Git의 버전 컨트롤 기능(..