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Feng의 분류(Feng’s Classification)

개요Feng의 분류(Feng’s Classification)는 컴퓨터 시스템을 명령어 실행의 시간적·공간적 병렬성 기준에 따라 구분한 컴퓨터 구조 분류 체계입니다. 1972년 Tien-Pei Feng 교수가 제안한 이 모델은 Flynn의 분류가 데이터와 명령어 스트림의 수에 따른 구조 구분에 초점을 둔 반면, 하드웨어 단위의 병렬성 수준을 정량적으로 표현할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.1. 개념 및 정의Feng의 분류는 컴퓨터 구조를 "연산 단위(Arithmetic Units)"와 "명령어 실행 타임슬롯" 기준으로 공간-시간적 명령어 흐름 패턴에 따라 4가지로 구분합니다. 이를 통해 컴퓨터가 주어진 시간과 자원에서 얼마나 병렬적으로 명령어를 실행할 수 있는지 측정할 수 있으며, **기계 명령어 실행율(..

Topic 2025.04.17

Flynn의 분류(Flynn’s Taxonomy)

개요Flynn의 분류(Flynn’s Taxonomy)는 컴퓨터 아키텍처를 **명령어 스트림(Instruction Stream)**과 **데이터 스트림(Data Stream)**의 처리 방식에 따라 네 가지 유형으로 나누는 분류 체계입니다. 1966년 Michael J. Flynn이 제안한 이 분류는 컴퓨터 시스템의 병렬성(parallelism) 구조를 이해하고 설계 방향을 구분하는 데 중요한 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Flynn의 분류는 하나 또는 다수의 명령어와 데이터 스트림을 처리하는 시스템을 다음 네 가지 유형으로 구분합니다:SISD (Single Instruction, Single Data)SIMD (Single Instruction, Multiple Data)MISD (Multiple..

Topic 2025.04.17

병렬처리 컴퓨팅(Parallel Computing)

개요병렬처리 컴퓨팅(Parallel Computing)은 대규모 연산 작업을 여러 개의 프로세서 또는 코어에 동시에 분산 처리하여 성능을 향상시키는 컴퓨팅 방식입니다. 과학 기술 계산, 인공지능, 그래픽 렌더링, 시뮬레이션 등 막대한 처리량이 요구되는 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, CPU와 GPU, 클러스터 및 클라우드 인프라까지 다양한 환경에서 적용되고 있습니다.1. 개념 및 정의병렬 컴퓨팅은 단일 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 동시에 실행하는 방식으로, 처리 시간을 줄이고 자원을 효율적으로 활용하는 것이 목적입니다. 이는 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 알고리즘이 유기적으로 작동해야 하며, 동기화 및 통신 비용도 함께 고려되어야 합니다.2. 특징 특징 설명 비고 다중 처리여러 프..

Topic 2025.04.17

하버드 구조(Harvard Architecture)

개요하버드 구조(Harvard Architecture)는 컴퓨터 시스템에서 **명령어(instruction)**와 **데이터(data)**를 각각 물리적으로 분리된 메모리에 저장하고 접근하는 구조를 말합니다. 이는 폰 노이만 구조와 대비되는 개념으로, 병렬 처리를 통한 성능 향상과 안정적인 임베디드 설계에 유리하여 디지털 신호처리기(DSP), 마이크로컨트롤러(MCU), 임베디드 시스템에 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의하버드 구조는 하나의 버스를 통해 명령어와 데이터를 모두 주고받는 폰 노이만 구조의 병목현상을 해결하기 위해 고안되었습니다. 명령어 메모리와 데이터 메모리를 분리된 버스로 구성함으로써, 동시에 명령어를 가져오고 데이터를 읽거나 쓸 수 있는 구조입니다. 이로 인해 속도 향상과 효율적인 자원..

Topic 2025.04.17

오픈 데이터(Open Data)

개요오픈 데이터는 누구나 자유롭게 접근·사용·재배포할 수 있도록 공개된 데이터로, 디지털 정부와 데이터 경제의 기반이 되는 공공 자원입니다. 투명한 행정, 시민 참여, 민간 혁신을 이끌며, AI·스타트업·학계 등 다양한 영역에서 활용됩니다. 본 글에서는 오픈 데이터의 개념, 원칙, 유형, 활용 사례, 기술적·정책적 고려사항을 종합적으로 소개합니다.1. 오픈 데이터란? 항목 설명 정의누구나 제한 없이 자유롭게 이용할 수 있도록 공개된 데이터 (재사용·재배포·상업적 이용 가능)핵심 조건무상 공개, 접근성 보장, 표준 포맷 제공, 라이선스 명시주요 대상공공기관 데이터, 연구 데이터, 시민 수집 데이터 등오픈 데이터는 공공재이자 디지털 사회의 사회적 인프라입니다.2. 오픈 데이터 vs 공공데이터항목오픈 데이터..

Topic 2025.04.16

공공데이터(Public Data)

신 서비스의 기반으로 활용되고 있습니다. 본 글에서는 공공데이터의 개념, 유형, 개방 플랫폼, 활용 사례, 품질 및 기술 요소를 종합적으로 정리합니다.1. 공공데이터란? 항목 설명 정의공공기관이 수집·보유한 정보를 국민 누구나 사용할 수 있도록 개방한 데이터법적 근거「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」 (2013 시행)목적데이터 기반 행정, 민간 활용 촉진, 데이터 경제 활성화공공데이터는 ‘열려 있는 행정정보’이자 ‘디지털 공유자산’입니다.2. 공공데이터 유형유형설명예시행정데이터행정업무에서 생성된 정형 자료인허가 정보, 민원 처리 현황공간데이터위치 기반의 GIS 정보도로망, 건물 주소, 위경도 정보통계데이터분석/조사 기반 수치자료인구·경제통계, 사회조사환경/과학데이터센서 기반 수집 또는 연..

Topic 2025.04.16

데이터 모델링 패턴(Data Modeling Patterns)

개요데이터 모델링 패턴은 다양한 산업과 시스템에서 반복적으로 검증된 데이터 구조 설계 방식입니다. 이는 설계 초기의 혼란을 줄이고, 일관성 있고 확장성 있는 데이터베이스를 구축하는 데 큰 도움을 줍니다. 본 글에서는 대표적인 데이터 모델링 패턴의 개념, 유형, 적용 예시, 선택 전략을 소개합니다.1. 데이터 모델링 패턴이란? 항목 설명 정의특정 상황에서 반복적으로 사용되는 데이터 구조 설계의 모범 사례목적일관성, 재사용성, 이해도 향상, 설계 효율성 확보적용 대상테이블 설계, 관계 구성, 속성 정의, 확장 구조 등패턴은 데이터베이스 설계에서의 **‘베스트 프랙티스’**입니다.2. 대표적인 데이터 모델링 패턴 유형패턴명설명활용 사례키-값 패턴 (Key-Value)단일 기준 속성과 관련 값 연결설정 저장,..

Topic 2025.04.16

데이터 모델링(Data Modeling)

개요데이터 모델링은 데이터 기반 시스템 구축의 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 현실 세계의 비즈니스 개념을 데이터 구조로 표현하여, 정보 흐름을 체계화하고 개발·운영·분석에 최적화된 데이터 환경을 구축합니다. 본 글에서는 데이터 모델링의 개념, 유형, 기법, 설계 원칙, 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 데이터 모델링이란? 항목 설명 정의현실의 개념·비즈니스 규칙을 데이터로 구조화하는 과정목적데이터 일관성 확보, 중복 제거, 정보 흐름 명확화, 설계 기반 확보결과물개념/논리/물리 모델, ERD(Entity Relationship Diagram), 테이블 스키마모델링은 데이터의 설계도이자 시스템 구조의 뼈대입니다.2. 데이터 모델링 3단계단계설명산출물개념 모델핵심 개체와 관계 정의, 비즈니스 중심엔..

Topic 2025.04.16

오피니언 마이닝(Opinion Mining)

개요오피니언 마이닝(Opinion Mining)은 텍스트 데이터에서 사람들의 의견, 감정, 평가를 자동으로 추출·분석하는 자연어처리(NLP) 기반의 텍스트 마이닝 기법입니다. '감성 분석(Sentiment Analysis)'이라고도 불리며, SNS, 리뷰, 뉴스, 고객 피드백 등에서 긍정·부정·중립의 감성을 분석하여 기업 의사결정, 마케팅 전략, 여론 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의오피니언 마이닝은 구조화되지 않은 텍스트에서 사용자의 태도, 감정, 평가를 파악하여 정량화된 형태로 표현하는 기술입니다.정의: 텍스트 데이터에서 의견의 주체, 대상, 감성의 극성을 추출하는 데이터 분석 기법구성 요소:의견 주체(Who): 누가 말했는가의견 대상(What): 무엇에 대해 말했는가감성 극성(..

Topic 2025.04.16

공간 데이터 타입(Spatial Data Types)

개요공간 데이터 타입은 GIS 및 공간 데이터베이스에서 지리적 위치와 형태를 디지털로 표현하기 위한 데이터 구조입니다. 점, 선, 면, 복합 객체 등으로 분류되며, 좌표계와 결합해 지도 상의 실제 지형과 사물을 정밀하게 모델링할 수 있습니다. 스마트시티, 위치 기반 서비스, 자율주행, 토지관리 시스템 등에서 핵심 기반 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의공간 데이터 타입은 공간 객체(Spatial Object)를 표현하는 데이터 구조로, 위치 및 형태를 수치화하여 데이터베이스에 저장하거나 지도 시각화에 활용됩니다. 대부분의 공간 DBMS(PostGIS, Oracle Spatial 등)와 GIS 도구에서 표준화된 형태로 제공됩니다.정의: 지리 공간상의 객체를 점, 선, 면 등으로 표현하기 위한 기본 데이터..

Topic 2025.04.16

공간 연산자(Spatial Operators)

개요공간 연산자(Spatial Operators)는 GIS(Geographic Information System) 및 공간 데이터베이스에서 지리적 객체들 간의 공간적 관계나 특성을 질의하고 분석하기 위한 연산 함수입니다. 위치 기반 서비스, 스마트시티, 자율주행, 환경 분석 등에서 공간 데이터의 상호 작용을 정의하고 이해하는 데 필수적인 기술 요소입니다.1. 개념 및 정의공간 연산자는 점(Point), 선(Line), 면(Polygon) 등 공간 객체 간의 관계를 판별하거나, 공간 속성을 계산할 수 있도록 도와주는 질의 및 분석 함수입니다. 관계형 DBMS 확장 기능(PostGIS, Oracle Spatial 등) 또는 GIS 엔진에서 사용됩니다.정의: 공간 객체 간의 포함, 교차, 거리, 인접 등의 관..

Topic 2025.04.16

공간 데이터베이스(Spatial Database)

개요공간 데이터베이스(Spatial Database)는 위치와 관련된 정보를 포함한 데이터를 저장, 질의, 분석할 수 있도록 설계된 특수 목적의 데이터베이스입니다. GIS(Geographic Information System), 스마트시티, 자율주행, 위치 기반 서비스(LBS) 등 다양한 산업 분야에서 핵심 역할을 수행하며, 기존 관계형 DB의 기능을 확장하여 공간 객체와 공간 연산을 지원합니다.1. 개념 및 정의공간 DB는 2차원 또는 3차원의 위치 데이터(점, 선, 면 등)와 속성 데이터를 함께 저장하고, 공간 관계 및 분석이 가능한 DBMS입니다. 일반적인 SQL뿐 아니라 공간 전용 질의 언어와 함수도 지원합니다.정의: 위치 기반 공간 객체와 속성을 통합 저장하고 공간 연산이 가능한 데이터베이스 시..

Topic 2025.04.16

멀티미디어 데이터베이스(Multimedia Database)

개요멀티미디어 데이터베이스(Multimedia Database, MMDB)는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 그래픽 등 다양한 **비정형 데이터(Non-structured Data)**를 저장, 관리, 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 디지털 콘텐츠의 폭발적인 증가에 따라 미디어 콘텐츠의 효율적 저장 및 활용이 필수화되면서, MMDB는 디지털 아카이빙, 검색 엔진, 영상 분석 시스템 등에서 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의멀티미디어 데이터베이스는 다양한 형태의 디지털 데이터를 저장할 수 있는 데이터 저장 구조와, 해당 콘텐츠에 대한 특성 기반 검색 기능을 제공하는 DBMS입니다.정의: 텍스트 외의 시각·청각 데이터(이미지, 영상, 음성 등)를 통합 저장하고..

Topic 2025.04.16

XML 데이터베이스(XML Database)

개요XML 데이터베이스는 XML(eXtensible Markup Language) 형식으로 저장된 데이터를 구조적으로 관리하기 위해 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 정형 데이터와 반정형 데이터의 경계를 허물며, 웹 서비스, IoT, 문서 중심 애플리케이션 등 다양한 환경에서 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의XML 데이터베이스는 XML 문서를 데이터의 기본 단위로 하여 저장, 질의, 수정, 검색할 수 있도록 지원하는 특수 목적의 DBMS입니다. 트리 구조의 데이터 모델과 XPath, XQuery 등의 질의 언어를 통해 XML 기반 데이터를 효율적으로 처리합니다.정의: XML 형식의 데이터를 네이티브하게 혹은 매핑 방식으로 저장하고 처리하는 DB 시스템유형:Native XML DB: XML 자체를 트리..

Topic 2025.04.16

큐브리드(Cubrid)

개요큐브리드(Cubrid)는 대한민국에서 개발된 **오픈소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)**으로, 웹 기반 시스템에 최적화된 구조와 국산 기술 지원을 강점으로 삼고 있습니다. 기업, 공공기관, 스타트업 등에서 상용 DBMS를 대체하거나 오픈소스 생태계 내에서 유연하게 활용할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의큐브리드는 (주)큐브리드가 주도적으로 개발한 RDBMS로, GPL 2.0 라이선스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. 특히 트랜잭션 처리, 고가용성, 클러스터링 기능 등을 자체 기술로 제공하면서도, 기존 오라클·MySQL 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공합니다.정의: C 기반의 고성능 오픈소스 관계형 데이터베이스 시스템목표: 웹 애플리케이션 및 대용량..

Topic 2025.04.16

Confused Deputy 공격

개요Confused Deputy 공격은 합법적이고 신뢰된 프로그램(Deputy)을 이용하여 공격자가 본래 갖지 않은 권한으로 시스템 리소스에 접근하게 만드는 보안 취약점입니다. 소프트웨어가 권한을 구분하지 않고 요청을 처리할 때 발생하며, 잘못된 권한 검증 로직을 악용해 **간접적인 권한 상승(Elevation of Privilege)**을 유도하는 전형적인 설계 결함 기반 공격입니다.1. 개념 및 정의Confused Deputy는 1988년 Norman Hardy가 소개한 개념으로, “Deputy(대리인)” 역할의 프로그램이 자신의 권한과 요청자의 권한을 구분하지 못하고 행동할 때 발생하는 보안 사고입니다. 이로 인해, 권한이 낮은 주체가 고권한 소프트웨어를 통해 민감한 리소스에 접근할 수 있습니다.2..

Topic 2025.04.16

FIDO 2.0

개요FIDO 2.0(Fast Identity Online 2.0)은 사용자 인증에서 비밀번호를 제거하고, 공개키 기반 생체 인증 또는 보안 장치를 통해 안전하고 간편한 로그인 환경을 제공하는 차세대 인증 기술입니다. FIDO Alliance와 W3C가 협력하여 개발한 FIDO 2.0은 WebAuthn과 CTAP 프로토콜을 기반으로 하며, Microsoft, Google, Apple 등 글로벌 기업들이 채택하고 있는 국제 표준입니다.1. 개념 및 정의FIDO 2.0은 기존의 비밀번호 기반 인증의 취약점을 해결하기 위해 탄생한 인증 프레임워크입니다. 사용자의 생체 정보 또는 하드웨어 키를 기반으로 공개키 암호화 방식을 활용하여 인증을 수행하며, 인증정보는 로컬 장치에만 저장되어 서버에 전송되지 않음으로써 피..

Topic 2025.04.16

Chinese Wall 모델

개요Chinese Wall 모델은 기업 내에서 발생할 수 있는 이해 충돌(Conflict of Interest) 상황을 방지하기 위해 설계된 동적 접근 제어 모델입니다. 주로 금융, 회계, 법률, 컨설팅 산업 등에서 사용되며, 사용자가 특정 기업의 민감 정보를 열람한 이후, 경쟁사의 정보에 접근하지 못하도록 제한하는 방식으로 정보 보안과 윤리 기준을 동시에 실현합니다.1. 개념 및 정의Chinese Wall 모델은 사용자에게 최초에는 어떤 정보든 접근할 수 있도록 허용하지만, 일단 특정 회사(이해 상충 그룹)의 민감 정보에 접근하면, 같은 그룹 내의 다른 경쟁사 정보에는 접근할 수 없도록 제한하는 방식으로 작동합니다. 이 모델은 정보 분리 장벽(Wall)을 동적으로 형성하여, 이해 충돌을 사전에 차단하는..

Topic 2025.04.16

Take-Grant 모델

개요Take-Grant 모델은 컴퓨터 보안에서 권한의 생성, 이전, 위임을 수학적으로 모델링한 그래프 기반의 접근 제어 모델입니다. 특히 시스템 내 객체 간의 **권한 흐름(Authorization Flow)**을 시각화하고, 권한이 어떻게 확산될 수 있는지를 정형적으로 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 보안 정책의 설계, 검증 및 분석에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Take-Grant 모델은 시스템 내의 **주체(Subject)**와 **객체(Object)**를 노드로, 접근 권한을 엣지로 표현하는 그래프 구조를 사용합니다. 모델의 핵심은 ‘take(획득)’와 ‘grant(위임)’라는 두 가지 연산을 중심으로 권한 이동 경로를 정의하는 것으로, 권한이 특정 주체에게 어떻게 도달하는지를 명확히 분석..

Topic 2025.04.16

Lattice Model

개요Lattice 모델은 컴퓨터 보안에서 주체(사용자)와 객체(데이터) 간의 정보 흐름을 수학적으로 구조화하여 표현하는 보안 모델입니다. 특히 다중 보안 등급(Multi-Level Security, MLS) 환경에서 정보의 비인가 유출이나 변조를 방지하기 위해 활용되며, 군사 및 정부 시스템에서 많이 채택됩니다. 이 모델은 정보의 기밀성과 무결성을 동시에 통제하는 데 강점을 갖고 있습니다.1. 개념 및 정의Lattice 모델은 **격자(Lattice)**라는 수학적 구조를 기반으로, 주체와 객체에 할당된 보안 등급 및 범주를 이용해 허용된 정보 흐름을 정의합니다. 주체는 자신의 보안 등급과 범주에 따라 상위 또는 하위 객체에 접근이 제한되며, 이는 정보 유출 또는 불필요한 정보 노출을 방지하는 데 사용됩..

Topic 2025.04.16

HBR 모델(Hirsch-Bishop-Ruzzo Model)

개요HBR 모델(Hirsch-Bishop-Ruzzo Model)은 시스템 내 주체(Subject)가 객체(Object)에 접근할 수 있는 권한을 동적으로 제한하는 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege) 기반의 접근 제어 모델입니다. 이 모델은 전통적인 정적 권한 제어 방식의 한계를 극복하고자 설계되었으며, 특히 **사용자의 작업 맥락(Context)**에 따라 권한을 정밀하게 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의HBR 모델은 사용자(주체)가 어떤 **프로그래밍 환경(Execution Context)**에서, 특정 **객체(리소스)**에 접근을 시도할 때, 해당 주체가 속한 **권한 집합(Rights Set)**을 평가하여 접근을 허용 또는 거부합니다. 이를 통해 ..

Topic 2025.04.16

Clark-Wilson Model

개요Clark-Wilson 모델은 기업 환경에서 정보의 무결성(Integrity) 보장을 중심으로 설계된 보안 모델로, 단순한 등급 기반 제어가 아닌 업무 흐름(workflow) 기반의 정책을 중심으로 접근 통제를 정의합니다. 상업적 비즈니스 환경에서 발생할 수 있는 데이터 조작이나 사기 행위를 방지하기 위해 현실적인 제어 메커니즘을 제안하는 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의Clark-Wilson 모델은 데이터의 정확성과 일관성을 보장하기 위해 업무 분리(separation of duty), 인증된 접근(authenticated access), 무결성 제약(integrity constraints) 등의 원칙을 적용합니다. 단순한 사용자-파일 접근 모델을 넘어서, 허가된 프로그램을 통해서만 데이터를 수정..

Topic 2025.04.16

Biba Model

개요Biba 모델은 정보 시스템에서 무결성(Integrity) 보장을 목적으로 설계된 대표적인 형식 보안 모델로, Bell-LaPadula 모델이 기밀성에 초점을 맞춘 것과는 반대로 정보의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 금융, 제조, 의료와 같이 데이터 변조나 위조가 치명적인 분야에서 활용도가 높은 접근 통제 모델입니다.1. 개념 및 정의Biba 모델은 1977년 Kenneth J. Biba가 제안한 것으로, 주체(사용자)와 객체(데이터)에 **무결성 등급(Integrity Level)**을 부여하여, 주체가 하위 무결성 데이터를 수정하거나 상위 무결성 데이터에 영향을 미치지 못하도록 설계된 보안 모델입니다. 주요 목적은 데이터의 신뢰성 유지입니다.2. 특징 특징 설명 비고 ..

Topic 2025.04.16

Bell-LaPadula Model

개요Bell-LaPadula 모델은 컴퓨터 시스템 내에서 정보의 기밀성(Confidentiality) 보장을 목적으로 설계된 **형식적 보안 모델(Formal Security Model)**로, 군사 및 정부 기관 등 보안 등급이 중요한 환경에서 널리 사용되어 왔습니다. 사용자와 데이터 간의 접근을 수학적으로 통제함으로써 민감한 정보의 유출을 방지하는 데 특화된 보안 모델입니다.1. 개념 및 정의Bell-LaPadula(BLP) 모델은 1970년대 미국 MITRE 연구소에서 개발되었으며, 보안 주체(사용자)와 객체(데이터)에 **보안 등급(Security Level)**을 부여하고, 이를 기반으로 접근 제어를 수행합니다. 핵심은 데이터의 기밀성 보호로, 무단 열람(Read)을 방지하는 데 중점을 둡니다...

Topic 2025.04.16

정보보호 준비도 평가(Information Security Readiness Assessment)

개요정보보호 준비도 평가는 기업이나 기관이 사이버 위협에 얼마나 대비되어 있는지를 진단하는 평가 제도로, 정보보호 관리체계(ISMS) 수준의 항목을 기반으로 구성됩니다. 이를 통해 보안 리스크를 사전에 파악하고 대응 역량을 강화함으로써, 실질적인 보안 투자와 체계적인 개선 전략 수립이 가능합니다.1. 개념 및 정의정보보호 준비도 평가는 조직의 정보보호 체계 전반을 진단하여 현재 수준을 수치화하고, 취약 영역을 도출해 개선 방향을 제시하는 체계적인 진단 도구입니다. 보안 인프라뿐 아니라 정책, 조직, 교육, 기술, 사고 대응 등 전반적인 항목을 평가하며, 주로 자가 진단 또는 외부 전문가에 의해 수행됩니다.2. 특징 특징 설명 비고 전반적 진단정책부터 기술까지 모든 보안 영역 평가ISMS 항목 기반 구..

Topic 2025.04.16

정보보호공시제도(Information Security Disclosure System)

개요정보보호공시제도는 기업이나 기관이 자사의 정보보호 활동 및 수준을 외부에 자율적으로 공개함으로써 보안 역량을 투명하게 알리고, 이용자 및 투자자에게 신뢰를 제공하는 제도입니다. 이는 정보보호를 경영의 중요한 요소로 인식하게 하고, 보안 투자 유도 및 기업 간 선의의 경쟁을 촉진하는 효과를 기대할 수 있습니다.1. 개념 및 정의정보보호공시제도는 기업이 정보보호 관련 정책, 조직, 예산, 사고 대응 현황 등을 자율적으로 작성하여 공시하는 제도로, 정부(과학기술정보통신부)가 지정한 포털을 통해 공개됩니다. 이 제도는 기업의 보안 성숙도를 객관적으로 파악하고, 이해관계자에게 정보 접근권을 보장하는 것을 목적으로 합니다.2. 특징 특징 설명 비고 자율 공시 기반법적 강제성 없이 자발적으로 공개민간 중심의 ..

Topic 2025.04.16

Digital Envelope

개요전자봉투(Digital Envelope)는 대칭키 암호와 공개키 암호를 결합하여 데이터를 안전하게 전송하기 위한 하이브리드 암호화 기법입니다. 대칭키의 빠른 암호화 속도와 공개키의 안전한 키 분배 기능을 동시에 활용하여, 민감한 정보를 신뢰성 있게 전달할 수 있도록 설계된 방식입니다. 이메일 보안, 파일 암호화, 전자지불 시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의전자봉투는 평문 데이터를 대칭키로 암호화한 후, 이 대칭키를 수신자의 공개키로 암호화하여 함께 전송하는 구조입니다. 수신자는 자신의 개인키로 대칭키를 복호화하고, 해당 대칭키로 본문 데이터를 복호화함으로써 전체 메시지를 안전하게 복원할 수 있습니다. 이는 속도와 보안을 동시에 충족하는 이상적인 전송 방식으로 간주됩니..

Topic 2025.04.15

Digital Signature

개요전자서명(Digital Signature)은 전자 문서에 서명자의 신원을 확인하고 문서의 무결성을 보장하기 위한 암호 기반 기술입니다. 법적 효력과 보안성을 동시에 갖추어 공공기관, 금융기관, 기업 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 블록체인, 이메일 보안, 전자계약 등에서도 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의전자서명은 공개키 기반 구조(PKI: Public Key Infrastructure)를 활용하여 생성되며, 서명자는 개인키로 문서에 서명하고 수신자는 공개키로 해당 서명의 진위 여부를 검증합니다. 이는 서명자의 신원 확인과 함께, 문서가 위변조되지 않았음을 증명할 수 있는 기능을 제공합니다.2. 특징 특징 설명 비고 인증 기능서명자의 신원을 확인 가능비대면 거래에서도 활용 ..

Topic 2025.04.15

Grover Algorithm

개요Grover 알고리즘은 1996년 Lov Grover가 개발한 양자 알고리즘으로, 비정렬 데이터베이스에서 원하는 값을 탐색하는 데 고전 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도를 제공합니다. 이 알고리즘은 검색 문제에 대해 제곱근 수준의 성능 향상을 보이며, 대칭키 암호 시스템의 보안성에 직접적인 영향을 미칩니다.1. 개념 및 정의Grover 알고리즘은 임의로 구성된 N개의 항목 중에서 목표 항목을 찾는 문제를 해결합니다. 고전적으로는 O(N)의 시간이 소요되지만, Grover 알고리즘은 O(√N) 시간만에 해결 가능하여, 예를 들어 2^128의 키 공간을 가지는 AES의 보안 수준을 실질적으로 절반으로 낮출 수 있습니다.2. 특징 특징 설명 비고 √N의 계산 복잡도고전적 선형 탐색보다 획기적인 성능AES 보..

Topic 2025.04.15

Shor Algorithm

개요Shor 알고리즘은 1994년 수학자 Peter Shor가 제안한 양자 알고리즘으로, 고전 컴퓨터로는 불가능에 가까운 큰 수의 소인수 분해를 효율적으로 수행할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 이는 RSA와 같은 공개키 암호체계의 보안을 위협하며, 양자컴퓨팅이 실현될 경우 기존 보안 기술을 대체할 새로운 암호 체계의 필요성을 촉진시키는 계기가 됩니다.1. 개념 및 정의Shor 알고리즘은 양자컴퓨터가 제공하는 병렬성과 양자 푸리에 변환(Quantum Fourier Transform)을 활용하여 지수 시간 복잡도의 소인수 분해 문제를 다항 시간 내 해결할 수 있는 알고리즘입니다. 이로 인해 공개키 암호 체계의 근간인 '큰 수의 소인수 분해의 어려움'이라는 전제를 무력화시킵니다.2. 특징 특징 설명 비..

Topic 2025.04.15
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