ITPE * JackerLab

개요AUSF(Authentication Server Function)는 5G Core 네트워크의 핵심 기능 중 하나로, 단말(UE, User Equipment)과 네트워크 간 인증(Authentication)을 수행하는 전담 서버입니다. 5G에서는 보안 강화를 위해 인증 절차가 한층 정교해졌으며, AUSF는 인증 요청을 처리하고, 인증 결과를 다른 네트워크 기능(NF)으로 전달하여 통신 세션의 보안성과 신뢰성을 확보하는 중요한 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의5G Core 네트워크에서 단말의 초기 접속 및 인증을 담당하는 서버 기능(NF)목적사용자의 신원 검증 및 세션 보안 확보필요성5G 환경의 초고속, 초연결, 초저지연 통신을 위한 강화된 보안 체계 구축AUSF는 가입자 데이터베이스(..

개요MSISDN(Mobile Station ISDN Number)은 이동통신망에서 가입자를 고유하게 식별하는 전화번호입니다. 이는 가입자가 음성 통화, 문자 메시지, 데이터 서비스를 이용할 때 네트워크 상에서 사용하는 주요 식별자로, 이동통신사의 서비스 제공과 과금, 라우팅 등에 필수적인 역할을 합니다. 흔히 우리가 알고 있는 휴대폰 번호가 바로 MSISDN에 해당합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이동통신 가입자의 전화번호로, 통화 및 데이터 서비스를 위해 사용되는 ISDN 번호 체계목적통신망 내에서 가입자를 식별하고 통신 서비스 제공필요성가입자 간 통신 연결, 과금, 서비스 제공을 위한 필수 식별자MSISDN은 SIM 카드의 고유 식별자인 IMSI(International Mobile Subs..

개요ICCID(Integrated Circuit Card Identifier)는 SIM 카드에 부여되는 고유 식별 번호로, 전 세계 통신망에서 각 SIM을 식별하고 관리하기 위해 사용됩니다. 이동통신 서비스 제공자는 ICCID를 기반으로 사용자를 등록하고, 서비스 개통, 번호 이식(MNP), 재발급 관리 등을 수행합니다. ICCID는 카드 제조부터 서비스 개시까지 SIM 카드의 여권(Passport) 역할을 한다고 볼 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이동통신용 스마트카드(SIM, eSIM 등)에 부여된 고유 식별 번호목적SIM 카드 관리, 인증 및 로깅, 서비스 프로비저닝 지원필요성글로벌 통신 서비스 호환성과 카드 기반 사용자 관리를 위해 필수ICCID는 보통 20자리 또는 22자리의 숫..

개요IMSI(International Mobile Subscriber Identity)는 전 세계 이동통신 시스템에서 각 가입자를 고유하게 식별하기 위해 사용하는 식별 번호입니다. 이동통신 네트워크의 인증, 위치 등록, 로밍 시 필수적인 정보로 활용되며, SIM 카드 안에 저장되어 무선망과의 통신 시 사용됩니다. IMSI는 가입자 프라이버시 보호와 통신 보안을 위해 암호화되거나 대체(Temporary IMSI)되는 방식으로 운용되기도 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이동통신 가입자를 전 세계적으로 고유하게 식별하는 15자리 이내의 숫자 코드목적가입자 인증, 위치 등록, 로밍 처리 등 네트워크 관리 기능 지원필요성글로벌 이동성과 보안을 동시에 충족하기 위한 식별 체계 필요IMSI는 SIM 카드 ..

개요UDM(Unified Data Management)은 5G Core 네트워크의 핵심 기능 중 하나로, 가입자 정보와 정책 데이터를 중앙에서 통합 관리하는 시스템입니다. LTE 시대의 HSS(Home Subscriber Server) 기능을 발전시킨 형태로, 5G의 네트워크 슬라이싱, 다양한 접속 유형, 유연한 인증 방식을 지원합니다. UDM은 5G SA(Standalone) 아키텍처의 필수 컴포넌트로서, 통합된 데이터 저장소와 지능형 정책 연동 기능을 통해 차세대 서비스 품질을 보장합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의5G 코어 네트워크에서 가입자 프로필, 인증, 위치, 정책 데이터를 통합 관리하는 시스템목적다양한 접속 환경과 사용자 요구사항에 따라 유연한 데이터 서비스 제공필요성초연결, 초저지..

개요HSS(Home Subscriber Server)는 LTE 및 5G 통신망에서 가입자 정보와 인증 데이터를 중앙 집중적으로 관리하는 핵심 네트워크 컴포넌트입니다. HSS는 가입자의 인증(Authentication), 위치(Location), 정책 제어(Policy Control) 기능을 담당하며, 이동통신 서비스의 품질과 안정성을 보장하는 데 필수적입니다. 5G 시대에는 UDM(User Data Management)으로 진화하는 경향이 있지만, 여전히 HSS는 이동통신망의 근간을 이루고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이동통신 네트워크에서 가입자 프로파일, 인증정보, 정책 제어 정보를 관리하는 중앙 데이터베이스목적이동성 관리, 인증 및 서비스 정책 적용 지원필요성가입자 수 증가 및 서비스..

개요소프트웨어 아키텍처 패턴은 애플리케이션의 구조, 책임 분산, 컴포넌트 간 상호작용 방식을 정의하는 설계 전략으로, 시스템의 유지보수성, 확장성, 복잡도 제어에 핵심적인 역할을 한다. 다양한 요구사항과 환경에 따라 선택할 수 있는 여러 아키텍처 패턴이 있으며, 대표적으로 레이어드(Layered), 클라이언트-서버(Client-Server), 마이크로서비스(Microservices), 이벤트 기반(Event-Driven), 파이프-필터(Pipe-Filter) 등이 있다. 이 글에서는 주요 아키텍처 패턴의 개념, 특징, 장단점 및 활용 사례를 정리한다.1. 개념 및 정의아키텍처 패턴은 반복적으로 등장하는 시스템 구조 문제에 대한 일반화된 해법이다. 이는 개발자의 의사결정을 구조화하며, 코드뿐 아니라 조직과..

개요IAST(Interactive Application Security Testing)는 애플리케이션이 실행 중인 상태에서 내부 코드 흐름과 입력 데이터를 실시간으로 분석하여 보안 취약점을 탐지하는 하이브리드 보안 테스트 방식입니다. 이는 SAST와 DAST의 장점을 결합한 형태로, 동적 분석 중 코드 수준의 상세 정보를 확보할 수 있어 정확하고 실시간 대응이 가능합니다. DevSecOps 환경에서 지속적인 보안 검증을 위한 핵심 기법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명정의IAST는 실행 중인 애플리케이션 내부에서 코드 실행 흐름과 사용자 입력을 동시에 분석하여 보안 취약점을 탐지하는 기술입니다.목적정확한 취약점 식별과 개발 환경에서의 실시간 피드백 제공필요성SAST와 DAST의 한계를 보완..

개요DAST(Dynamic Application Security Testing)는 실행 중인 애플리케이션을 외부에서 테스트하여 보안 취약점을 탐지하는 블랙박스 방식의 보안 진단 기법입니다. 코드 분석이 아닌, 실제 런타임 환경에서 웹 애플리케이션의 동작을 분석하여 입력 검증, 세션 관리, 인증/인가 등 다양한 공격 벡터를 탐지할 수 있습니다. SAST와 함께 DevSecOps 체계에서 중요한 역할을 하며, 배포 전/후 보안 검증을 담당합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DAST는 애플리케이션 실행 중 외부에서 공격 시나리오를 모의 적용하여 보안 결함을 탐지하는 기술입니다.목적배포된 애플리케이션에서 실제 사용자가 접속하는 환경에서의 취약점 검출필요성사용자 입력 기반의 동적 취약점을 탐지할 수 있는 ..

개요SAST(Static Application Security Testing)는 소스 코드, 바이트 코드 또는 애플리케이션의 중간 코드 상태에서 보안 취약점을 찾아내는 정적 분석 기법입니다. 이는 코드가 실행되기 전에 수행되며, 보안 결함을 조기에 식별하고 수정할 수 있도록 도와줍니다. DevSecOps의 핵심 요소로 부각되며, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 보안 강화를 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SAST는 정적 분석 도구를 이용해 코드 실행 없이 취약점을 찾아내는 보안 테스트 방식입니다.목적개발 초기 단계에서 보안 결함을 사전에 탐지 및 수정필요성비용 효율성과 보안 품질 향상을 동시에 실현 가능SAST는 개발 단계에서 Shift Left Testing을 실현하며, 개발자 친화적..

개요ADK(Agent Development Kit)는 지능형 소프트웨어 에이전트의 개발, 시뮬레이션, 테스트를 위한 프레임워크입니다. 이는 인공지능, 멀티 에이전트 시스템(MAS), IoT, 게임 개발 등 다양한 분야에서 사용되며, 복잡한 에이전트 기반 시스템을 효율적으로 설계하고 구현하는 데 필수적인 개발 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 에이전트 기반 시스템을 개발할 수 있도록 지원하는 도구 모음 또는 개발 환경입니다.목적에이전트의 행동, 학습, 상호작용 모델링 및 테스트필요성자율적인 의사결정 및 환경 반응을 요구하는 시스템의 증가특히, 강화학습 기반 에이전트 및 복잡한 분산 환경에 적합한 개발 및 디버깅 환경을 제공합니다.2. 특징특징설명비교모듈화 구조에이전트 행동, 인지, 통..

개요ADK(Assessment and Deployment Kit)는 Microsoft에서 제공하는 윈도우 운영체제 배포 및 평가 도구 모음입니다. IT 관리자와 시스템 통합업체(SI), 엔터프라이즈 환경에서 윈도우 OS를 대규모로 설치하고 성능을 테스트하는 데 유용한 기능들을 포함하고 있어, 윈도우 환경 구축 및 최적화에 필수적인 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 윈도우 OS 배포 및 성능 측정, 이미지 생성 등을 위한 도구 모음입니다.목적운영체제 배포 효율화, 하드웨어 평가, 사용자 환경 구성 지원필요성대규모 IT 환경에서 자동화된 OS 배포 및 안정성 확보 필요ADK는 WAIK(Windows Automated Installation Kit)의 후속으로, Windows 8 이후 버..

개요SDx(Software-Defined Everything)는 데이터센터, 네트워크, 스토리지, 보안 등 모든 IT 인프라 요소를 소프트웨어 기반으로 제어 및 운영하는 개념입니다. 이는 하드웨어 중심에서 벗어나 유연하고 자동화된 IT 운영을 가능하게 하며, 클라우드 및 디지털 전환의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDx는 "모든 것을 소프트웨어 정의"한다는 의미로, 인프라 전반을 소프트웨어로 통제하는 방식입니다.목적운영 자동화, 유연성 확보, 비용 절감 및 확장성 증대를 목표로 합니다.필요성디지털 전환과 클라우드 기반 환경에서 빠른 변화 대응이 요구되기 때문입니다.SDx는 SDN(Software-Defined Networking), SDS(Software-Define..

개요AI RAN은 무선접속망(RAN: Radio Access Network)의 다양한 제어 및 운영 요소에 인공지능(AI)을 적용하여 자동화된 네트워크 최적화와 지능형 운영을 구현하는 기술입니다. 이는 5G 및 6G 시대의 네트워크 복잡도, 사용자 다양성, 실시간 제어 수요에 대응하기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있습니다. 특히 Open RAN(Open Radio Access Network) 아키텍처와 결합되며, AI는 RAN 지능화의 핵심 엔진으로 작동합니다.1. 개념 및 정의AI RAN은 무선기지국(BS), 분산유닛(DU), 중앙유닛(CU) 등 RAN 구성 요소에 AI 기반 모델을 적용하여 자율적인 자원관리, 트래픽 예측, 장애 감지 및 복구를 가능하게 하는 기술 프레임워크입니다. 특히 RAN Int..

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..

개요양자채널식별(QCD, Quantum Channel Discrimination)은 두 개 이상의 양자 채널(quantum channel), 즉 **양자 시스템의 동작이나 환경의 영향을 나타내는 완전양자작용(Completely Positive Trace-Preserving maps, CPTP)**을 구분하는 문제입니다. 이는 양자 정보 이론, 양자 센싱, 양자 통신 등에서 정보의 손실, 잡음, 공격 여부를 판별하기 위한 기초 기술로 사용됩니다.1. 개념 및 정의양자채널식별 문제는 "어떤 양자 채널이 주어졌는가?" 또는 "두 채널 중 어떤 것이 적용되었는가?"를 최소한의 오류로 판단하는 문제로 정식화됩니다. 이때 채널에 입력할 최적의 상태, 출력 측정 전략, 오류 확률 최소화 방법을 함께 고려해야 합니다...

개요VQE(Variational Quantum Eigensolver)는 양자컴퓨팅에서 널리 사용되는 변분 최적화 기반 알고리즘으로, 양자 시스템의 바닥 상태 에너지 추정을 위한 하이브리드 알고리즘입니다. 최근에는 이 원리를 활용해 머신러닝 문제를 양자 최적화 방식으로 접근하는 'VQE 기반 학습' 모델이 각광받고 있습니다. 이는 양자 회로를 활용한 비용 함수 최적화를 통해 고차원 문제 해결, 강화학습, 함수 근사 등의 다양한 AI 영역에 응용되고 있습니다.1. 개념 및 정의VQE는 파라미터화된 양자 회로(PQC)를 통해 양자 상태를 생성하고, 고전 컴퓨터를 활용해 기대값(Energy Expectation Value)을 계산하며 최소 에너지 상태에 해당하는 파라미터를 찾는 방식으로 작동합니다.이러한 원리를..

개요QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)은 고전 GAN 구조를 양자컴퓨팅 기반으로 확장한 모델로, **양자 생성자(Quantum Generator)**와 고전 또는 양자 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습하는 양자 생성 모델입니다. 양자역학의 중첩, 얽힘을 통해 데이터 분포를 효과적으로 근사하거나 양자 상태를 생성할 수 있는 새로운 방식의 머신러닝 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의QGAN은 양자 회로로 구성된 생성자가 임의의 양자 상태 또는 확률 분포를 생성하고, 판별자가 진짜(데이터)와 가짜(생성 데이터)를 구분하는 과정에서 생성자가 점점 더 실제와 유사한 출력을 만들어내도록 훈련되는 구조입니다.이는 고전 GAN처럼 미니맥스(minim..

개요QNN(Quantum Neural Network)은 양자컴퓨팅의 원리를 기반으로 신경망 구조를 양자 회로 상에서 구현한 머신러닝 모델입니다. 고전 신경망의 연산을 양자 게이트로 대체함으로써, 고차원 특징 공간 탐색, 병렬 연산, 파라미터 효율성 측면에서 새로운 가능성을 제시합니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에 적합하도록 설계된 하이브리드 아키텍처는, 현재 실험적 적용에서 활발히 연구되고 있습니다.1. 개념 및 정의QNN은 입력 데이터를 양자 상태로 인코딩한 뒤, **파라미터화된 양자 게이트(Parametrized Quantum Circuits, PQC)**를 활용하여 비선형 변환을 수행하고, 출력 상태의 측정 결과를 고전적인 예측으로 활용하는 구조..

개요QSVM(Quantum Support Vector Machine)은 고전적인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 양자 컴퓨팅 환경에 맞게 확장한 머신러닝 분류 모델입니다. 양자의 중첩과 얽힘을 활용해 복잡한 커널 연산을 고속으로 처리함으로써, 고차원 분류 문제에서의 성능 향상과 새로운 커널 공간 구현 가능성을 제시합니다. 이는 NISQ(노이즈 있는 중간 규모 양자 컴퓨터) 시대에 적합한 대표적인 양자머신러닝 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의QSVM은 고전적인 SVM에서의 커널 트릭(Kernel Trick)을 양자 컴퓨터를 통해 구현하는 알고리즘으로, 데이터를 양자 상태로 인코딩하고, 두 양자 상태의 내적을 커널 함수로 활용하여 경계면을 분류합니다. 이를 통해 기존 SVM보다 ..