ITPE * JackerLab

Causal Forest

개요Causal Forest는 머신러닝 기반 인과 추론 모델로, 개별 처리 효과(Individual Treatment Effect, ITE)를 추정하기 위한 랜덤 포레스트(Random Forest)의 확장 알고리즘입니다. 관측 데이터에서 인과 효과를 정량화할 수 있도록 설계되었으며, RCT(무작위 대조 실험) 없이도 인과 관계를 데이터 기반으로 유추하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의Causal Forest는 Susan Athey 등이 제안한 Generalized Random Forest(GRF) 프레임워크의 일종으로, 각 데이터 포인트에 대한 처치 효과(treatment effect)를 추정합니다.ITE(Individual Treatment Effect): 특정 개체가 처치를 받을 경우 예상되는..

Bayesian Network

개요Bayesian Network(베이지안 네트워크)는 확률 변수 간의 조건부 의존 관계를 유향 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)로 표현하는 통계적 모델입니다. 원인과 결과, 변수 간 인과 관계를 시각적으로 표현하고 정량적으로 추론할 수 있어, 불확실성이 존재하는 상황에서의 의사결정과 예측에 효과적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의베이지안 네트워크는 다음 세 가지 요소로 구성됩니다:노드(Node): 확률 변수 (예: 질병, 증상)엣지(Edge): 조건부 의존 관계를 나타내는 방향성 선조건부 확률 테이블(CPT): 부모 변수에 따라 해당 노드의 확률 분포 정의전체 확률은 체인 룰을 기반으로 계산되며, 베이즈 정리를 통해 불확실한 정보를 업데이트할 수 있습니다.2. 특징 항목..

BIP-39 (Bitcoin Improvement Proposal 39)

개요BIP-39는 비트코인 및 암호화폐 지갑 시스템에서 사람이 기억할 수 있는 니모닉(Mnemonic) 문구를 통해 키를 생성하고 복구할 수 있도록 정의한 표준 제안서입니다. 니모닉 문구는 12~24개의 영어 단어로 구성되어 있으며, 지갑의 백업, 복구, 이전 등을 위한 핵심 수단으로 널리 사용됩니다. 이 표준은 사용자 친화성과 보안성을 모두 고려한 키 관리 방식으로, 다양한 코인 지갑에서 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의BIP-39는 다음 두 가지 핵심 개념으로 구성됩니다.Mnemonic Code: 사람의 기억이 가능한 형태의 단어 시퀀스 (예: 12~24개)Seed: 해당 문구에서 생성된 이진 시드(512bit) 값으로, BIP-32/44와 결합되어 무한한 파생 키를 생성이 표준은 BIP-32(계..

니모닉 키(Mnemonic Key)

개요니모닉 키(Mnemonic Key)는 암호화폐 지갑을 백업하고 복구할 수 있도록 도와주는 단어 기반의 보안 키 체계입니다. 일반적으로 12~24개의 영어 단어로 구성되어 사용자가 기억하거나 기록하기 쉽게 설계되었으며, 개인 키 또는 시드(seed) 값을 안전하게 표현하는 데 사용됩니다. 니모닉은 BIP-39(Bitcoin Improvement Proposal 39) 표준에 기반하여 생성됩니다.1. 개념 및 정의니모닉 키는 인간이 이해하기 어려운 난수 문자열 대신, 자연어 기반의 단어 리스트로 암호화 키를 구성한 방식입니다.시드(seed): 암호화폐 지갑 생성의 시작점이 되는 난수 값니모닉(Mnemonic): 이 시드를 사람이 기억할 수 있는 형태로 표현한 단어 나열BIP-39: 니모닉 키 생성 및 복..

FedAvg (Federated Averaging)

개요FedAvg(Federated Averaging)는 분산 환경에서 여러 클라이언트 장치가 로컬 데이터를 활용해 독립적으로 모델을 학습하고, 서버가 각 모델의 가중치를 평균하여 전역 모델(Global Model)을 갱신하는 연합 학습(Federated Learning)의 핵심 알고리즘입니다. 개인정보 보호와 대규모 분산 학습 환경에 적합한 방식으로, Google이 2016년 발표한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의FedAvg는 각 디바이스(클라이언트)에서 로컬 데이터를 기반으로 부분적으로 학습한 모델 파라미터를 중앙 서버에 전송하고, 이를 평균화하여 공유 모델을 업데이트하는 방식입니다.연합 학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 남기고 모델만 공유가중 평균(Weighted Avera..

Few-Shot Learning(FSL)

개요Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터로도 모델이 새로운 작업을 학습하고 일반화할 수 있도록 하는 머신러닝 기법입니다. 기존의 대규모 데이터 기반 학습 방식과 달리, 데이터가 부족한 환경에서도 신속하고 효율적인 학습을 가능하게 하며, 인간의 학습 방식에 유사한 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Few-Shot Learning은 보통 N-way K-shot 구조로 정의되며, 이는 N개의 클래스 중에서 K개의 샘플만으로 분류 문제를 해결하는 방식입니다.1-Shot: 클래스당 1개의 학습 샘플만 사용5-Shot: 클래스당 5개의 학습 샘플 사용N-way K-shot: N개의 분류 클래스에서 K개의 샘플로 학습FSL은 제로샷(Zero-shot) 학습보다 실제적이고, 일반적인 ..

Event-B

개요Event-B는 정형 기법(Formal Method)을 활용한 시스템 모델링 및 검증 프레임워크로, 복잡한 시스템의 정확성과 일관성을 수학적으로 보장할 수 있도록 설계된 언어 및 개발 방법론입니다. 주로 임베디드 시스템, 안전 필수 시스템, 프로토콜 설계 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 활용되며, 추상화(abstraction)와 정제(refinement)를 핵심 개발 흐름으로 사용합니다.1. 개념 및 정의Event-B는 Jean-Raymond Abrial이 개발한 정형 기법 언어로, **상태 기반 모델링(State-Based Modeling)**을 통해 시스템 동작을 정의합니다.B-Method의 확장: Event 중심의 상태 전이 모델링정형 명세(Formal Specification) + 수학적 증명..

Intel MPK (Memory Protection Keys)

개요Intel MPK(Memory Protection Keys)는 사용자 공간(user space) 메모리 영역에 대해 고속, 런타임 접근 제어를 가능하게 하는 하드웨어 기반 메모리 보호 기술입니다. 기존의 페이지 테이블 변경 방식보다 빠른 방식으로 메모리 접근 권한을 동적으로 제어할 수 있어, 보안성과 성능을 동시에 확보할 수 있는 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의MPK는 인텔 CPU 아키텍처에서 제공하는 기능으로, 메모리 페이지에 최대 16개의 ‘프로텍션 키(Protection Key)’를 할당하고, **PKRU(Protection Key Rights Register)**를 통해 해당 키에 대한 접근 권한을 런타임에 제어합니다.페이지당 Protection Key 할당 (0~15)PKRU 레..

SR-MPLS (Segment Routing over MPLS)

개요SR-MPLS(Segment Routing over MPLS)는 기존 MPLS 인프라를 활용하여 라우팅 경로를 소프트웨어적으로 제어할 수 있는 차세대 트래픽 엔지니어링 기술입니다. 전통적인 RSVP-TE와 달리 네트워크 내 상태 정보를 최소화하고, 라우팅 경로를 소스 노드에서 정의하여 제어의 유연성과 확장성을 제공합니다.1. 개념 및 정의SR-MPLS는 Segment Routing(SR) 아키텍처를 MPLS 네트워크에 적용한 방식으로, 라벨 스택을 통해 경로 정보를 전달합니다.Segment: 네트워크 내 경로 단위 요소로, SID(Segment Identifier)를 통해 정의됨Source Routing: 경로 전체를 패킷 헤더에 포함시켜 중간 노드 상태 없이 경로 제어 가능MPLS 라벨 스택 기반:..

MPLS TE(Multiprotocol Label Switching Traffic Engineering)

개요MPLS TE(Multiprotocol Label Switching Traffic Engineering)는 대규모 IP 네트워크에서 트래픽 흐름을 최적화하고, 경로를 제어하며, 대역폭을 효율적으로 활용할 수 있도록 설계된 기술입니다. 기존 라우팅 프로토콜이 제공하지 못하는 경로 제어, 대역폭 예약, 지연 최소화를 가능하게 하여, 서비스 품질(QoS)을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의MPLS TE는 레이블 스위칭(MPLS) 기술을 기반으로 트래픽 흐름을 제어하기 위한 확장 기능입니다.MPLS(Multiprotocol Label Switching): 패킷 전송 시 목적지 IP가 아닌 라벨 기반으로 경로를 결정TE(Traffic Engineering): 네트워크 리소스를 효율적으로 ..

MACsec(Media Access Control Security)

개요MACsec(Media Access Control Security)은 IEEE 802.1AE 표준으로, 이더넷 프레임 수준에서 기밀성, 무결성, 인증을 제공하는 보안 프로토콜입니다. 네트워크 전송 구간에서 발생할 수 있는 도청, 위조, 재생 공격으로부터 데이터를 보호하며, 엔터프라이즈, 데이터센터, 통신 백본 등 다양한 환경에서 안전한 네트워크 통신을 보장합니다.1. 개념 및 정의MACsec은 OSI 2계층(Data Link Layer)에서 작동하며, 프레임 단위의 암호화와 무결성 보호 기능을 제공하는 보안 기술입니다.IEEE 802.1AE 표준 기반단대단 암호화 및 프레임 인증Layer 2 보안성 확보를 위한 핵심 기술기존 VPN, TLS가 상위 계층 보호에 집중한다면 MACsec은 하위 계층에서 ..

XDP (eXpress Data Path)

개요XDP(eXpress Data Path)는 리눅스 커널의 네트워크 스택 상단에서 동작하는 고성능 데이터 경로 기술로, 초고속 패킷 처리를 가능하게 합니다. eBPF 기반으로 작동하며, 전통적인 커널 네트워크 경로보다 빠르게 네트워크 패킷을 필터링, 조작, 삭제, 포워딩할 수 있습니다. 고성능 네트워크 기능을 사용자 공간(User Space)이나 커널 드라이버보다 앞서 수행함으로써 대기 시간(Latency)과 오버헤드를 줄입니다.1. 개념 및 정의XDP는 리눅스 네트워크 드라이버 수준에서 실행되는 eBPF 프로그램을 활용하여 네트워크 패킷을 빠르게 처리하는 기술입니다.eBPF 기반: 런타임에 네트워크 드라이버에 로드되는 경량 프로그램Zero-copy: 패킷 복사를 최소화하여 처리 지연 감소Drop, R..