ITPE * JackerLab

개요Attack Tree는 시스템 또는 애플리케이션을 대상으로 가능한 공격 경로를 구조화된 트리 형태로 표현한 보안 분석 기법이다. 트리의 루트 노드는 공격자의 목표(예: 시스템 침입)를 의미하고, 가지(branch)들은 그 목표를 달성하기 위한 하위 단계 또는 공격 경로를 의미한다. 이를 통해 위협의 논리적 전개 구조를 시각적으로 파악하고, 보안 강화 우선순위를 정할 수 있다.1. 개념 및 정의Attack Tree는 공격자의 시점에서 시스템을 분석하고, 공격 경로를 AND/OR 논리 구조로 나열한 계층적 모델이다. 트리의 각 노드는 공격 단계, 방법, 조건 등을 나타내며, 가능한 시나리오를 포괄적으로 구조화함으로써 위협 분석과 방어 전략 수립을 지원한다. 구성 요소 설명 예시 루트 노드(Root)공..

개요LINDDUN은 소프트웨어 및 시스템 개발 단계에서 프라이버시 침해 요소를 식별하고 예방하기 위한 위협 모델링 프레임워크다. STRIDE가 보안 위협에 초점을 맞춘 반면, LINDDUN은 데이터 프라이버시 관점에서 설계 단계부터 체계적인 분석을 통해 개인정보 유출 및 오남용 리스크를 줄이는 데 초점을 둔다.1. 개념 및 정의LINDDUN은 다음 7가지 범주의 프라이버시 위협을 식별하고, 각각에 맞는 프라이버시 강화 설계(Privacy Enhancing Technologies, PETs)를 도입할 수 있도록 유도한다: 위협 범주 설명 예시 Linkability사용자의 여러 데이터가 연결될 수 있는 위협위치 추적 이력 연동Identifiability익명 사용자의 실체가 드러날 수 있는 위협IP 주소로..

개요PASTA(Process for Attack Simulation and Threat Analysis)는 공격 중심(attack-centric) 위협 모델링 방법론으로, 애플리케이션의 기술 구조와 비즈니스 영향, 실제 공격 시나리오까지 통합 분석하여 실효성 높은 보안 대응 전략을 도출하는 7단계 프레임워크이다. DevSecOps 환경에서 보안 요구사항 정의, 위협 우선순위 도출, 보안 아키텍처 수립에 최적화되어 있다.1. 개념 및 정의PASTA는 비즈니스 위험과 기술 위협을 연결해 보안 설계를 가능케 하는 위협 모델링 접근법이다. 프로세스 중심의 구조화된 7단계 절차로 구성되며, 공격 시뮬레이션을 통해 실질적 리스크 기반 보안 요구사항을 도출한다. 단계 이름 설명 1단계Definition of th..

개요STRIDE는 마이크로소프트에서 개발한 위협 모델링(Threat Modeling) 프레임워크로, 시스템 개발 초기에 예상 가능한 보안 위협을 식별하고 대응 전략을 수립하기 위한 구조화된 분석 기법이다. STRIDE는 Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege의 여섯 가지 위협 범주를 기준으로 보안 취약점을 분류한다.1. 개념 및 정의STRIDE는 각 위협 범주에 해당하는 질문과 공격 시나리오를 통해 아키텍처 수준에서 발생 가능한 보안 위협을 사전에 모델링하고 설계 단계에서 예방 조치를 도출하는 방식이다. 분류 설명 예시 S - Spoofing사용자 또는 시스템의 ..

개요Mutation-Score Indicator(MSI)는 소프트웨어 테스트의 효과성과 신뢰성을 측정하는 정량적 지표로, '뮤테이션 테스트(Mutation Testing)' 결과를 기반으로 테스트 코드의 결함 탐지 능력을 수치화한 값이다. 기존의 커버리지 지표가 단순 실행 여부를 기준으로 삼는 데 비해, MSI는 테스트가 실제로 오류를 잡아낼 수 있는지를 평가함으로써 보다 깊이 있는 테스트 품질 진단이 가능하다.1. 개념 및 정의MSI는 테스트 코드가 실제 결함(의심되는 코드 변형)을 얼마나 잘 탐지할 수 있는지를 평가한다. 코드에 의도적인 변형(뮤턴트)을 가하고, 테스트가 해당 변형을 감지하여 실패하면 해당 뮤턴트는 '살해(killed)'된 것으로 간주된다. MSI는 다음과 같이 정의된다:공식: MSI..

개요Four Keys DevOps Metrics는 Google DORA(DevOps Research and Assessment) 팀이 제시한 소프트웨어 개발 및 운영 팀의 성과를 측정하기 위한 4가지 핵심 지표이다. 이 지표는 배포 빈도, 변경 리드 타임, 변경 실패율, 서비스 복구 시간의 네 가지 항목으로 구성되며, DevOps 도입 조직이 기술적 우수성과 비즈니스 민첩성을 동시에 확보하는 데 중요한 역할을 한다.1. 개념 및 정의Four Keys는 DevOps 성숙도를 평가하고 개선 방향을 제시하기 위한 정량적 메트릭으로, 개발 프로세스의 효율성과 안정성을 동시에 측정한다. 각 지표는 팀의 속도와 품질, 대응력을 종합적으로 판단할 수 있도록 설계되었다. 지표 설명 핵심 질문 Deployment F..

개요VLA(Value-at-Risk for IT)는 금융 분야의 VaR(Value-at-Risk) 개념을 IT 환경에 적용한 모델로, 특정 IT 시스템, 프로젝트 또는 서비스에 내재된 리스크가 비즈니스 가치에 미치는 잠재적 손실을 정량적으로 평가하는 방법이다. VLA는 리스크를 정성적 수준이 아닌 금전적 손실로 전환하여 우선순위 및 투자 판단 기준으로 사용된다.1. 개념 및 정의VLA는 '어떤 IT 자산 또는 서비스가 특정 기간 내에 일정 확률로 얼마만큼의 가치 손실(Risk Value)을 유발할 수 있는가?'를 수치화한 개념이다. 주로 다음과 같은 구조로 계산된다:공식: VLA = 발생 확률 x 손실 영향도 (금액화)예를 들어, 서버 다운이 연간 10% 확률로 발생하고, 1회 발생 시 1억 원의 손실이..

개요CD3(Cost of Delay Divided by Duration)는 제품 및 프로젝트 우선순위를 정할 때 사용하는 Lean 기반 의사결정 도구로, 어떤 작업이 지연될 경우 발생하는 손실(Cost of Delay, CoD)을 예상 소요 시간(Duration)으로 나누어 가치 대비 시간 효율이 높은 항목부터 우선순위를 부여하는 방식이다. 특히 Agile, SAFe, Kanban 등에서 경제적 의사결정 기준으로 활용된다.1. 개념 및 정의CD3는 Cost of Delay(지연 비용)를 Duration(작업 소요 시간)으로 나눈 점수를 기준으로 작업 우선순위를 정하는 방식이다. 이 프레임워크는 '가장 큰 가치를 가장 빨리 전달하는 것'을 목표로 하며, 주관적 판단보다 수치 기반의 경제적 가치 평가로 객관..

개요A3 Problem-Solving Report는 Lean 경영 및 TPS(Toyota Production System)에서 비롯된 문서 기반 문제 해결 방법으로, A3 용지(297mm x 420mm)에 문제의 정의부터 분석, 대안 도출, 실행 계획, 결과 검토까지 체계적으로 시각화해 표현하는 방식이다. 한 장의 문서로 팀 내 커뮤니케이션을 단순화하고, 논리적인 사고 흐름을 구조화할 수 있어 다양한 산업과 조직에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의A3 보고서는 단순 보고서 형식을 넘어서, 문제 해결 과정을 단계별로 정리하고 이해관계자 간 합의를 이끌어내는 도구다. 문서 하나에 모든 핵심 내용을 담되, 각 항목은 PDCA 사이클(Plan-Do-Check-Act) 원칙에 기반하여 정리되며, 실제 문제와 근..

개요RASCI-V Matrix는 프로젝트 관리와 조직 운영에서 각 역할의 책임과 권한을 명확히 정의하기 위한 도구로, 'Responsible(책임)', 'Accountable(최종 책임)', 'Support(지원)', 'Consulted(자문)', 'Informed(통보)', 'Verifier(검증)'의 여섯 가지 역할을 기준으로 역할 분담을 체계화한다. 기존 RACI 매트릭스의 확장형으로, 특히 IT 프로젝트, DevOps, 규제 준수 업무에서 유용하다.1. 개념 및 정의RASCI-V는 작업(Task)별로 관련된 인물/조직의 역할과 책임을 매트릭스 형태로 정의하여, 업무 누락이나 중복, 혼선을 예방하는 책임 관리 도구다. 기존의 RACI에 ‘Support(S)’와 ‘Verifier(V)’를 추가함으로써..

개요MLSecOps(Machine Learning Security Operations)는 머신러닝 시스템의 개발, 배포, 운영 단계 전반에 걸쳐 보안 리스크를 식별하고, 지속적으로 대응하기 위한 보안 중심 운영 전략이다. 이는 DevSecOps의 개념을 AI/ML 시스템에 확장 적용한 형태로, 데이터 보안, 모델 공격 방어, 무결성 검증, 정책 준수 등을 아우르는 통합적인 보안 프레임워크다.1. 개념 및 정의MLSecOps는 머신러닝 모델과 데이터 파이프라인의 보안을 위해 MLOps에 보안(Security)을 통합한 운영 철학이다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 과정에 보안 관점의 자동화된 검증, 정책 적용, 탐지 및 대응 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.2. 특징 항목 ..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..