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개요Prompt Injection은 생성형 AI(GPT 등) 시스템에서 사용자의 입력이 시스템 프롬프트나 의도된 동작을 오염시켜 악의적 결과를 유도하는 보안 위협입니다. 이 글에서는 Prompt Injection의 개념, 유형, 공격 사례와 함께 이를 방지하기 위한 실질적 대응 전략들을 소개합니다.1. 개념 및 정의Prompt Injection은 LLM(Large Language Model) 기반 시스템에 있어, 사용자 입력을 악용해 의도하지 않은 행동을 유발하는 공격입니다. 일반적으로 시스템 프롬프트나 내부 명령을 우회하거나 덮어쓰는 방식으로 이루어집니다.목적: LLM의 동작을 교란하거나 보안 정보 노출 유도유형: 직접 삽입(Direct injection), 반사 삽입(Indirect injection..

개요TRADES는 딥러닝 모델의 일반화 성능과 적대적 견고성(robustness) 사이의 균형을 수학적으로 정립하고 이를 기반으로 훈련 전략을 구성한 방어 알고리즘입니다. 기존 Adversarial Training이 모델 정확도를 희생하며 견고성을 추구했던 반면, TRADES는 이 둘 사이의 트레이드오프를 명시적으로 고려하여 효과적인 방어를 구현합니다.1. 개념 및 정의TRADES(TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)는 정규화된 손실 함수를 통해 모델이 clean data(정상 입력)와 adversarial data(적대 입력) 모두에 대해 견고하게 작동하도록 학습시키는 방법입니다.목적: 모델의 일반화 능력과 적대 견고성 간의 균형 유지핵..

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

개요FGSM(Fast Gradient Sign Method)은 적대적 예제를 생성하는 대표적인 공격 알고리즘으로, 딥러닝 모델의 입력에 미세한 노이즈를 추가해 잘못된 예측을 유도합니다. 이 글에서는 FGSM의 개념과 작동 원리, 수학적 정의, 적용 사례, 그리고 이를 방어하는 방법 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의FGSM은 입력 이미지에 작은 노이즈를 추가하여 딥러닝 모델이 잘못된 출력을 내도록 유도하는 적대적 공격 기법입니다. 이 노이즈는 손실 함수의 그래디언트를 활용하여 계산되며, 빠른 계산 속도와 단순한 구조가 특징입니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점 식별 및 테스트기반 이론: 그래디언트 방향을 활용한 손실 함수 최대화주요 분야: 보안 테스트, 모델 검증, XAI 연구 등2. 특징 항목 ..

개요Adversarial Training은 악의적으로 조작된 입력(적대적 예제, Adversarial Example)에도 견딜 수 있도록 딥러닝 모델을 훈련시키는 보안 중심의 학습 기법입니다. 본 글에서는 Adversarial Training의 원리와 작동 방식, 적용 기술, 장단점, 실제 활용 사례를 다루며, 보안이 중요한 AI 환경에서 이 기술의 필요성과 효과성을 설명합니다.1. 개념 및 정의Adversarial Training은 학습 과정에 적대적 예제를 포함시켜 모델이 이러한 입력에도 강인한 예측 성능을 유지하도록 만드는 기술입니다. 이는 모델을 단순히 일반적인 데이터가 아니라, 공격받을 가능성이 있는 환경에서도 작동하도록 강화합니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점을 줄이고 보안성을 높이기 위함필요성..

개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..

개요MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)은 적은 양의 데이터로도 다양한 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 메타 학습 알고리즘입니다. 본 글에서는 MAML의 개념과 특징, 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례 등을 심층적으로 다루며, 메타 학습과 기존 딥러닝 학습 방식과의 차이를 비교합니다.1. 개념 및 정의MAML은 "모델 불가지론적 메타 학습" 기법으로, 어떤 모델 구조에도 적용 가능한 범용적인 메타 러닝 알고리즘입니다. 일반적인 딥러닝이 많은 데이터를 필요로 하는 반면, MAML은 적은 샘플만으로도 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 훈련합니다.목적: 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있는 초기 파라미터 학습필요성: 데이터가 부족하거나 다양한 ..

개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

개요DARTS는 Neural Architecture Search(NAS)의 대표적인 기법으로, 신경망 구조 탐색 문제를 미분 가능한 연속 최적화 문제로 변환함으로써 기존 NAS 방식의 계산 자원 소모 문제를 획기적으로 개선한 알고리즘이다. 본 포스트에서는 DARTS의 핵심 개념, 작동 원리, 기술적 강점, 활용 사례 등을 상세히 다룬다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DARTS는 신경망 구조 설계를 연속적인 확률적 선택 문제로 모델링하고, 경사 하강법을 통해 효율적으로 최적 구조를 탐색하는 NAS 기법목적고성능 딥러닝 모델을 수작업 설계 없이 자동으로 도출필요성기존 NAS는 탐색 시간 및 자원이 과도하게 소모됨 (수천 GPU 시간 필요)2. 특징특징설명기존 NAS 대비미분 가능 탐색 공간구조 선택을 ..

개요MADDPG는 다중 에이전트 강화학습(MARL)을 위한 대표적인 알고리즘으로, 각 에이전트가 독립적으로 정책을 학습하면서도, 공동의 환경 이해를 통해 협력 및 경쟁 전략을 최적화할 수 있도록 설계된 Off-policy Actor-Critic 방식의 알고리즘이다. 이는 복잡한 상호작용이 존재하는 환경(예: 로봇 군집, 자율 주행 차량, 게임 에이전트 등)에서 효과적으로 학습할 수 있는 프레임워크를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MADDPG는 DDPG 기반으로 확장된 알고리즘으로, 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트가 고유한 정책을 가지며, 중앙집중식 비판자(Critic)를 통해 공동 훈련하는 방식목적에이전트 간 상호작용을 고려한 안정적 정책 학습 수행필요성독립형 DDPG는 상대 에이전트의..

개요VideoPoet은 구글(Google DeepMind)에서 개발한 멀티모달 생성형 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상을 하나의 시퀀스 토큰화 구조로 통합하여 동영상을 생성하는 최신 AI 프레임워크이다. 특히 Token-Infusion 기법을 활용해 다양한 모달리티 간 통합을 자연스럽게 구현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VideoPoet은 텍스트, 오디오, 이미지 입력을 받아 동영상을 생성할 수 있는 autoregressive 멀티모달 모델목적간단한 텍스트 명령으로 복잡한 영상 콘텐츠 생성 가능하게 함필요성기존 비디오 생성 모델의 모달리티 분리 한계를 극복하고 창의적 영상 합성 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교Token-Infusion각 moda..

개요AudioGen은 메타(Meta AI)가 개발한 텍스트 기반 오디오 생성 모델로, 자연어 입력을 바탕으로 환경음, 효과음, 배경 사운드 등을 고품질로 합성할 수 있는 생성형 AI 시스템이다. 다양한 일상적, 창작적 상황에서 활용 가능하며, 특히 비주얼 콘텐츠 제작 및 가상 환경 구축에 유용하다.1. 개념 및 정의항목설명정의AudioGen은 텍스트 설명을 입력받아 대응하는 환경 소리, 효과음을 생성하는 딥러닝 기반 오디오 생성 모델목적텍스트 기반 오디오 합성 자동화를 통해 창작 효율 극대화필요성직접 녹음 또는 Foley 작업의 시간·비용 한계를 극복할 필요성 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교텍스트 제어 생성자연어로 소리의 종류, 배경, 동작 등을 명시 가능기존: 샘플 수집 또는 수작업 Foley 필..

개요MusicLM은 구글(Google)이 개발한 텍스트 기반 음악 생성 모델로, 사용자가 입력한 자연어 설명을 바탕으로 고품질의 음악을 생성한다. 이 모델은 언어-오디오 임베딩 학습을 통해 음악의 구조, 스타일, 악기 구성, 감정 등 다양한 요소를 반영하여 실제 음악처럼 자연스러운 결과물을 생성할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MusicLM은 텍스트 설명을 입력받아 AI가 음악을 생성하는 멀티모달 생성형 모델목적비전문가도 창작 가능한 텍스트 기반 음악 제작 도구 제공필요성기존 음악 생성 모델은 제어 가능성 부족, 텍스트 기반 제어 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교텍스트 기반 제어자연어로 음악의 스타일, 악기, 분위기 등 지정 가능Jukebox는 가사 기반, Text-to-Music..

개요Point Transformer는 트랜스포머의 강력한 표현 학습 능력을 3D 포인트 클라우드 처리에 적용한 모델로, 각 포인트 간의 공간 관계를 동적으로 학습하여 정밀한 분류, 분할, 위치 추정 등을 가능하게 한다. 이 모델은 기존의 PointNet++가 갖는 지역 처리 한계를 극복하고, Attention 메커니즘을 통해 유연하고 정밀한 특징 추출을 실현한다.1. 개념 및 정의항목설명 정의Point Transformer는 3D 포인트 클라우드의 지역 구조를 Self-Attention 기반으로 동적으로 학습하는 트랜스포머 아키텍처목적국소적이고 계층적인 공간 정보를 유연하게 통합하여 정확한 3D 인식 수행필요성고정된 필터 기반 처리(PN++)의 한계를 극복하고, 위치 민감한 표현 학습 필요2. 특징특징설..

개요PointNet++는 비정형 3차원 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, PointNet의 한계를 극복하고 지역 정보를 계층적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 다양한 밀도와 크기의 지역 구조를 효과적으로 인식하여 3D 물체 인식, 분할, 신경재구성 등 여러 3D 비전 작업에서 탁월한 성능을 보여준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PointNet++는 포인트 클라우드의 지역 정보를 샘플링하고 그룹화한 후 PointNet을 반복적으로 적용하는 계층적 구조의 신경망목적국소 및 전역 지오메트리 정보를 동시에 학습하여 정밀한 3D 인식 수행필요성PointNet은 전체 포인트를 독립적으로 처리하여 국소 정보 손실 발생2. 특징특징설명기존 PointNet과 비교계층적 구..

개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..

개요DETR(Detection Transformer)는 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 한 최초의 완전한 객체 탐지 모델로, 기존 CNN 기반의 복잡한 후처리 절차를 제거하고 엔드 투 엔드 학습을 가능하게 만든 혁신적인 구조이다. 본 포스트에서는 DETR의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 강점, 활용 사례 등을 자세히 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DETR은 CNN 백본과 트랜스포머 인코더-디코더 구조를 활용해 객체 탐지를 수행하는 엔드 투 엔드 모델목적Anchor box, NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 간결하고 정확한 객체 탐지필요성기존 탐지기들의 복잡한 파이프라인 및 수작업 튜닝 제거 필요2. 특징특징설명기존 탐지기와의 비교Anchor-fre..

개요Autoformer는 시계열 데이터의 장기 예측을 위해 설계된 트랜스포머 기반 모델로, 시계열 분해(Series Decomposition)를 내재화한 독창적인 구조를 갖고 있다. 기존 트랜스포머의 계산 복잡도를 유지하면서도 시계열의 추세(Trend)와 계절성(Seasonality)을 분리해 모델링함으로써, 예측 성능과 일반화 능력을 모두 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Autoformer는 시계열을 추세성과 계절성으로 분해하고 이를 Transformer 구조 내에서 학습하는 모델목적장기 시계열 예측의 정확도 향상 및 일반화 성능 개선필요성시계열 내 중복 및 순환성을 명시적으로 분리하여 학습하는 방식이 기존 트랜스포머보다 유리함2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비시계열 분해 내재화입력 시..

개요Informer는 긴 시계열 예측(Long Sequence Time-Series Forecasting, LSTF)을 위한 Transformer 기반 모델로, 기존 트랜스포머의 O(N²) 복잡도를 극복하고 효율적인 추론이 가능하도록 설계되었다. ProbSparse Self-Attention과 디코더 구조 개선을 통해 예측 정확도와 계산 효율을 동시에 높인 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Informer는 시계열 데이터를 예측하기 위해 설계된 트랜스포머로, 희소 어텐션과 디코더 병렬화를 통해 속도와 확장성을 개선한 모델목적긴 시계열 데이터를 빠르고 정확하게 예측하는 고효율 구조 구현필요성기존 트랜스포머는 긴 입력 처리 시 메모리와 연산 부담이 큼2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비Pro..

개요Reformer는 구글 브레인(Google Brain) 팀이 제안한 트랜스포머 구조의 확장으로, Locality-Sensitive Hashing(LSH)을 활용해 Self-Attention 연산의 복잡도를 O(N²)에서 O(N log N)으로 낮춘 모델이다. 본 포스트에서는 Reformer의 핵심 개념인 LSH Attention의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Reformer는 입력 시퀀스를 유사도 기준으로 해시 버킷에 나누고, 각 버킷 내에서만 Self-Attention을 수행하여 연산량을 줄인 Transformer 구조목적긴 시퀀스의 Self-Attention을 보다 효율적으로 처리필요성트랜스포머의 메모리 병목 및 ..

개요Performer는 기존 Transformer의 연산 병목을 해결하기 위해 고안된 선형 복잡도 어텐션 알고리즘이다. 특히 FAVOR+ (Fast Attention Via Positive Orthogonal Random features)는 Self-Attention의 계산량을 O(N²)에서 O(N)으로 줄여 대규모 입력 처리에서 속도와 메모리 사용을 획기적으로 개선한다. 본 글에서는 Performer의 핵심 개념, FAVOR+의 수학적 원리, 기술적 장점과 다양한 활용 사례를 상세히 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Performer는 Self-Attention을 근사하는 선형 어텐션 기반 트랜스포머 구조로, FAVOR+ 기법을 핵심으로 사용목적트랜스포머 구조의 연산량을 선형 수준으로 낮춰 ..

개요P-Tuning v2는 파라미터 효율적인 학습(Parameter-Efficient Tuning, PET) 기법 중 하나로, 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)의 파라미터를 고정한 채로 소량의 추가 파라미터만 학습해 특정 태스크에 최적화할 수 있는 기법이다. 특히 수십억 개 파라미터를 가진 LLM에 대해 GPU 메모리 부담을 줄이면서도 고성능을 유지할 수 있어 실제 산업 현장에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의P-Tuning v2는 임베딩 레이어 대신 미세 조정 가능한 연속 벡터(prompt)를 삽입해 LLM의 추론 능력을 강화하는 방법목적대규모 모델의 파인튜닝 시 자원 사용 최소화 및 태스크 적응력 향상필요성전체 파라미터 튜닝 시 GPU 비용 증가 및 overfitting 발생 ..

개요AWQ(Activation-aware Weight Quantization)는 대형 언어 모델의 추론 성능을 유지하면서도 4비트 양자화(INT4)를 실현하는 최신 양자화 기술이다. 기존 양자화 방식보다 더 적은 연산 자원으로 더 빠르고 정확한 추론이 가능하며, 특히 클라우드 및 로컬 환경에서의 효율적인 LLM 배포에 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의AWQ는 'Activation-aware Weight Quantization'의 약자로, 활성값(activation)을 고려하여 가중치를 정밀하게 양자화하는 기술목적고성능 LLM의 정확도를 유지하면서도 저비용, 저전력 환경에 맞게 최적화필요성기존 8bit, 16bit 기반 추론 시스템의 성능/비용 한계를 극복하고, 4bit 정수 연산 기반 ..

개요GPT-Q는 대형 언어 모델을 저용량으로 경량화하면서도 정확도 손실 없이 빠르게 추론할 수 있게 해주는 기술로, 특히 AI의 엣지 컴퓨팅 및 저비용 배포에 혁신적인 해법을 제시한다. 본 포스트에서는 GPT-Q의 정의, 동작 방식, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 GPT-Q가 왜 중요한지 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GPT-Q는 'Quantized Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 사전 학습된 대규모 언어 모델(GPT)을 양자화(Quantization) 기법으로 압축한 모델을 의미함목적고성능 AI 모델을 저비용 환경에서도 빠르게 운영할 수 있도록 최적화필요성LLM의 연산 자원 소모와 배포 한계를 극복하고, 엣지 디바이스 및 ..

개요OCI(Open Container Initiative) Distribution Spec는 컨테이너 이미지와 그 아티팩트를 다양한 레지스트리에서 안전하고 일관되게 저장, 조회, 전송할 수 있도록 정의한 오픈 표준입니다. Docker에서 파생된 생태계를 표준화하고, 도구와 플랫폼 간 호환성을 확보함으로써 클라우드 네이티브 환경에서의 유연한 이미지 배포와 아티팩트 관리를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의컨테이너 이미지 및 아티팩트 전송을 위한 HTTP 기반 API 인터페이스 정의 표준 (OCI Registry API)목적Docker Registry API의 표준화, 도구 간 상호운용성 확보소속Linux Foundation 산하 Open Container Initiative 주도Distr..

개요NVMe Zoned Namespace(ZNS)는 SSD 저장 장치를 ‘존(Zone)’ 단위로 나누어 쓰기(Write)를 순차적으로 수행하도록 강제함으로써, 성능 저하의 원인인 내부 쓰기 증폭(Write Amplification)을 줄이고 SSD의 수명과 처리 효율을 높이는 차세대 저장 장치 인터페이스입니다. 특히 대규모 로그 저장, 분석, 객체 저장소 등의 워크로드에서 IOPS와 비용 효율을 동시에 개선할 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NVMe SSD에서 물리적 플래시 블록을 Zone으로 분할하고, 각 Zone에 대해 순차 쓰기만 허용하는 저장 방식목적쓰기 증폭 최소화, GC 비용 절감, 성능 예측성 향상표준화 기관NVM Express Consortiu..

개요DPDK(Data Plane Development Kit)는 고성능 네트워크 애플리케이션을 위한 오픈소스 프레임워크로, CPU 기반 시스템에서 커널을 우회하여 유저 공간에서 직접 네트워크 패킷을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 네트워크 기능 가상화(NFV), 소프트웨어 라우터, DPI, IDS/IPS, 트래픽 분석기 등의 영역에서 초고속 패킷 처리 성능이 요구될 때 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의고속 패킷 처리를 위한 유저 스페이스 네트워크 프레임워크로, 커널 네트워크 스택을 우회하여 성능을 극대화구성 언어C, 일부 어셈블리 (고속 최적화 목적)라이선스BSD 오픈소스 라이선스DPDK는 주로 x86, ARM, POWER 아키텍처를 지원하며, 다양한 NIC 및 하드웨어 가속기와 통합됩니..

개요Deception-as-a-Service(DaaS)는 사이버 공격자를 탐지하고 혼란시키기 위해 의도적으로 배치된 가짜 자산(디셉션 자산)을 클라우드 기반 서비스로 제공하는 보안 전략입니다. 허니팟, 허니토큰, 디코이(Decoy) 서버 등의 기술을 SaaS 형태로 통합하여, 기업이 별도 인프라 없이도 공격 탐지 및 행위 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의공격자를 속이고 추적하기 위한 디셉션 기술을 API/콘솔 기반으로 제공하는 클라우드 보안 서비스핵심 목적탐지 우회 공격 대응, 침투 초기 탐지, 위협 인텔리전스 확보연계 기술허니팟, 허니토큰, EDR, SIEM, XDR, SOARDaaS는 수동적인 모니터링을 넘어서 공격자 중심 탐지(Attacker-Centric D..

개요Context-Driven Testing(CDT)은 소프트웨어 테스트를 고정된 표준 방식이 아닌, 주어진 상황(Context)에 맞춰 유연하게 수행해야 한다는 철학을 기반으로 한 테스트 접근법입니다. 테스트 설계, 실행, 결과 해석까지 모든 과정을 ‘문맥’에 따라 판단하며, Agile, DevOps, Exploratory Testing 환경과 궁합이 뛰어납니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의소프트웨어 테스트는 고정된 프로세스가 아닌, 테스트 대상, 팀, 도메인, 목표에 따라 최적화되어야 한다는 실용적 테스트 원칙중심 철학“상황이 모든 것을 결정한다”(Context is everything)주창자Cem Kaner, James Bach, Bret Pettichord (2001)CDT는 ISO, IS..

개요Chaos Toolkit은 시스템의 안정성과 복원력을 확인하기 위한 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 선언형 YAML 기반으로 정의하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. AWS, Kubernetes, Kafka, HTTP 서비스 등 다양한 대상에 혼돈 실험을 자동화된 방식으로 수행할 수 있으며, 코드 없이 선언적 방식으로 실험 시나리오를 설계할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의YAML 기반 실험 정의 파일을 통해 시스템의 복원력과 안정성을 검증하는 오픈소스 혼돈 실험 도구주요 기능상태 가설 설정, 혼돈 인젝션, 실행 전후 상태 비교, 자동화 가능특징선언형 접근, 플러그인 확장성, Python API 제공Chaos Toolkit은 실험을 자동화..