ITPE * JackerLab

개요Quantized Mixture of Experts(Q-MoE)는 대규모 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 양자화(quantization) 기술과 결합하여, 추론 속도 및 메모리 효율을 극대화하면서도 고성능을 유지하는 차세대 AI 모델 최적화 기법입니다. Q-MoE는 특히 파라미터가 수십~수백억 개에 달하는 초대형 LLM 및 분산 추론 환경에서 효율성과 정확도를 동시에 확보하기 위한 해법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의항목설명비고정의MoE 구조의 각 전문가(expert)를 양자화하여 경량화하는 추론 최적화 기법MoE + Post/Training-aware Quantization목적연산량 감소, 메모리 사용 절감, 속도 향상Edge 및 Cloud Inference 모두 적용..

개요Decentralized Identifier Resolution Service(DID-RS)는 분산 신원 식별자(DID)를 블록체인 또는 분산 원장 상에서 해석하여, 해당 주체의 메타데이터(공개키, 서비스 엔드포인트 등)를 조회할 수 있도록 지원하는 핵심 인프라입니다. DID-RS는 Web3, SSI(Self-Sovereign Identity), DIDComm과 같은 탈중앙 디지털 신원 프레임워크에서 신뢰 가능한 ID를 확인하고 상호작용을 가능하게 하는 필수 구성 요소입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의분산 신원 식별자(DID)를 해석하여 DID 문서를 제공하는 서비스W3C DID 표준 기반목적DID → DID Document 해석상호 운용 가능한 신원 참조 시스템 구축필요성DID 사용..

개요Continuous Threat Exposure Management Loop(CTEM-Loop)는 조직의 보안 노출 상태를 지속적으로 평가하고, 취약점과 공격 경로를 자동 식별·분석하며, 위협 대응을 반복 가능한 사이클로 구현하는 보안 운영 프레임워크입니다. 이는 단발성 평가 중심의 전통적 취약점 관리(Vulnerability Management)를 넘어, 공격자 관점의 지속적 노출 분석과 대응 자동화라는 최신 보안 패러다임을 반영합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의지속적 보안 노출 분석과 대응을 위한 자동화된 보안 운영 루프위협 기반 취약점 관리의 진화형목적실시간 자산 노출 상태 파악과 위협 시뮬레이션 반복공격자 관점 보안 우선 적용필요성단편적인 취약점 평가로는 고도화된 공격 대응 한..

개요AI-Powered Fuzz Diff(AIFD)는 AI 기술을 활용하여 퍼즈 테스트(fuzz testing) 결과 간의 차이를 정밀하게 비교(diff)하고, 보안 취약점 및 비정상 동작을 자동으로 분류·해석하는 차세대 동적 분석 기법입니다. 전통적인 퍼징은 랜덤 입력을 통해 충돌을 유도하지만, AIFD는 충돌 이후의 동작 패턴, 로그, 실행 흐름 차이를 AI가 인지하고 의미 기반의 변화 분석을 수행합니다. 이 글에서는 AIFD의 개념, 구성, 기술 요소, 적용 사례를 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 기반 퍼징 결과 분석 및 동작 차이 비교 자동화 기술로그, 트레이스, 결과의 의미적 diff 분석목적취약점 원인 및 영향 분석 자동화수동 디버깅 부담 완화필요성퍼징은 ..