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개요NVIDIA GPU Operator는 Kubernetes 클러스터 내에서 GPU 리소스를 자동으로 배포, 구성, 모니터링 및 관리하는 오픈소스 오퍼레이터(Operator)입니다. AI/ML, HPC, 데이터 분석 워크로드를 위한 GPU 인프라를 컨테이너 환경에 최적화된 형태로 운영할 수 있도록 지원하며, NVIDIA의 GPU Cloud(NGC) 생태계와 통합되어 GPU 사용 효율성과 안정성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Kubernetes에서 GPU 드라이버, 런타임, 모니터링 등을 자동으로 관리하는 오퍼레이터CNCF 호환 오픈소스 솔루션목적GPU 리소스의 자동화된 프로비저닝 및 유지관리GPU 인프라 운영 효율화필요성클라우드 네이티브 AI 워크로드 증가 및 GPU 복잡성 완..

개요Connect-Web은 gRPC 통신을 브라우저 환경에서 쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 TypeScript 기반의 gRPC-Web 클라이언트 프레임워크입니다. Buf.build에서 제공되며, protobuf 기반의 서비스에 대해 gRPC, gRPC-Web, Connect, gRPC-JSON 등을 HTTP/1.1 환경에서도 브라우저에서 호출 가능하도록 구현할 수 있게 해줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의gRPC 서비스와 브라우저 간 통신을 위한 gRPC-Web/Connect/gRPC-JSON 클라이언트 라이브러리목적HTTP/1.1 환경에서 gRPC-like 통신 구현필요성브라우저와 gRPC 백엔드 간 원활한 타입 안전 통신 구현 필요Connect-Web은 Connect Protocol과 pr..

개요NVIDIA MIG(Multi-Instance GPU)는 NVIDIA의 Ampere 및 Hopper 아키텍처 기반 GPU에서 하나의 물리 GPU를 여러 개의 독립적인 GPU 인스턴스로 분할하여 사용하도록 지원하는 기술입니다. 이를 통해 단일 GPU를 다수의 사용자 또는 워크로드가 동시에 활용할 수 있으며, AI, HPC, 클라우드 환경에서 GPU 활용도를 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의하나의 GPU를 여러 개의 독립적 GPU 인스턴스로 분리하여 병렬 사용 가능하게 하는 기술NVIDIA Ampere/Hopper 기반목적GPU 자원의 효율적 분배 및 멀티테넌트 환경 지원리소스 낭비 최소화필요성AI/ML, 클라우드, 데이터센터에서 다양한 워크로드 병행 수행 필요GPU 가상화의 핵심..

개요PROFINET(PROcess FIeld NET)는 지멘스(Siemens)와 PI(Profibus & Profinet International) 컨소시엄이 개발한 산업용 실시간 이더넷(Ethernet) 통신 프로토콜입니다. 공장 자동화, 프로세스 제어, 모션 제어 시스템 등에서 높은 신뢰성과 실시간성이 요구되는 환경을 위해 설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의산업 제어 시스템에서 장치 간 실시간 통신을 지원하는 이더넷 기반 프로토콜목적공정 제어 및 자동화를 위한 빠르고 안정적인 통신필요성기존 필드버스(Profibus)의 한계 극복 및 IT/OT 융합 지원PROFINET은 ISO/IEC 61158 표준에 기반하며, 산업용 이더넷 중 가장 널리 쓰이는 기술 중 하나2. 특징특징설명비교실시간..

개요GlusterFS는 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템으로, 여러 서버의 스토리지 리소스를 하나의 통합 볼륨으로 구성하여 대규모 데이터 저장 및 관리가 가능한 시스템입니다. Red Hat에서 주도적으로 관리하며, 클라우드, 컨테이너, 빅데이터 환경 등에서 고가용성(HA)과 확장성을 제공하여 대규모 스토리지 인프라 구축에 널리 활용됩니다.1 항목 내용 비고 정의여러 서버의 디스크를 네트워크를 통해 하나의 파일 시스템으로 통합하는 분산 스토리지 솔루션POSIX 호환 파일시스템목적확장성, 고가용성, 유연한 스토리지 관리 제공Scale-Out 구조필요성데이터 폭증 및 클라우드 네이티브 인프라 대응단일 장애점(SPOF) 제거2. 특징항목내용비고확장성노드를 추가함으로써 용량과 성능을 수평 확장Scale-Out..

개요Harbor는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하는 클라우드 네이티브 오픈소스 컨테이너 이미지 레지스트리로, Docker Hub나 Quay 같은 기본적인 기능 외에도 이미지 스캔, 접근 제어, 감사 로그, 복제, 정책 기반 관리 등 엔터프라이즈 수준의 기능을 제공합니다. 조직 내 보안성과 신뢰성을 강화하는 컨테이너 생태계의 핵심 컴포넌트입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의보안, 감사, 멀티 테넌시 기능을 갖춘 오픈소스 컨테이너 이미지 레지스트리목적프라이빗 환경에서 안전하게 이미지 저장·관리필요성공용 이미지 저장소(Docker Hub) 사용의 보안/비용 이슈 해결Harbor는 Docker 및 Helm Chart 저장소를 지원하며 OCI(Open Co..

개요Flatcar Container Linux는 클라우드 및 컨테이너 환경에서 동작하도록 설계된 경량 리눅스 운영체제로, 자동 업데이트, 불변(Immutable) 파일시스템, 최소한의 패키지 구성을 특징으로 합니다. CoreOS Container Linux의 오픈소스 정신을 계승하여, 컨테이너 실행 및 오케스트레이션(Kubernetes, Docker, etcd 등)에 최적화된 환경을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의컨테이너 실행에 특화된 경량 리눅스 기반 운영체제CoreOS 후속 프로젝트목적클라우드 네이티브 환경의 보안성, 안정성, 자동화 향상불변형 시스템 기반필요성DevOps 및 Kubernetes 중심 아키텍처 확산경량화된 OS 필요2. 특징항목내용비고불변 파일시스템루트 파일시스..

개요IPFIX(Internet Protocol Flow Information Export)는 네트워크 장비에서 트래픽 플로우(Flow) 정보를 표준화된 형식으로 수집하고 외부 시스템으로 전송하기 위한 IETF 표준 프로토콜(RFC 7011~7015)입니다. 기존 Cisco NetFlow v9를 기반으로 발전하였으며, 네트워크 가시성 확보, 보안 분석, 트래픽 관리, 과금 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의네트워크 트래픽의 플로우 정보를 표준화된 템플릿으로 수집·전송하는 프로토콜RFC 7011 기반목적트래픽 가시성 확보 및 네트워크 동작 분석성능 및 보안 관리필요성이기종 네트워크 장비 간 통합 데이터 분석표준 기반 상호운용성 확보2. 특징항목내용비고표준화Net..

개요SR-TE(Segment Routing Traffic Engineering)는 MPLS(Multiprotocol Label Switching) 및 IPv6 네트워크 환경에서 경로를 세그먼트 단위로 지정하여 트래픽을 최적화하고 제어하는 차세대 트래픽 엔지니어링 기술입니다. 기존 RSVP-TE(Reservation Protocol Traffic Engineering) 방식의 복잡성과 확장성 한계를 극복하며, SDN(Software Defined Networking) 환경과의 통합을 통해 네트워크 자동화 및 효율적인 자원 활용을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의패킷 헤더에 Segment Identifier(SID)를 부여해 경로를 제어하는 트래픽 엔지니어링 방식Source Routin..

개요PTP(Precision Time Protocol, IEEE 1588v2)는 네트워크 상의 여러 장치 간 시간을 나노초 단위로 정밀하게 동기화하기 위한 표준 프로토콜입니다. 산업 자동화, 금융 거래, 통신 인프라, 5G 네트워크 등에서 정확한 시간 일치가 필수적인 환경에 사용됩니다. NTP(Network Time Protocol)보다 훨씬 높은 정밀도를 제공하며, 하드웨어 기반 타임스탬핑을 통해 마이크로초 이하 수준의 오차로 동기화를 구현합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의IEEE 1588 표준에 따라 네트워크 내 장치 간 시간 동기화를 수행하는 프로토콜고정밀 시간 동기화 기술목적데이터 전송 및 이벤트 발생 시간의 일관성 확보산업 네트워크 및 통신망 적용필요성5G, 고주파 금융 거래 등..

개요NDR(Network Detection & Response)은 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하고, 머신러닝과 위협 인텔리전스를 통해 비정상 행위를 탐지한 후 자동화된 대응을 수행하는 보안 기술입니다. EDR(Endpoint Detection & Response)과 XDR(eXtended Detection & Response)의 중요한 축으로, 네트워크 계층에서의 가시성과 즉각적인 위협 차단 능력을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의네트워크 트래픽 분석을 통해 위협을 탐지·분석·대응하는 보안 시스템차세대 보안 분석 플랫폼목적실시간 위협 탐지 및 공격 확산 방지네트워크 전반의 가시성 확보필요성암호화 트래픽 증가 및 복합형 공격 대응기존 IDS/IPS 한계를 보완2. 특징항목내용..

개요OWASP ZAP은 OWASP(Open Web Application Security Project)에서 개발한 오픈소스 웹 애플리케이션 보안 테스트 도구입니다. 보안 전문가와 개발자가 웹 애플리케이션의 취약점을 자동 및 수동으로 분석할 수 있도록 지원하며, OWASP Top 10 기준에 따라 다양한 공격 시나리오를 모의 테스트합니다. 무료이면서도 강력한 기능으로 전 세계 보안 커뮤니티에서 표준 도구로 자리잡았습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의웹 애플리케이션의 보안 취약점을 분석하고 테스트하는 프록시 기반 도구Dynamic Application Security Testing (DAST)목적웹 서비스의 공격 벡터 탐지 및 보안 강화웹 보안 품질 개선필요성실시간 웹 보안 점검 및 개발 단계..

개요Terrascan은 Tenable(구 Accurics)에서 개발한 오픈소스 보안 도구로, Terraform, Kubernetes, Docker, Helm, CloudFormation 등 IaC(Infrastructure as Code) 구성 파일을 분석하여 보안 정책 위반, 오탐 구성, 규정 비준수 여부를 탐지합니다. DevSecOps 환경에서 IaC 보안의 핵심 도구로 자리잡고 있으며, 클라우드 리소스 배포 전 단계에서 자동화된 보안 검증을 수행합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의코드형 인프라(IaC)의 보안 및 규정 준수를 자동으로 분석하는 도구Policy-as-Code 엔진 기반목적클라우드 리소스 구성의 사전 검증 및 자동 보안 강화DevSecOps 환경 최적화필요성IaC 확산에 ..

개요Trivy는 Aqua Security에서 개발한 오픈소스 보안 스캐너로, 컨테이너 이미지, 파일 시스템, Git 저장소, Kubernetes 클러스터, IaC(Infrastructure as Code) 등을 스캔하여 보안 취약점, 잘못된 구성, 라이선스 문제 등을 탐지합니다. DevSecOps 구현에 핵심 도구로 부상하고 있으며, 경량성과 속도, 다양한 스캔 범위를 통해 보안 자동화에 효과적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의다양한 아티팩트를 스캔하여 보안 문제를 탐지하는 통합 보안 스캐너Vulnerability & Misconfiguration Scanner목적클라우드 네이티브 환경에서 보안 취약점 및 구성 오류 사전 탐지DevSecOps 자동화의 핵심필요성CI/CD 파이프라..

개요Falco는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)가 주관하는 클라우드 네이티브 런타임 보안 오픈소스 프로젝트로, 컨테이너와 쿠버네티스 환경에서 시스템 호출(Syscall)을 실시간으로 감시하고 이상 행위를 탐지하는 보안 엔진이다. 원래 Sysdig에서 개발되었으며, 현재는 CNCF의 정식 Graduated 프로젝트로 성장하였다.1. 개념 및 정의Falco는 리눅스 커널의 Syscall 스트림을 실시간으로 분석하여, 비정상적인 프로세스 동작, 권한 상승, 파일 조작, 네트워크 접근 등의 이상 행위를 탐지한다. 규칙(Rule) 기반 정책 엔진을 통해, DevSecOps 환경에서 **“실행 중인 애플리케이션의 행동 가시성(Visibility)”**을 확보할 수 있다.즉, ..

개요GNU Guix는 GNU 프로젝트에서 개발한 함수형 패키지 관리자 및 운영체제 배포 시스템이다. Nix에서 영감을 받아 개발되었으며, **재현 가능 빌드(Reproducible Build)**와 롤백 가능한 패키지 관리를 핵심으로 한다. Guix는 기존의 리눅스 배포 방식과 달리, 소프트웨어 설치와 시스템 구성을 함수형 언어(Scheme)로 기술함으로써, 완벽한 선언형(Declarative) 시스템 환경을 제공한다.1. 개념 및 정의GNU Guix는 패키지 관리, 시스템 설정, 서비스 구성을 모두 함수형(FP, Functional Programming) 패러다임으로 관리하는 혁신적 패키지 관리자다. 모든 상태 변화가 불변(Immutable)하며, 시스템 전체 구성이 순수 함수처럼 재현 가능하도록 설계..

개요Vibe Working(바이브 워킹)은 구성원의 자율성과 창의성을 극대화하면서 몰입도 높은 업무 환경을 조성하기 위한 현대적 일하는 방식입니다. 디지털 기술, 심리적 안전, 유연한 공간 구성, 리듬 기반 업무 설계 등을 결합하여 구성원 개개인이 자신의 '업무 바이브(vibe)'에 따라 최상의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개인의 몰입 리듬과 선호에 맞춘 자율·유연 중심의 업무 방식목적집중력과 창의성을 극대화한 몰입 환경 조성필요성변화하는 근무 형태에 대응하고 업무 만족도 및 생산성 제고바이브 워킹은 업무 몰입(Flow), 업무 리듬(Pulse), 심리적 안전(Psychological Safety)을 핵심 가치로 둠2. 특징특징설명비교몰입 중심 환경개인의 집중 주..

개요SABSA(Sherwood Applied Business Security Architecture)는 비즈니스 요구사항 기반의 보안 아키텍처를 설계하고 관리하기 위한 프레임워크로, 기업의 전략적 목표와 보안 통제를 체계적으로 연결하는 보안 거버넌스 모델이다. IT 중심의 보안이 아닌, 비즈니스 가치 중심(Security by Design) 접근을 통해 정보보호, 리스크 관리, 규제 준수를 통합적으로 지원한다.1. 개념 및 정의SABSA는 1995년 John Sherwood에 의해 개발된 보안 아키텍처 프레임워크로, TOGAF(Enterprise Architecture)와 같은 엔터프라이즈 아키텍처 모델에 보안 계층을 통합하기 위한 표준 접근 방식을 제공한다.핵심 개념은 ‘보안은 비즈니스 목표를 달성하기..

개요ksqlDB는 Apache Kafka 위에서 동작하는 실시간 스트리밍 데이터베이스로, SQL 구문을 사용하여 이벤트 스트림을 실시간으로 질의(Query), 처리(Process), 저장(Store)할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 기존의 복잡한 스트림 프로세싱 프레임워크(Kafka Streams, Flink)를 단순화하고, SQL 문법을 통해 스트림 데이터의 변환, 집계, 결합 등을 손쉽게 수행할 수 있다.1. 개념 및 정의ksqlDB는 Kafka Streams API를 SQL 레벨로 추상화한 고수준 스트리밍 엔진이다. 사용자는 SELECT, JOIN, GROUP BY, INSERT INTO 등 전통적인 SQL 문법을 사용하여 실시간 스트림 데이터를 처리할 수 있다.즉, ksqlDB는 ‘실시간 데이터를..

개요Spline은 웹 기반 실시간 3D 디자인 도구로, 디자이너와 개발자가 코드 없이도 3D 그래픽, 인터랙티브 UI, 모션을 손쉽게 제작할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기존의 Blender, Cinema4D, Figma와 달리, Spline은 브라우저 환경에서 GPU 가속 렌더링을 제공하며, WebGL과 WebGPU 기술을 기반으로 실시간 협업과 배포가 가능하다.1. 개념 및 정의Spline은 3D 그래픽 디자인과 실시간 웹 인터랙션을 통합한 Web-native 3D Design Tool이다. 사용자는 복잡한 3D 모델링 과정 없이 브라우저에서 객체(Object), 재질(Material), 조명(Lighting), 애니메이션(Animation)을 직접 조작할 수 있다.또한, Spline은 WebGL..

개요WASIX(WebAssembly System Interface eXtension)는 WebAssembly(이하 WASM)의 기능을 POSIX 기반 운영체제 수준으로 확장한 차세대 시스템 인터페이스 표준이다. 기존 WASI(WebAssembly System Interface)가 제공하지 못했던 네트워킹, 멀티스레딩, 비동기 I/O 등을 지원하여, WASM을 클라우드 및 서버 환경에서도 완전한 런타임으로 발전시킨다.1. 개념 및 정의WASIX는 기존 WASI의 기능적 한계를 극복하기 위해 설계된 **시스템 콜 확장 계층(System Call Extension Layer)**이다. WASM의 샌드박스 환경은 보안을 제공하지만, 파일 시스템 접근, 스레드 관리, 네트워크 통신 등 고급 기능이 제한적이었다.이..

개요Data Parallelism(DP)은 대규모 신경망 학습에서 가장 널리 사용되는 병렬화 기법으로, 전체 모델을 각 GPU에 복제하고 데이터 배치를 나누어 병렬로 처리하는 방식이다. 이 접근 방식은 모델 크기가 GPU 메모리 한계에 맞는 경우 가장 효율적인 확장 전략으로, 대형 데이터셋을 빠르고 안정적으로 학습할 수 있게 해준다.1. 개념 및 정의DP는 **데이터를 여러 GPU로 분할(Sharding)**하여 동시에 학습을 수행하고, 각 GPU가 계산한 Gradient를 집계하여(Global Synchronization) 모델을 업데이트하는 구조이다. 모든 GPU는 동일한 모델을 보유하므로, 파라미터 동기화(Synchronization)만 이루어지면 일관된 학습 결과를 얻을 수 있다.즉, DP는 ‘데..

개요Pipeline Parallelism(PP)은 대규모 딥러닝 모델을 여러 GPU 장치 또는 노드에 단계별로 분할하여 학습하는 병렬화 기법이다. 각 GPU가 서로 다른 Layer 또는 Block을 담당하며, 입력 데이터가 파이프라인처럼 순차적으로 흐르도록 구성된다. 이 방식은 GPU 메모리 한계를 극복하고, 모델 학습 속도를 높이는 핵심 기술로 사용된다.1. 개념 및 정의PP는 모델의 Layer 단위를 여러 장비로 나누어 병렬 처리하는 구조로, 하나의 미니배치가 여러 Stage를 순차적으로 통과한다. 각 Stage는 특정 Layer 그룹을 담당하며, 전 단계의 출력을 받아 다음 단계로 전달한다.예를 들어, 48개의 Transformer Layer를 가진 모델을 4개의 GPU에 나누면, 각 GPU가 12..

개요Tensor Parallelism(TP)은 대규모 신경망 학습 시 하나의 연산(예: 행렬 곱셈)을 여러 GPU로 나누어 처리하는 **모델 병렬화(Model Parallelism)**의 한 형태이다. TP는 특히 GPT, BERT, LLaMA와 같은 초거대 언어 모델(LLM) 학습에서 핵심 역할을 하며, GPU 메모리 한계를 극복하고 연산 속도를 향상시키기 위해 사용된다.1. 개념 및 정의Tensor Parallelism은 **단일 Layer 내의 텐서 연산을 여러 GPU로 분할(distribute)**하여 계산을 병렬화하는 기법이다. 예를 들어, 거대한 Weight Matrix(W ∈ R^{m×n})를 여러 GPU에 나누어 분할 저장하고, 입력 벡터에 대한 연산을 분산 수행한 후 결과를 통합(Gath..

개요MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)은 Google이 TensorFlow/XLA 컴파일러 최적화를 위해 개발한 범용 컴파일러 인프라 구조로, 다양한 수준의 연산(High-Level → Low-Level)을 통합적으로 표현하고 최적화할 수 있는 중간 표현체계(IR)이다. MLIR은 단순히 TensorFlow 전용 기술이 아니라, **모든 도메인별 언어(DSL)**와 하드웨어 타깃 간의 다리 역할을 수행하는 범용 프레임워크로 발전하고 있다.1. 개념 및 정의MLIR은 이름 그대로 **‘다단계 중간 표현(Multi-Level IR)’**을 의미한다. 전통적인 컴파일러의 단일 IR 구조와 달리, MLIR은 서로 다른 수준의 추상화 계층(예: 그래프 수준, 연산 수..

개요Multimodal RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 텍스트(Text), 이미지(Image), 비디오(Video) 등 다양한 모달리티 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 차세대 생성형 AI 아키텍처이다. 기존의 RAG가 텍스트 기반 검색과 생성에 초점을 맞췄다면, Multimodal RAG는 비정형 데이터까지 확장하여 **지식 기반 멀티모달 추론(Multimodal Reasoning)**을 가능하게 한다.1. 개념 및 정의Multimodal RAG는 기본적으로 두 단계로 구성된다.Retrieval (검색) – 외부 지식베이스(예: 이미지, 문서, 비디오 프레임)에서 관련 정보를 검색.Generation (생성) – 검색된 정보를 Transformer 기반 멀티모달..

개요ColPali(Collaborative Parallel Learning)는 최신 인공지능 학습 구조 중 하나로, **대규모 모델의 병렬 학습과 협업 학습(Collaborative Learning)**을 결합하여 효율적인 분산 트레이닝을 구현하는 기법이다. 이 방식은 여러 GPU/노드가 독립적으로 학습하면서도 상호 정보를 공유해, 성능과 학습 안정성을 동시에 확보할 수 있다.ColPali는 기존의 Data Parallelism 및 Model Parallelism 한계를 극복하고, 각 학습 노드 간 협업적 업데이트를 통해 더 빠르고 효율적인 학습을 지원한다.1. 개념 및 정의ColPali는 이름 그대로 Collaborative(협업적) + Parallel(병렬적) 학습 개념을 결합한 프레임워크다. 각 노..

개요GaLore(Gradient Low-Rank Adaptation)는 2024년 제안된 대규모 언어 모델(LLM) 및 딥러닝 모델의 학습 효율화 기술로, GPU 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 기존 성능을 유지하거나 개선하는 저랭크(低秩) 기반 적응 학습(Low-Rank Adaptation) 방법이다. LoRA(Low-Rank Adaptation)의 발전형으로, 학습 중 **Gradient(기울기)**에 저랭크 근사(Low-Rank Approximation)를 적용해 메모리 및 계산 효율을 동시에 확보한다.1. 개념 및 정의GaLore는 모델 학습 단계에서 Gradient 행렬을 저랭크(Low-Rank) 형태로 분해하여, 학습 시 필요한 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 방법이다. 이는 기존 LoRA가 ..

개요Seccomp-BPF는 리눅스 커널에서 제공하는 보안 기능으로, 애플리케이션이 수행할 수 있는 시스템 호출(syscall)을 필터링하여 공격 표면을 최소화합니다. 이 기술은 컨테이너, 샌드박스 환경, 보안 중심 애플리케이션에서 널리 활용되며, 시스템 자원 접근을 제어함으로써 취약점 악용 가능성을 줄여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의리눅스 커널에서 시스템 호출을 필터링하는 기능목적보안 강화를 위해 특정 시스템 호출 제한필요성최소 권한 원칙 적용 및 공격 벡터 감소리눅스는 시스템 호출을 통해 커널 기능을 이용하며, 이 지점을 제어하면 보안을 강화할 수 있습니다.2. 특징특징설명비교필터링 기반BPF 필터로 syscall 제어AppArmor: 파일 기반, SELinux: 정책 기반경량성성능 오버헤..

개요Semgrep은 정적 분석(Static Analysis)을 기반으로 코드 내의 보안 취약점, 규칙 위반, 스타일 문제를 탐지하는 오픈소스 SAST(Static Application Security Testing) 도구이다. 기존의 복잡한 정적 분석 도구와 달리, Semgrep은 빠르고 가벼우며 개발 워크플로우(CI/CD, GitOps)에 손쉽게 통합할 수 있도록 설계되었다.Semgrep은 ‘정규 표현식보다 더 정확하고, 정적 분석보다 가벼운’ 접근 방식을 통해 코드 패턴 매칭과 AST(Abstract Syntax Tree) 기반 검사를 수행한다.1. 개념 및 정의Semgrep은 코드 구조를 이해하는 패턴 매칭 도구로, 사용자가 정의한 정책(Policy)이나 규칙(Rule)에 따라 코드를 정적 분석한다..