ITPE * JackerLab

S4 (Structured State Spaces)

개요S4(Structured State Space)는 긴 시퀀스 데이터를 효율적으로 모델링하기 위해 개발된 딥러닝 아키텍처로, 시간-연속적인 신호를 처리하는 데 적합한 State Space Model(SSM)의 수학적 구조를 기반으로 한다. Transformer의 self-attention 한계를 극복하며, 계산 효율성과 긴 문맥 유지력을 동시에 추구하는 최신 시퀀스 모델이다.1. 개념 및 정의항목설명정의선형 시계열 시스템의 수학적 상태 공간 모델을 신경망에 통합한 시퀀스 모델목적긴 시퀀스를 sub-quadratic 복잡도로 효율적으로 학습 및 예측필요성Attention 방식의 시간·공간 복잡도를 줄이기 위한 대안S4는 수학적으로 안정적인 구성으로 긴 의존성을 학습하는 데 유리하다.2. 특징특징설명비교L..

AdapterFusion

개요AdapterFusion은 미리 학습된 다양한 어댑터 모듈(adapter modules)을 하나의 모델 내에서 결합해 사용하는 기술로, 멀티태스크 또는 멀티도메인 환경에서 파인튜닝된 어댑터들을 효과적으로 재활용하고 통합할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 대형 언어 모델(LLM)의 확장성과 지속적인 학습을 가능하게 만드는 파라미터 효율적 학습 기술의 일환이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다수의 파인튜닝된 adapter를 결합하여 하나의 통합 표현으로 만드는 메커니즘목적태스크 간 지식 공유 및 파라미터 효율적 재사용필요성다수 태스크에 대해 독립적인 학습보다 효율적인 통합 방법 요구AdapterFusion은 파인튜닝된 어댑터 간 관계를 학습하여 적절히 조합함으로써 성능과 효율을 동시에 확보한다.2. ..

Hyena

개요Hyena는 Transformer의 한계를 극복하고 긴 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 새로운 딥러닝 모델 구조다. 특히 O(N log N) 복잡도로 길이가 수만에 이르는 입력 시퀀스를 처리할 수 있어, 자연어 처리, 게놈 데이터 분석, 시계열 예측 등 다양한 영역에서 Transformer 대비 더 빠르고 확장 가능한 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Transformer의 Self-Attention을 대체하는 Convolution 기반 Sequence 모델목적긴 시퀀스에서도 연산 효율과 정보 유지력을 확보필요성기존 Transformer는 O(N²) 복잡도로 긴 입력에서 비효율적Hyena는 일반적인 Attention 없이도 긴 문맥의 정보를 효과적으로 포착할 수 있는 구..

DDIM

개요DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)은 확률적 생성 모델인 Diffusion Model에서 샘플링 속도를 획기적으로 개선한 생성 모델 기법이다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)의 고품질 생성 능력을 유지하면서도 deterministic한 방식으로 빠른 이미지 생성을 가능하게 만든다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의확산 모델 기반 이미지 생성에서 샘플링 속도를 높인 deterministic 생성 기법목적고품질 이미지를 빠르게 생성 (few steps)필요성기존 확산 모델의 수백~수천 step의 느린 샘플링 문제 해결DDIM은 inference 시 stochasticity 없이 이미지 생성 과정을 단순화하여 효율을..

Vespa

개요Vespa는 대용량 데이터에 대한 실시간 검색, 추천, 랭킹, 필터링을 처리할 수 있는 오픈소스 빅데이터 엔진이다. Yahoo에서 개발되어 Verizon Media, Oath를 거쳐 현재는 다양한 기업과 연구기관에서 사용되고 있으며, 밀리초 단위 응답이 요구되는 대규모 AI 시스템에서 핵심 역할을 한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 벡터 검색과 필터링, 랭킹을 지원하는 분산형 AI 검색 엔진목적대규모 사용자 요청에 대한 빠른 개인화, 추천, 탐색 기능 제공필요성기존 검색/추천 시스템의 지연 시간, 복잡성, 확장성 문제 해결Vespa는 통합 검색·추론 엔진으로 모델 서빙, 피쳐 처리, 벡터 연산까지 내장한다.2. 특징특징설명비교실시간 벡터 검색ANN 기반 벡터 검색과 필터 통합 제공Fais..

SPLADE

개요SPLADE는 Sparse Lexical and Expansion Model for Information Retrieval의 약자로, 검색 시스템에서 효율성과 정확성을 동시에 확보하기 위한 신경망 기반 희소 표현 모델이다. 전통적인 단어 매칭 기반의 BM25와 딥러닝 기반 dense retriever 사이에서 희소성과 의미 확장 기능을 결합하여, 높은 성능과 낮은 인프라 비용을 동시에 달성한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의희소 벡터 기반의 질의 및 문서 임베딩 모델로, 재현성과 해석력을 가진 딥 검색 방식목적Dense Retriever 수준의 성능을 Sparse 기반으로 구현필요성검색 정확도 향상과 비용 절감을 동시에 충족하기 위함SPLADE는 Inverted Index를 활용할 수 있어 기존..

Apache Calcite

개요Apache Calcite는 다양한 데이터 소스에 대한 쿼리 최적화, SQL 파싱, 관계형 연산 변환 등을 지원하는 오픈소스 미들웨어 프레임워크이다. 스토리지를 포함하지 않으며, DBMS, 데이터 처리 엔진, BI 툴 등에서 SQL 처리를 위한 핵심 컴포넌트로 활용된다. 주로 Apache Flink, Hive, Drill 등 다양한 빅데이터 시스템의 SQL 레이어를 구성하는 데 사용된다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SQL 구문 분석, 논리/물리 계획 변환, 최적화를 수행하는 미들웨어 라이브러리목적다양한 데이터 소스에 대해 일관된 SQL 인터페이스 제공필요성데이터 이질성, 복잡한 쿼리 플랜 최적화 문제 해결Calcite는 “저장소 없는 데이터베이스”로 불리며 SQL 처리 로직만 제공하는 경량화된..

Zarr

개요Zarr는 대규모 과학 데이터를 위한 경량, 유연, 클라우드 친화적 저장 포맷이다. 특히 다차원 배열(N-dimensional array) 데이터를 chunk 단위로 저장하고, 클라우드 기반 분석, 병렬 처리에 적합하도록 설계되었다. NetCDF, HDF5 같은 기존 바이너리 포맷의 대안으로 급부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Zarr는 다차원 배열을 압축된 청크로 나누어 디렉토리 기반으로 저장하는 포맷목적클라우드 환경 및 병렬 분석에 최적화된 데이터 저장 구조 제공필요성대용량 배열 데이터의 유연한 접근성과 확장성 확보를 위함객체 저장소(S3 등)에서 네이티브로 작동 가능하다는 점에서 특히 주목받는다.2. 특징특징설명비교Chunk 기반배열을 작은 단위로 나눠 저장전체 로드 없이 부분 ..

Homa Transport

개요Homa Transport는 대규모 데이터센터 환경에서 **낮은 지연(latency)**과 높은 처리량을 동시에 달성하기 위해 설계된 신뢰성 있는 메시지 전송 프로토콜입니다. 기존의 TCP, RDMA 기반 전송 방식의 병목을 해결하기 위한 대안으로, 메시지 중심(message-oriented) 전송 구조와 공정한 대기시간 제어를 통해 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 효율적인 통신을 보장합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터센터 네트워크에서 저지연 및 공정성을 보장하는 메시지 전송 프로토콜John Ousterhout 외 연구진 개발목적짧은 지연 시간과 높은 처리량을 동시에 달성TCP 병목 현상 개선필요성마이크로서비스, RPC 등에서 TCP의 지연 불균형 문제 해결메시지 단위 우선순..

TileDB

개요TileDB는 범용 다차원 배열 저장을 지원하는 고성능 데이터베이스로, 과학, 금융, 머신러닝 등 다양한 분야에서 대규모 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼이다. 고정된 행/열 구조를 넘어서 시계열, 이미지, 유전체, 기후 등 복잡한 데이터를 다차원 배열로 표현하고, 빠르게 접근할 수 있다는 점에서 차별성을 가진다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의TileDB는 다차원 배열(array)을 기본 단위로 데이터를 저장하는 DBMS목적대용량 과학 및 산업 데이터의 저장, 처리, 분석 성능 극대화필요성기존 RDBMS나 파일 시스템의 한계를 극복하기 위해 등장다차원 데이터를 1급 데이터 구조로 활용할 수 있는 유일한 범용 솔루션 중 하나이다.2. 특징특징설명비교범용성다양한 데..

SIOPv2 (Self-Issued OpenID Provider)

개요SIOPv2(Self-Issued OpenID Provider v2)는 OpenID Connect(OIDC)의 확장 규격으로, 중앙화된 ID 제공자(IdP) 없이 사용자 스스로(OpenID Provider 역할 수행) 자신의 DID(Decentralized Identifier)를 활용해 인증을 수행하는 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI) 기반 인증 프로토콜입니다.SIOPv2는 W3C DID/VC 생태계와 높은 호환성을 가지며, 지갑(Wallet)이 직접 IdP 역할을 수행하는 차세대 분산 신원 시스템의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 항목 내용 비고 정의사용자가 중앙 IdP 대신 스스로(OpenID Provider) 자신의 DID를 통해 인증하는 프로토콜OpenID..

BBS+ Signatures

개요BBS+ Signatures는 여러 메시지에 대한 단일 서명(Multi‑Message Signature) 을 생성할 수 있으며, 서명된 메시지 중 일부만을 선택적으로 공개할 수 있는 Selective Disclosure 기능을 제공하는 현대적 디지털 서명 방식입니다. W3C Verifiable Credentials(VC) 표준에서도 채택되고 있으며, 신원 프라이버시(Privacy‑preserving Identity) 분야의 핵심 기술로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의여러 메시지를 하나의 서명으로 묶고, 이후 특정 메시지만 증명할 수 있는 서명 방식BBS(Barreto–Boyen–Shacham) 기반 확장목적개인정보 보호, 선택적 공개, 위변조 방지DID/VC 핵심 기술필요성전체..

TFHE (Fast Fully Homomorphic Encryption over the Torus)

개요TFHE(Fast Fully Homomorphic Encryption over the Torus)는 암호화된 상태에서 직접 연산이 가능한 전부동형암호(FHE, Fully Homomorphic Encryption) 기법 중 하나로, 빠른 Boolean 게이트 연산과 높은 보안성을 제공하는 오픈소스 라이브러리입니다. 클라우드 환경에서 민감 데이터를 노출하지 않고 안전하게 계산을 수행할 수 있어 프라이버시 강화 컴퓨팅(Privacy-Enhancing Computation) 기술의 핵심으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Torus 기반의 전부동형암호로 Boolean 연산 최적화FHE 라이브러리 중 최고 성능급목적암호화된 상태에서 안전한 연산을 수행데이터 노출 없는 클라우드 계산필요성개..

개요Viewstamped Replication(VSR)은 분산 시스템에서 고가용성과 데이터 일관성을 보장하기 위한 복제 프로토콜로, 장애 허용(fault-tolerant) 환경에서의 리더 기반 합의를 통해 시스템 무결성을 유지합니다. Paxos 및 Raft와 유사한 계열의 프로토콜로, 주로 로그 복제, 상태머신 복제(State Machine Replication)에 사용되며, 복잡한 장애 상황에서도 데이터 정합성을 보장합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의장애 상황에서도 데이터 일관성을 유지하기 위한 리더 기반 복제 합의 프로토콜MIT, 1988년 최초 발표목적서버 장애 발생 시에도 일관된 요청 처리 보장Primary-backup 모델 기반필요성클러스터 환경에서 복제본 간 데이터 동기화 및 ..

개요PATE(Private Aggregation of Teacher Ensembles)는 Google Brain이 제안한 프라이버시 보호 머신러닝(Privacy-Preserving Machine Learning) 기술로, 민감한 데이터가 포함된 모델 학습 과정에서 차등프라이버시(Differential Privacy)를 보장하면서도 고성능 예측 모델을 만들기 위한 방법론입니다. 여러 개의 개별 모델(Teacher)에서 나온 예측 결과를 프라이버시 보호 집계(Aggregation) 기법으로 결합해 Student 모델을 학습시키는 구조입니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의여러 Teacher 모델이 제공한 예측을 안전하게 집계하여 Student 모델을 학습시키는 프라이버시 보호 학습 구조2017 Google ..

개요CALM Theorem은 분산 시스템에서 일관성을 보장하면서도 동기화 없이 계산이 가능한 조건을 정의하는 이론입니다. 이 정리는 분산 데이터 처리에서 일관성과 확장성을 동시에 달성하기 위한 기반을 제공하며, 특히 스트림 처리, 데이터베이스, 이벤트 기반 시스템의 설계에 중요한 통찰을 제공합니다. Berkeley 대학 Joseph Hellerstein 교수가 주도한 연구 결과로, 실용적 시스템 구현에 영향을 주고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의**논리적 단조성(logical monotonicity)**이 있는 계산은 분산 환경에서도 동기화 없이 일관된 결과를 생성할 수 있다는 정리Consistency And Logical Monotonicity목적동기화 비용 없이 정확한 결과를 생..

개요NIST Privacy Framework(NIST PF)는 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서 개발한 개인정보 보호 및 프라이버시 리스크 관리를 위한 자율적 프레임워크입니다. 조직이 개인정보의 수집, 저장, 처리, 공유 전반에 걸쳐 리스크를 식별하고 완화할 수 있도록 돕는 구조화된 접근법을 제공합니다. 산업 분야, 기업 규모, 법률 규제 수준과 무관하게 광범위하게 적용 가능합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의개인정보 보호 및 프라이버시 리스크 관리를 위한 프레임워크NIST, 2020년 최초 공개목적개인정보 관련 리스크 식별 및 대응 체계화프라이버시와 보안의 분리 접근필요성복잡한 데이터 생태계에서 프라이버시 리스크 증가 대응GDPR, CCPA 등 대응 기반2. 특징항목설명비고자율적 프레..

개요C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)는 디지털 콘텐츠의 생성·편집·배포 과정에서 출처(Origin)와 변경 이력(Provenance) 을 검증하기 위한 국제 표준입니다. Adobe, Microsoft, BBC, Intel, ARM 등이 주도하며, 콘텐츠 조작(Deepfake) 및 허위정보 확산 문제에 대응하기 위해 설립된 연합체이자 오픈 표준 기술입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의이미지·비디오·오디오 등 디지털 콘텐츠의 생성 및 수정 이력을 인증하는 메타데이터 표준C2PA 1.3 규격 (2023)목적콘텐츠의 신뢰도 및 출처 투명성 보장디지털 신뢰 체계 구축필요성AI 생성 콘텐츠 및 Deepfake 확산 대응미디어 진위 검증..

개요OpenXR은 Khronos Group이 개발한 개방형 표준 API로, VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실) 등 확장현실(XR, Extended Reality) 플랫폼 간의 호환성을 확보하기 위해 만들어졌습니다. 하나의 통합 인터페이스를 통해 다양한 XR 하드웨어와 소프트웨어가 상호 작동하도록 설계되어, 개발자는 단일 코드베이스로 여러 디바이스를 지원할 수 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의XR 플랫폼 간 상호운용성을 위한 범용 API 표준Khronos Group 주도 개발목적VR·AR·MR 하드웨어 간 호환성 확보 및 개발 효율성 향상OpenGL, Vulkan 계열 표준과 연계필요성각 제조사별 SDK의 단편화 문제 해결Cross-Platform XR 개발2. 특징항목내용비고하드..

개요bcachefs는 리눅스 환경에서 고성능과 안정성을 모두 만족시키는 차세대 파일시스템으로, Btrfs, XFS, ZFS의 장점을 통합한 현대적 스토리지 솔루션입니다. 원래 커널 블록 계층 캐싱 시스템(bcache)에서 발전했으며, SSD와 HDD, NVMe 등 이기종 스토리지를 단일 논리 파일시스템으로 통합 관리할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의SSD 캐시 및 HDD 스토리지를 통합 관리하는 Copy-on-Write 기반 리눅스 파일시스템Kent Overstreet 개발목적고성능·고안정성·유연한 스토리지 관리 제공Btrfs 및 ZFS의 대안필요성ZFS의 라이선스 제약과 Btrfs의 불안정성 보완리눅스 커널 통합 목표2. 특징항목내용비고Copy-on-Write (CoW)데이터 ..

개요OpenConfig는 Google과 주요 네트워크 사업자가 주도하여 개발한 벤더 중립형 네트워크 구성(Configuration) 및 모니터링 표준 프레임워크입니다. 기존의 장비 제조사별 CLI 기반 설정 방식을 대체하기 위해, 모델 기반(Model-driven) 네트워크 자동화를 목표로 YANG 모델, gNMI(gRPC Network Management Interface), OpenTelemetry 등을 활용합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의YANG 데이터 모델을 기반으로 한 네트워크 장비 설정·상태 모니터링 표준화 프레임워크Google, Cisco, Juniper 등 참여목적네트워크 장비 간 구성 및 텔레메트리 데이터의 상호운용성 확보멀티벤더 환경 통합필요성벤더 종속 CLI/스크립트 관리의 복..

개요Keylime은 TPM(Trusted Platform Module) 기반의 원격 무결성 검증(Remote Attestation)을 제공하는 오픈소스 프레임워크로, 클라우드·엣지·IoT 환경에서 시스템의 신뢰성을 보장하기 위한 보안 인프라입니다. 주로 Linux Foundation과 Red Hat이 주도하며, Zero Trust 보안 모델에서 장치 및 노드의 신뢰 검증을 자동화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의TPM과 IMA(Integrity Measurement Architecture)를 기반으로 시스템 무결성을 원격 검증하는 프레임워크Linux Foundation 프로젝트목적부팅·실행 중 무단 코드 변경 탐지 및 신뢰된 플랫폼 보장Zero Trust 모델 실현필요성엣지 및 클라우드 ..

개요Landlock LSM(Linux Security Module)은 리눅스 커널의 보안 모듈 중 하나로, 비특권(non-root) 사용자도 시스템 리소스 접근 제어 정책을 정의하고 적용할 수 있게 해주는 샌드박스형 보안 프레임워크입니다. 애플리케이션 단위의 세분화된 접근 제어를 가능하게 하며, 기존 LSM(AppArmor, SELinux)과 달리 비침투적(Non-intrusive) 설계로 경량 보안을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의사용자 공간 프로세스가 스스로 접근 제한 정책을 설정하는 리눅스 보안 모듈Linux Kernel 5.13 이상 지원목적비특권 프로세스에서도 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege) 적용Rootless 보안 구현필요성컨테이너,..

개요CycloneDX는 OWASP(Open Web Application Security Project)에서 개발한 SBOM(Software Bill of Materials) 표준 포맷 중 하나로, 소프트웨어의 구성요소, 라이브러리, 종속성, 보안 취약점 등의 정보를 체계적으로 표현하기 위한 경량화된 메타데이터 스펙입니다. SBOM을 통해 조직은 소프트웨어 공급망(Supply Chain) 전반의 투명성과 보안성을 확보할 수 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의소프트웨어 구성요소 및 종속성을 명세하는 경량 SBOM 표준 포맷OWASP 주도 프로젝트목적소프트웨어 공급망 내 보안 취약점, 라이선스 위험, 변경 이력 추적보안 가시성 확보필요성오픈소스 및 서드파티 구성요소 증가로 인한 공급망 공격 대응글로벌 ..

개요ARC(Authenticated Received Chain)는 이메일이 전송되는 동안 SPF, DKIM, DMARC 등의 인증 정보를 중간 서버에서도 검증 및 보존할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 특히 메일 포워딩, 메일링 리스트 등에서 기존 인증 정보가 무효화되는 문제를 해결하며, 수신 서버가 최종 판단을 내릴 수 있도록 신뢰 체인을 제공합니다. 구글, 마이크로소프트 등 주요 메일 서비스 제공업체에서 채택하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의이메일의 인증 상태를 전송 경로 상에서 연속적으로 인증하는 메커니즘RFC 8617 (IETF) 기준목적SPF/DKIM 인증 정보의 무효화 방지포워딩 환경에 최적화필요성중간 릴레이 서버에서 인증 우회 방지메일 신뢰도 유지 필수2. 특징항목..

개요scrypt는 비밀번호 기반 키 유도 함수(PBKDF) 중 하나로, 대규모 병렬 연산에 대한 저항성을 갖도록 설계된 고보안 알고리즘입니다. bcrypt, PBKDF2 등 기존 알고리즘의 단점을 보완하며, 특히 메모리 사용량이 높은 구조로 GPU/ASIC 기반 공격을 어렵게 만드는 것이 핵심입니다. 암호화폐 지갑, 파일 암호화, 사용자 인증 시스템 등에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의메모리 및 CPU 집약형 비밀번호 기반 키 유도 함수Colin Percival 개발 (2009)목적브루트포스 및 병렬 처리 기반 공격 방어ASIC/GPU 공격 저항 강화필요성bcrypt 등 기존 알고리즘의 메모리 저항성 부족 해결클라우드 및 암호화폐 환경에 적합2. 특징항목설명비고메모리 집약형..

개요CTE(Common Table Expression)는 SQL에서 복잡한 쿼리를 단순화하고, 재사용성과 가독성을 향상시키기 위해 사용되는 임시 결과 집합(temporary result set) 입니다. WITH 절을 통해 정의되며, 이후 쿼리 내에서 마치 테이블처럼 참조할 수 있습니다. 특히 재귀 쿼리(Recursive Query) 작성이나, 서브쿼리(Subquery)의 복잡도를 줄이는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의SQL 쿼리 내에서 임시 테이블 형태로 데이터를 정의하고 참조하는 기능ANSI SQL 표준 (SQL:1999)목적복잡한 쿼리를 구조화하고 재사용 가능하도록 설계코드 가독성 향상필요성중첩 서브쿼리의 비효율성과 유지보수성 문제 해결쿼리 구조 단순화2. 특징항목내용비고선언적 구..

개요PurpleSharp는 Windows 환경에서 실제 공격 시나리오를 실행하여 탐지 로직의 유효성을 검증할 수 있는 오픈소스 공격 시뮬레이션 도구입니다. .NET 기반으로 개발되었으며, EDR, SIEM 등의 탐지 시스템에 대한 검증과 Purple Team 연계에 유용하게 활용됩니다. 공격 흔적을 남기면서도 실제 피해 없이 테스트를 수행할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Windows 기반 시스템에서 탐지 검증을 위한 TTP 시뮬레이터오픈소스 (.NET) 도구목적보안 탐지 시스템의 유효성 테스트 및 로깅 검증실제 공격 기법 기반필요성탐지 규칙의 실효성 확인 및 지속적인 개선Red/Blue Team 협업 필요2. 특징항목설명비고MITRE ATT&CK 연계Tactic 및..

개요SPACE Framework는 Microsoft Research와 GitHub가 공동 개발한 개발자 생산성(Developer Productivity) 측정 모델로, 단일 지표가 아닌 다차원적 관점에서 생산성을 평가하는 최신 프레임워크입니다. 단순한 출력(Output) 중심의 성과 평가를 넘어, 만족도(Satisfaction), 성취도(Performance), 활동(Activity), 커뮤니케이션 및 협업(Communication & Collaboration), **효율성(Efficiency & Flow)**의 다섯 가지 영역을 통합적으로 측정합니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의개발자 생산성을 다차원적 지표로 평가하는 프레임워크Microsoft Research, GitHub 발표목적팀과 개인의 개발..

개요Atomic Red Team은 사이버 공격 시나리오를 실제 환경에서 단위(Atomic) 테스트로 실행함으로써 탐지, 대응 체계를 검증하고 강화할 수 있도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. MITRE ATT&CK 매트릭스를 기반으로 다양한 공격 기법을 모듈화하여 누구나 쉽게 활용 가능하며, 보안 운영팀, Red Team, Blue Team 모두에게 유용합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의단일 공격 단위를 테스트하는 오픈소스 시뮬레이션 도구Red Canary 개발목적탐지 규칙 및 대응 체계의 유효성 검증현실적인 공격 시나리오 적용필요성위협 시나리오 기반 탐지 강화모의훈련 및 보안 성숙도 향상2. 특징항목설명비고MITRE ATT&CK 기반전술(Tactic) 및 기법(Technique)에 매핑..