ITPE * JackerLab

개요IVF-PQ(Inverted File with Product Quantization)는 대규모 고차원 벡터 데이터에서 유사한 항목을 빠르게 검색하기 위해 사용되는 대표적인 Approximate Nearest Neighbor(ANN) 알고리즘입니다. Inverted File(역색인) 구조와 Product Quantization(곱 양자화)을 결합하여, 메모리 사용을 줄이면서도 빠르고 정확한 벡터 유사성 검색이 가능합니다. FAISS, Milvus, ScaNN 등 다양한 벡터 검색 시스템에서 핵심 알고리즘으로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의IVF-PQ는 벡터를 여러 클러스터로 나눈 후, 각 클러스터 내부를 양자화하여 효율적인 검색을 수행하는 ANN 인덱스입니다.목적대규모 벡터 데이..

개요ScaNN(Scalable Nearest Neighbors)은 Google에서 개발한 고성능 벡터 유사성 검색(ANN) 라이브러리로, 고차원 임베딩 벡터에서 유사한 항목을 빠르게 찾는 데 특화되어 있습니다. ScaNN은 머신러닝, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 인공지능 응용 분야에서 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다. 특히 GPU 및 SIMD 최적화와 효율적인 색인 알고리즘을 통해 대규모 벡터 데이터셋에서도 탁월한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ScaNN은 고차원 벡터에서 최근접 이웃을 빠르게 검색하는 ANN(Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다.목적AI 응용 시스템에서 빠르고 정확한 벡터 검색 제공필요성기존 ANN 알고리즘의 성..

개요Milvus는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 고속으로 검색할 수 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 인공지능(AI), 추천 시스템, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색 등에서 사용되는 고차원 벡터 데이터를 위한 특화된 인프라로, 비정형 데이터에 대한 유사성 검색(Approximate Nearest Neighbor, ANN)을 지원합니다. Milvus는 Zilliz에 의해 개발되었으며, LF AI & Data 재단의 프로젝트로 채택되어 활발히 발전하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명정의Milvus는 벡터 데이터의 저장, 색인, 검색을 위한 분산형 오픈소스 벡터 DB입니다.목적고차원 벡터의 유사성 검색을 빠르고 정확하게 처리하기 위함필요성기존 RDBMS로는 불가능한 벡터 기반의 대규..

개요W3C VCDM 2.0은 신원, 자격 증명, 학력, 인증서 등의 정보를 디지털 형태로 안전하고 검증 가능하게 표현하기 위한 데이터 모델을 정의합니다. 분산 신원(DID) 체계와 연계되어 사용되며, 개인이 직접 제어하고 검증할 수 있는 자격 증명 체계를 가능하게 하는 핵심 구성요소입니다. 기존 중앙화된 신원 시스템의 한계를 극복하고, 보안성과 상호운용성을 확보한 새로운 디지털 신원 시대를 열고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의W3C VCDM 2.0은 검증 가능한 디지털 자격 증명의 표현 방식과 처리 메커니즘을 정의한 모델입니다.목적신뢰할 수 있는 주체 기반 인증 체계를 위한 구조 제공필요성위조 가능성, 신원 도용 등 기존 종이 기반 및 중앙 인증 시스템의 보안 한계 극복데이터 주권과 개인 ..

개요ISO/IEC 23494는 스마트 제조 및 산업 자동화를 위한 메타데이터 프레임워크를 정의하는 국제 표준입니다. 다양한 제조 시스템 간 데이터 호환성 확보, 디지털 트윈 및 사이버 물리 시스템(CPS) 구현, 표준 기반 산업 데이터 모델링을 위한 기반으로 활용됩니다. 디지털 제조 혁신을 위해 데이터 표현의 일관성과 상호운용성 확보를 목적으로 제정되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ISO/IEC 23494는 스마트 제조를 위한 메타데이터 및 데이터 요소 표준입니다.목적디지털 전환 시대에 제조 데이터의 통합성과 호환성을 보장필요성각기 다른 제조 시스템 간 데이터 불일치 및 해석 오류 방지 필요디지털 제조 환경에서 데이터 일관성과 정확성을 확보하는 핵심 표준입니다.2. 특징특징설명비교 대상산업 ..

개요DataFusion은 Apache Arrow 프로젝트의 하위 컴포넌트로, Rust 언어로 개발된 인메모리 분산 SQL 쿼리 엔진입니다. 대규모 데이터 집계, ETL 처리, 데이터 레이크 쿼리 등의 환경에서 고성능 SQL 분석 기능을 제공합니다. 메모리 효율성과 멀티 스레딩에 최적화된 구조로, 경량화된 분석 플랫폼을 구축하고자 할 때 탁월한 선택입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의DataFusion은 Apache Arrow 기반의 고성능 인메모리 SQL 쿼리 엔진입니다.목적Rust 기반으로 안전성과 성능을 동시에 확보한 경량 분석 엔진 제공필요성Spark, Presto 등의 무거운 대안 없이도 빠른 쿼리 및 분석 가능Rust의 장점을 살린 안전하고 효율적인 데이터 쿼리 환경 구현이 목적입니다.2. 특징..

개요Apache Druid는 실시간 데이터 수집, 초고속 쿼리 응답, 대규모 데이터 집계를 제공하는 컬럼 기반의 분산형 데이터 저장소입니다. 로그 분석, 사용자 행동 추적, 모니터링 시스템 등에서 실시간 OLAP 처리를 위해 널리 사용됩니다. 특히 빠른 데이터 탐색성과 시각화 도구와의 높은 호환성으로 데이터 엔지니어와 분석가에게 최적화된 솔루션입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Apache Druid는 실시간 데이터 분석을 위한 고성능 컬럼 지향 데이터베이스입니다.목적대규모 데이터에 대한 빠른 집계 및 필터링을 통해 실시간 대시보드 구현 지원필요성전통적인 RDBMS 또는 Hadoop 기반 분석 시스템의 느린 응답 시간 극복실시간 분석 환경 구축에 필수적인 솔루션으로 각광받고 있습니다.2. 특징특징..

개요LF Edge Open Horizon는 리눅스 재단(Linux Foundation)의 LF Edge 프로젝트 하위에 속한 오픈소스 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로, 자율적으로 관리되는 엣지 장치에서의 애플리케이션 배포, 업데이트, 보안 강화를 자동화하는 데 초점을 맞춥니다. 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 환경과 엣지 간의 복잡한 연산을 분산형 방식으로 운영하도록 설계되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Open Horizon은 엣지 노드에서 애플리케이션과 서비스를 자율적으로 배포·운영·관리할 수 있도록 설계된 분산형 오케스트레이션 플랫폼입니다.목적네트워크가 불안정하거나 단절된 환경에서도 지속 가능한 엣지 운영 자동화를 실현하는 것이 목표입니다.필요성IoT, 스마트 팩토리, 원격 ..

개요gNOI (gRPC Network Operations Interface)는 네트워크 장비 관리를 위한 Google 주도의 오픈소스 프로젝트입니다. 이 중 gNOI Certificates는 TLS 인증서의 생성, 갱신, 삭제를 자동화하여 장비 보안 운영의 신뢰성과 효율성을 높이는 핵심 기능입니다. 전통적인 수동 인증서 갱신 작업을 대체하며, 제로터치 보안 구성(zero-touch security provisioning)을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의gNOI Certificates는 네트워크 장비의 TLS 인증서를 원격으로 설치, 갱신, 제거할 수 있는 gNOI 프로토콜의 하위 서비스입니다.목적장비 보안 구성의 일관성과 자동화를 통해 수작업 오류를 줄이고 운영 효율성을 높입니다...

개요OIDC4VP(OpenID for Verifiable Presentations)는 분산 신원(Decentralized Identity, DID) 생태계에서 사용자의 검증 가능한 증명(Verifiable Presentation, VP)을 안전하게 공유하고 검증하기 위해 OpenID Connect (OIDC) 프로토콜을 확장한 표준입니다. 디지털 지갑, 블록체인 기반 신원, W3C VC(Verifiable Credential) 등을 포함하는 Web3 기반 신원 모델과 호환되며, 향후 글로벌 디지털 ID 인증의 핵심 역할을 할 기술입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OIDC4VP는 OIDC 프로토콜을 확장하여 Verifiable Presentation을 안전하게 공유하고 검증하기 위한 프레임워크입니..

개요WebAuthn L3(Web Authentication Level 3)는 W3C와 FIDO Alliance가 공동으로 개발한 최신 웹 인증 표준으로, 생체인식, 보안 키, 디바이스 기반 패스키(Passkey)를 활용하여 비밀번호 없는 안전한 인증 체계를 제공합니다. L3는 특히 다중 디바이스 간 사용자 인증 경험을 개선하고, 브라우저·OS·하드웨어 전반에 걸쳐 보안성과 호환성을 극대화한 것이 핵심입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의WebAuthn L3는 패스워드 없는 인증(Passkey)을 웹에서 구현하기 위한 3세대 인증 표준입니다.목적사용자 편의성과 보안성을 동시에 확보하며, 피싱 방지 및 크리덴셜 재사용 문제를 해결하는 것이 목적입니다.필요성기존 비밀번호 기반 인증이 피싱, 탈취, 반복 ..

개요TUF(The Update Framework)는 소프트웨어 업데이트 과정에서 발생할 수 있는 다양한 공격 벡터를 방어하기 위해 설계된 보안 프레임워크입니다. 패키지 관리자, 컨테이너 레지스트리, IoT 장비, 운영체제 등 다양한 시스템에서 신뢰성 있는 소프트웨어 배포를 보장하기 위해 활용됩니다. CNCF에 소속된 프로젝트로, Notary, PyPI, Docker, Kubernetes 등에서 채택 중입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의TUF는 소프트웨어 업데이트 과정에서 무결성과 인증을 보장하기 위한 보안 아키텍처입니다.목적공격자가 저장소나 네트워크를 장악하더라도 악성 업데이트가 배포되지 않도록 보호합니다.필요성업데이트 체인에 대한 공격(예: MITM, 키 탈취, 백도어 삽입 등)을 사전에 방지..

개요Sigma Rules는 다양한 보안 로그 소스에 대해 탐지 규칙을 작성할 수 있도록 설계된 포맷으로, SIEM(Security Information and Event Management) 시스템 간의 탐지 룰 이식성을 높이기 위한 오픈소스 프로젝트입니다. 마치 YARA가 파일 탐지에, Snort가 네트워크 탐지에 사용되듯, Sigma는 로그 탐지의 표준으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의항목내용정의Sigma는 다양한 보안 로그를 대상으로 탐지 룰을 작성할 수 있는 YAML 기반 탐지 규칙 언어입니다.목적서로 다른 SIEM 플랫폼 간 탐지 룰의 공통 포맷을 제공하여 탐지 효율성과 이식성을 높입니다.필요성SIEM마다 룰 언어가 달라 운영자들이 복잡한 변환 작업을 수행해야 하는 문제를 해결합니다.2...

개요OCSF(Open Cybersecurity Schema Framework)는 다양한 보안 도구와 플랫폼 간의 데이터 통합을 용이하게 하기 위한 개방형 보안 이벤트 스키마 프레임워크입니다. Amazon, Splunk, IBM, Symantec 등 주요 보안 기술 기업들이 공동으로 개발했으며, 보안 로그의 구조를 표준화함으로써 데이터 분석, 위협 탐지, 포렌식 대응을 단순화하고 효율화합니다.1. 개념 및 정의항목내용정의OCSF는 보안 이벤트 데이터를 위한 통합된 JSON 기반 스키마를 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다.목적보안 로그 포맷의 일관성을 확보해 SIEM, XDR, SOAR 등 다양한 시스템 간 데이터 처리 효율을 극대화합니다.필요성기업 환경에서 서로 다른 보안 장비와 소프트웨어 간 로그 형식 ..

개요Playwright는 Microsoft에서 개발한 오픈소스 엔드투엔드(E2E) 테스트 프레임워크로, 하나의 코드로 크롬, 사파리, 파이어폭스 등 주요 브라우저에서 웹 애플리케이션을 테스트할 수 있도록 지원합니다. 최신 웹 표준과 강력한 자동화 기능을 바탕으로 정교하고 신뢰성 높은 테스트 환경을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목내용정의Playwright는 다양한 브라우저에서 자동화 테스트를 수행하는 Node.js 기반 테스트 프레임워크입니다.목적브라우저 호환성 테스트 및 사용자 시나리오 기반 자동화를 통해 품질 높은 웹 서비스를 제공합니다.필요성브라우저별 동작 차이 및 복잡한 UI 요소 테스트의 자동화 필요성 증가에 따라 정밀한 테스트 도구가 필수적입니다.2. 특징특징설명차별점크로스 브라우저 지원Chr..

개요KubeVirt는 기존 가상 머신(VM) 기반 워크로드를 컨테이너 기반 쿠버네티스 환경에 통합할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. 컨테이너와 VM을 동일한 쿠버네티스 클러스터에서 통합 관리할 수 있어, 레거시 애플리케이션과 클라우드 네이티브 애플리케이션의 공존이 가능해집니다.1. 개념 및 정의항목내용정의KubeVirt는 쿠버네티스에서 가상 머신(VM)을 정의하고 실행할 수 있도록 해주는 확장 기능입니다.목적VM 기반 애플리케이션을 쿠버네티스 생태계에서 유연하게 운영할 수 있도록 지원합니다.필요성컨테이너로 전환이 어려운 레거시 시스템을 클라우드 네이티브 환경에서 함께 운영할 수 있는 대안이 필요합니다.2. 특징특징설명차별점하이브리드 워크로드VM과 컨테이너를 동시에 운영 가능기존 VM 관리 툴..

개요Pulumi CrossGuard는 인프라스트럭처를 코드(Infrastructure as Code, IaC)로 관리하는 환경에서 정책을 코드로 정의하고 실행할 수 있도록 지원하는 정책 집행 도구입니다. 보안, 비용, 운영 정책을 개발 초기 단계부터 적용함으로써 DevOps 및 DevSecOps의 구현을 자연스럽게 실현할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Pulumi CrossGuard는 IaC 리소스 배포 전 정책을 검사하여 위반을 사전에 차단하는 정책 집행 시스템입니다.목적인프라 배포 시 실시간 정책 검사를 통해 보안/운영 기준을 자동으로 준수하게 만드는 데 목적이 있습니다.필요성IaC 확산과 함께 수동 감사의 한계를 극복하고, 조직 차원의 정책 준수를 코드 수준에서 일관되게 보장할 필..

개요OPA Gatekeeper는 Open Policy Agent(OPA)를 쿠버네티스 환경에 통합하여 클러스터 리소스에 대한 정책을 선언적으로 정의하고, 이를 기반으로 검증 및 거버넌스를 수행하는 오픈소스 도구입니다. 클라우드 네이티브 환경에서 보안, 규정 준수, 개발 표준을 자동화하고 통제하는 데 필수적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의OPA Gatekeeper는 OPA를 기반으로 쿠버네티스 리소스에 대한 정책을 정의하고 강제하는 컨트롤러입니다.목적클러스터 내 자원 생성 및 변경에 대한 일관된 정책 적용을 통해 보안과 운영 표준을 확보합니다.필요성마이크로서비스 확산과 DevOps 도입으로 인한 정책 분산 문제를 중앙에서 통제할 수 있습니다.2. 특징특징설명차별점선언적 정책YAML 기..

개요Tilt는 개발자가 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 로컬 개발을 빠르고 반복 가능하게 만들기 위해 설계된 도구입니다. 복잡한 마이크로서비스 아키텍처를 사용하는 현대 애플리케이션에서, 지속적인 배포와 반복적인 테스트를 로컬에서 간편하게 처리할 수 있도록 지원함으로써 개발 생산성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Tilt는 쿠버네티스 기반 애플리케이션의 로컬 개발을 자동화하고 최적화하는 오픈소스 도구입니다.목적컨테이너 빌드, 배포, 로그 보기, 상태 모니터링 등을 통합 제공하여 로컬 개발의 복잡도를 줄이는 것이 목적입니다.필요성쿠버네티스 기반 개발 환경은 설정이 복잡하고 반복 작업이 많아 효율적인 로컬 개발 도구가 필수적입니다.2. 특징특징설명차별점로컬 최적화로컬에서 Dev-Pr..

개요RICE Scoring은 제품 로드맵을 설계할 때 각 기능이나 프로젝트의 우선순위를 객관적이고 체계적으로 평가하기 위한 프레임워크입니다. Reach, Impact, Confidence, Effort의 네 가지 요소를 수치화해 점수를 계산함으로써, 직관에 의존하지 않고 데이터 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.1. 개념 및 정의항목내용정의RICE Scoring은 제품 또는 프로젝트의 우선순위를 정하기 위한 정량적 평가 모델입니다.목적비즈니스 임팩트가 높은 항목을 우선적으로 추진함으로써 자원의 효율적 분배를 실현합니다.필요성직관적 판단이나 사내 정치가 아닌, 명확한 기준을 바탕으로 우선순위를 설정할 필요가 있습니다.2. 특징특징설명차별점정량적 분석점수 기반 우선순위 도출직관 의존 우선순위 판..

개요FinOps Framework(FOF)는 클라우드 기반 환경에서 비용을 효과적으로 관리하고, 재무적 책임을 공유하며, 협업을 통해 비즈니스 가치를 극대화하기 위한 운영 프레임워크입니다. 조직 내 IT, 개발, 재무 팀 간의 공동 책임 모델을 기반으로 하여, 클라우드 지출의 투명성과 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의항목내용정의FinOps Framework는 클라우드 재무 관리(Cloud Financial Management)를 위한 표준 운영 모델입니다.목적클라우드 비용을 가시화하고 최적화하여 재무적 책임을 분산하며, 조직의 재무 건전성과 민첩성을 확보하는 데 목적이 있습니다.필요성클라우드 사용이 확산되면서 불투명한 비용 지출이 문제되며, 이를 해결하기 위한 체계적 접..

개요IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 보안인증은 IoT 기기와 서비스가 보안 요구사항을 충족하는지 검증하는 제도로, 기기·네트워크·플랫폼 전반의 보안 수준을 보장하여 안전한 연결 환경을 조성하는 핵심 기준입니다. 스마트홈, 산업용 IoT, 헬스케어 등 IoT 확산과 함께 보안인증의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의IoT 보안인증은 IoT 기기 및 서비스의 보안 수준을 평가·검증하는 제도입니다.목적안전한 데이터 통신, 개인정보 보호, 기기 무결성 보장필요성IoT 기기 확산에 따른 사이버 공격 위협 증가와 신뢰 확보 필요2. 특징특징설명비교종합적 보안 평가기기, 네트워크, 클라우드까지 전 주기 검증단순 암호화 검증과 차별화표준 기반국제·국내 보안 표준 ..

개요HNSWlib(Hierarchical Navigable Small World library)는 벡터 검색을 위한 고성능 근사 최근접 탐색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 라이브러리입니다. 그래프 기반의 HNSW(Hierarchical Navigable Small World) 알고리즘을 구현하여, 대규모 벡터 데이터에서 빠르고 정확한 유사도 검색을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의HNSWlib는 C++ 기반으로 구현되고 Python 바인딩을 제공하는 ANN 라이브러리로, HNSW 알고리즘을 활용한 고성능 벡터 검색 기능을 제공합니다.목적대규모 벡터 데이터셋에서 빠른 최근접 이웃 탐색 지원필요성추천 시스템, 검색 엔진, RAG(Retrieval-Augme..

개요FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 메타 AI 연구팀에서 개발한 대규모 벡터 검색 및 유사도 탐색 라이브러리입니다. 고차원 벡터 데이터에서 최근접 이웃(Nearest Neighbor)을 효율적으로 찾을 수 있도록 설계되었으며, 추천 시스템, 검색 엔진, 생성형 AI(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 등에서 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의FAISS는 벡터 데이터 간 유사도 계산 및 최근접 이웃 탐색을 최적화한 오픈소스 라이브러리입니다.목적대규모 데이터셋에서 빠르고 효율적인 유사도 검색 지원필요성빅데이터와 AI 서비스 확산으로 벡터 기반 검색 성능 요구 증가2. 특징특징설명비교고성능CPU/GPU 가속을 통한 대규모..

개요SodaCL(Soda Checks Language)은 데이터 품질 규칙을 선언적으로 정의할 수 있도록 설계된 DSL(Domain Specific Language)입니다. YAML 형식으로 작성된 규칙을 통해 데이터의 무결성, 정확성, 완전성을 검증할 수 있으며, 데이터 엔지니어와 분석가가 손쉽게 데이터 품질을 코드로 관리할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의SodaCL은 YAML 기반 DSL로, 데이터 품질 검증 규칙을 작성·관리하기 위한 언어입니다.목적데이터 파이프라인에서 자동화된 품질 검증을 지원하고, 데이터 신뢰성을 보장필요성데이터 오류가 비즈니스 의사결정에 큰 영향을 미치므로, 코드 기반의 자동 검증 체계 필요2. 특징특징설명비교선언적 언어YAML 기반의 직관적 문법SQL..

개요Soda Core는 데이터 엔지니어와 분석가가 데이터 품질을 검증하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 파이프라인에 통합되어 데이터 무결성, 정확성, 완전성을 지속적으로 확인하며, 데이터 신뢰성을 확보하기 위한 자동화된 검사 기능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Soda Core는 SQL 기반 테스트 정의를 통해 데이터 품질을 자동으로 검증하는 오픈소스 툴입니다.목적데이터 파이프라인에 데이터 품질 검증을 내재화하여 신뢰할 수 있는 분석과 의사결정을 지원필요성빅데이터 및 분산 데이터 환경에서 데이터 품질 보장은 비즈니스 성과와 직결됨2. 특징특징설명비교SQL 기반 검사SQL 쿼리를 활용하여 데이터 품질 규칙 정의프로그래밍 기반 프레임워크보다 직관적경량..

개요Model Theft(모델 탈취)는 대규모 언어 모델(LLM) 과 같은 인공지능 모델이 불법적으로 복제·도용되어 발생하는 보안 및 지적재산권(IP) 위협입니다. 공격자는 합법적으로 접근한 모델의 API, 학습 데이터, 혹은 추론 결과를 이용해 원본 모델을 복제하거나 역설계합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Model Theft는 정당한 소유자가 아닌 공격자가 AI 모델을 불법적으로 복제·활용하는 행위입니다.목적지적재산권 침해, 경쟁 우위 확보, 악용된 서비스 배포필요성모델 개발 비용은 막대하지만, 탈취는 상대적으로 용이하여 심각한 경제적 손실 유발이는 OWASP LLM Top 10의 열 번째 주요 위험 요소로 지정되어 있습니다.2. 특징특징설명비교API 남용모델 API를 대량 호출해 동작을 재..

개요Overreliance(과도한 의존)는 대규모 언어 모델(LLM) 의 출력 결과를 사용자가 비판적 검증 없이 그대로 수용할 때 발생하는 보안 및 운영상의 위험입니다. LLM은 설득력 있는 텍스트를 생성하지만, 항상 사실적이거나 안전하지 않을 수 있기 때문에 무비판적 의존은 심각한 피해를 초래할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Overreliance는 LLM 출력에 대한 사용자 또는 시스템의 무비판적 신뢰를 의미합니다.목적AI 활용 시 인간의 검증 절차를 포함해 오류 및 위험을 최소화필요성LLM은 불완전한 정보와 환각(Hallucination)을 생성할 수 있음이는 OWASP LLM Top 10의 아홉 번째 주요 보안 위험으로 지정됩니다.2. 특징특징설명비교환각(Hallucination..

개요Excessive Agency(과도한 자율성)는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 시스템이 과도한 권한과 자율적 의사결정을 허용받아 발생하는 보안 위험을 의미합니다. AI가 사용자 대신 자동으로 행동하거나 외부 시스템과 상호작용할 때, 제어되지 않은 권한 남용이나 오작동이 발생할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Excessive Agency는 LLM이 불필요하게 광범위한 권한을 갖고 자율적으로 행동할 때 발생하는 위험입니다.목적LLM의 권한을 최소화하고 안전한 범위 내에서 동작 보장필요성AI 에이전트·플러그인 사용 확산으로 LLM의 권한 오남용 가능성 증가이는 OWASP LLM Top 10의 여덟 번째 주요 위험 요소로 지정되어 있습니다.2. 특징특징설명비교권한 과다 부여필요 이상의 파..

개요Insecure Plugin Use(플러그인 오용 취약점)는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 서비스에서 외부 플러그인·도구와의 연계 과정에서 발생하는 보안 위협입니다. 플러그인은 LLM의 기능을 확장하지만, 검증되지 않은 플러그인 사용은 민감 데이터 유출, 악성 코드 실행, 공급망 공격 등으로 이어질 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Insecure Plugin Use는 검증되지 않은 플러그인 또는 취약한 플러그인을 사용해 발생하는 보안 문제입니다.목적플러그인 활용 시 안전한 실행 환경을 보장필요성플러그인은 강력한 기능을 제공하지만 동시에 공격 벡터를 확대이는 OWASP LLM Top 10의 일곱 번째 위험 요소로 분류됩니다.2. 특징특징설명비교외부 의존성플러그인은 외부 서비스/API에..