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개요Cardinality Estimation은 데이터베이스 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 수립할 때 사용하는 핵심 통계 기법입니다. 이는 특정 열(column)에 존재하는 고유(distinct) 값의 수를 예측하여, 조인 방식, 인덱스 사용 여부, 버퍼 사이즈 등 다양한 성능 결정 요소에 영향을 미칩니다. Cardinality Estimation Metric은 이러한 예측의 정확성과 오류율을 측정하여 시스템 성능 최적화에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의테이블 컬럼 내 고유한 값의 수를 예측하는 통계 기반 메트릭DISTINCT 값 추정목적실행 계획 최적화를 위한 데이터 분포 정보 제공비용 기반 쿼리 최적화 모델과 연계필요성부정확한 cardinality는 잘못된 실행 계획으로 이어짐성..

개요Data Contracts는 데이터 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 명시적으로 정의하는 "계약"입니다. 이는 데이터 스키마, 품질, SLA, 변경 정책 등을 사전에 명문화하여, 데이터 품질 저하, 의사소통 문제, 예기치 못한 장애를 예방할 수 있게 해주는 협업 프레임워크입니다. 데이터 중심 조직에서 데이터 품질 문제를 시스템적으로 해결하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, SLA 등을 명시한 계약 문서기술적 계약 + 조직적 약속 포함목적데이터 변경 시 영향 범위를 최소화하고 신뢰 기반 협업 구축품질 보장, 장애 예방필요성데이터 파이프라인 확산에 따라 품질 이..

개요Bitemporal SQL은 데이터베이스 시스템에서 'Transaction Time(거래 시간)'과 'Valid Time(유효 시간)' 두 가지 시간 축을 동시에 관리할 수 있는 기능을 제공하는 SQL 표준 기반 기술입니다. 이 기술은 법적 감사, 규제 대응, 복잡한 변경 이력 관리 등 고신뢰성 데이터 추적이 필요한 산업에서 매우 중요하게 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의트랜잭션 시간과 유효 시간을 분리하여 데이터의 실제 상태와 등록/삭제 시점을 동시 관리하는 방식ANSI SQL:2011에서 정의됨목적변경된 데이터의 과거/현재/미래 상태까지 정확하게 재현과거 이력 복원, 미래 계획 가능필요성단일 시간축으로는 정확한 이력 분석이 불가함금융, 헬스케어, 공공기관 등 필수 적용 분야 ..

개요GraphQL Federation은 여러 개의 독립된 GraphQL 마이크로서비스(Schema)를 하나의 통합된 GraphQL API로 조합해주는 아키텍처 방식입니다. 각 서비스가 자신의 스키마와 리졸버를 유지하면서, 통합 게이트웨이를 통해 마치 하나의 API처럼 외부에 제공할 수 있어 확장성과 유지보수성이 크게 향상됩니다. 이는 특히 대규모 분산 시스템에서 API 관리를 단순화하는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의여러 GraphQL 마이크로서비스를 하나의 API로 통합하는 방안Apollo Federation이 대표 사례목적모놀리식 GraphQL 서버의 복잡성 해소 및 마이크로서비스 확장성 확보경량 API 게이트웨이 구현 가능필요성도메인별 독립 서비스 유지 + 클라이언..

개요Jobs-to-Be-Done(JTBD) 프레임워크는 고객이 제품이나 서비스를 '구매하는 이유'를 단순한 기능적 니즈가 아닌, 그들이 '달성하고자 하는 목적(Job)'의 관점에서 분석하는 이론입니다. 기존의 고객 세분화나 페르소나 기반 분석보다 더 실질적인 동기와 맥락을 파악할 수 있어 제품 기획, UX 설계, 마케팅 전략 수립에 매우 유용하게 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의고객이 해결하고자 하는 특정 문제 또는 목적을 중심으로 제품의 가치를 정의하는 이론Clayton Christensen 제안목적고객의 '진짜 니즈'를 파악하여 솔루션을 개선기능적/정서적/사회적 Job 모두 포함필요성기존 고객 분석은 '누구'에 집중했으나 JTBD는 '왜'에 집중문제 중심 사고에 적합고객은 제품이..

개요Progressive Rollouts는 애플리케이션 또는 기능 업데이트를 전체 사용자에게 한 번에 배포하지 않고, 소규모 사용자 그룹부터 점진적으로 확장해 나가는 배포 방식입니다. 이러한 점진적 배포는 서비스 안정성을 높이고, 문제가 발생했을 때 빠르게 롤백할 수 있는 유연성을 제공합니다. DevOps, MLOps, SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 핵심 전략으로 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의기능/애플리케이션을 점진적으로 배포하여 안정성 확보Canary, Blue-Green, Feature Flag 방식 포함목적오류 최소화 및 빠른 피드백 확보전체 장애 방지 및 고객 경험 개선필요성복잡한 서비스 구조에서 리스크 최소화점점 증가하는 사용자 환경 대응단순한 배포 ..

개요AIOps Event Correlation Graph (ECG)는 인공지능 기반 IT 운영(AIOps) 환경에서 발생하는 수많은 이벤트의 인과관계를 자동으로 분석하고 시각화하여, 운영 효율성과 문제 해결 속도를 극대화하는 도구입니다. 전통적인 수작업 분석 방식에서 벗어나 머신러닝을 통해 실시간 이벤트 상관관계를 도출하는 ECG는 현대 IT 인프라 운영의 핵심 구성 요소로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AIOps 환경에서 이벤트 간 상관관계를 그래프로 표현한 기술AI 기반 분석 엔진 활용목적복잡한 이벤트 흐름의 인사이트 확보 및 자동 대응MTTD/MTTR 단축 목표필요성대규모 IT 인프라에서 수십만 건의 이벤트 실시간 분석스케일 확장성 필수기계학습 기반의 이벤트 필터링과 ..

개요Event Correlation Graph (ECG)는 시스템 및 네트워크에서 발생하는 다양한 이벤트 간의 인과관계와 연관성을 시각적으로 표현하여, 복잡한 문제의 원인 파악과 이상 탐지를 가능하게 해주는 분석 도구입니다. ECG는 보안 관제, 장애 분석, 로그 분석 등의 영역에서 주요하게 활용되며, 대규모 시스템 운영에 있어 핵심적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의이벤트 간 연관성을 그래프로 시각화한 분석 기법노드-엣지 모델 기반목적이벤트 발생 원인 추적 및 패턴 분석원인-결과 구조 이해 용이필요성로그 폭증 환경에서 자동화된 인과관계 분석수작업 분석의 한계 극복이벤트 간의 시간적/논리적 관계를 규명함으로써 보다 빠르고 정확한 원인 분석이 가능해집니다.2. 특징특징설명..

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..

개요AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 질과 양입니다. 하지만 대규모 라벨링은 시간과 비용이 많이 드는 작업으로, 특히 데이터 라벨링 리소스가 제한된 상황에서 효율적인 학습 전략이 필요합니다. 이를 해결하는 핵심 접근 방식이 바로 Active Learning Loop입니다. 이 기법은 모델이 학습 도중 라벨링이 필요한 '가치 높은' 데이터를 선별하여 사람에게 요청하고, 이를 다시 학습에 반영하는 반복적 폐쇄 루프 구조를 취합니다.1. 개념 및 정의Active Learning Loop는 모델이 반복적으로 불확실하거나 정보성이 높은 샘플을 선택하여 라벨링 요청을 하고, 그 결과를 모델에 다시 반영함으로써 데이터 효율성과 학습 성능을 동시 향상시키는 기법입니다. 라벨링 비용이 높은 분야(의료, 법..

개요웹 개발에서 CDN(Content Delivery Network)을 통해 외부 JavaScript, CSS 등의 리소스를 로드하는 방식은 일반화되어 있습니다. 그러나 이러한 외부 리소스는 해커의 공격 표적이 될 수 있으며, 무단 수정 시 사용자에게 악성 코드가 배포될 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 기술이 바로 **Subresource Integrity(SRI)**입니다. SRI는 리소스의 무결성을 보장함으로써 웹 페이지의 신뢰성을 높이고 보안을 강화하는 역할을 합니다.1. 개념 및 정의**Subresource Integrity(SRI)**는 웹 페이지에서 외부 리소스를 로드할 때, 해당 리소스의 해시값(SHA256, SHA384, SHA512 등)을 HTML 태그에 명시함으로써, 실제 로..

개요웹 애플리케이션이 점점 복잡해지고, 다양한 외부 스크립트와 리소스를 포함하게 되면서, **스크립트 인젝션(XSS)**을 비롯한 콘텐츠 관련 보안 위협이 증가하고 있습니다. 이를 방지하기 위한 핵심 웹 보안 기술 중 하나가 바로 **Content Security Policy(CSP)**입니다. 그중 CSP v3는 최신 보안 위협과 개발자 요구를 반영해 등장한 **강화된 콘텐츠 보안 정책의 최신 사양(Level 3)**으로, 더욱 유연하고 정교한 리소스 제어가 가능합니다.1. 개념 및 정의**CSP(Content Security Policy)**는 브라우저가 로드 및 실행할 수 있는 콘텐츠의 출처를 제어하는 HTTP 응답 헤더 또는 태그 기반 정책입니다. CSP v3는 이전 버전(CSP v1, v2)의..

개요데이터 중심의 시대, 개발자와 분석가들은 버전 관리와 협업을 위해 Git과 같은 도구를 코드에 활용하고 있습니다. 그러나 정작 데이터 자체를 Git처럼 효율적으로 버전 관리하고 협업할 수 있는 플랫폼은 부족했습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Dolthub입니다. Dolthub는 데이터를 Git처럼 버전 관리할 수 있도록 지원하는 오픈소스 SQL 데이터베이스 Dolt의 중앙 허브로, 협업과 데이터 이력 관리, 포크/풀리퀘스트 기반 워크플로우를 데이터에 적용할 수 있는 차세대 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의Dolthub는 Dolt 데이터베이스를 GitHub처럼 웹 기반으로 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼입니다. Dolt는 MySQL 호환의 SQL 데이터베이스이면서 Git의 버전 컨트롤 기능(..

개요5G, 6G 시대가 열리며, 초고속·초저지연·초연결 통신 수요가 폭증하고 있습니다. 이에 따라 전통적인 셀 기반 무선 통신 구조는 셀 경계에서 발생하는 간섭 문제와 비효율성이라는 한계를 노출하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 **Cell-Free mMIMO(Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output)**입니다. 이는 기지국 개념을 제거하고, 수많은 분산 안테나가 사용자에게 협력적으로 서비스를 제공하는 새로운 무선 네트워크 아키텍처입니다.1. 개념 및 정의Cell-Free mMIMO는 ‘셀’을 기준으로 사용자를 할당하는 기존 방식과 달리, 넓은 지역에 배치된 **분산형 액세스 포인트(Access Points, APs)**가 사용자 ..

개요스마트 홈과 IoT 기기들이 확산되면서, 제조사마다 호환되지 않는 독자 프로토콜로 인한 상호운용성 문제가 커지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 Google, Apple, Amazon, Samsung 등이 중심이 되어 주도한 표준이 바로 Matter입니다. Matter는 IoT 장치 간의 표준화된 통신 프로토콜과 데이터 모델을 기반으로 다양한 벤더 간 기기 연동을 가능하게 합니다. 이를 실현하는 핵심 기술 집합이 바로 Matter Stack입니다.1. 개념 및 정의Matter Stack은 IoT 기기가 Matter 프로토콜에 따라 동작하기 위해 필요한 전체 기술 스택을 의미합니다. 여기에는 응용 계층(Application Layer), 데이터 모델(Data Model), 보안 프로토콜(SPAKE2+, ..

개요IoT 시대가 본격화되면서, 마이크로컨트롤러 기반의 초소형 디바이스에 맞는 경량 운영체제가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 센서, 웨어러블, 산업용 엣지 디바이스에서는 낮은 전력 소모, 빠른 반응속도, 높은 보안성이 중요한 요소입니다. 이러한 요건을 충족하기 위해 개발된 것이 바로 Zephyr RTOS입니다. Zephyr는 오픈소스 실시간 운영체제로, 임베디드 IoT 플랫폼에서 빠르게 주목받고 있으며, 다양한 하드웨어와 네트워크 스택을 지원합니다.1. 개념 및 정의Zephyr RTOS는 Linux Foundation이 주도하고 Intel, Nordic, NXP, ST 등 주요 칩 벤더가 협력하여 개발 중인 **경량 실시간 운영체제(RTOS)**입니다. POSIX 호환 API와 다양한 SoC 지원을..

개요RACI는 프로젝트나 조직 내 작업 책임과 역할을 명확히 정의하기 위해 사용하는 대표적인 책임 매트릭스(Role Assignment Matrix)입니다. Responsible, Accountable, Consulted, Informed의 네 가지 역할 구분을 통해 중복된 업무, 책임 미정 상태, 커뮤니케이션 누락 등을 방지하고, 효율적인 협업 문화를 정착시키는 데 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의구성원마다 특정 작업에 대해 4가지 역할 중 하나를 할당하는 책임 프레임워크책임과 커뮤니케이션 명확화목적프로젝트 또는 프로세스 내 역할 충돌 제거 및 가시성 확보업무 책임 구분 도구주요 구성R: Responsible / A: Accountable / C: Consulted / I: Inf..

개요AI, HPC(고성능 컴퓨팅), 서버용 SoC와 같은 고열 밀도 반도체의 성능이 비약적으로 향상되면서, 전통적인 공냉 방식은 열 방출을 감당하지 못하고 있습니다. 이에 따라 새로운 액체 냉각 기술이 주목받고 있으며, 그중 **Jet Impinge Cold-Plate(제트 충돌 콜드플레이트)**는 칩 바로 위에 고속 유체를 분사하여 열을 효율적으로 제거하는 방식으로 차세대 냉각 솔루션으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Jet Impinge Cold-Plate는 노즐을 통해 고속 유체(주로 물 또는 냉각수)를 칩 상단에 직접 분사하여, 표면과 유체가 충돌하면서 높은 열전달률을 얻는 직접 접촉식 냉각 기술입니다. 이는 콜드플레이트 표면에 균일하게 제트 분포를 설계함으로써 전체 면적에 고르게 냉각 효과..

개요나노미터 이하 공정으로 진화하는 반도체 산업에서, 트랜지스터 크기의 축소만으로는 성능 향상이 더 이상 한계에 봉착했습니다. 이때 중요한 병목으로 떠오른 것이 바로 전력 공급 효율성입니다. 기존에는 전력을 칩 전면(Front Side)을 통해 공급했지만, 최근 업계는 **Back-Side Power Delivery Network(BSPDN)**로의 전환을 적극 추진하고 있습니다. 본 글에서는 BSPDN의 개념, 기술 구조, 도입 목적 및 향후 영향에 대해 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**BSPDN(Back-Side Power Delivery Network)**는 반도체 칩의 후면(back side)에서 직접 전력을 공급하는 방식을 의미합니다. 기존에는 신호와 전력을 모두 칩 전면에서 처리했지..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 검색과 생성형 AI를 결합하여 신뢰도 높은 응답을 생성하는 핵심 프레임워크입니다. 하지만 기존 RAG는 쿼리와 문서의 의미적 거리만을 기준으로 유사 문서를 검색하기 때문에, 질문과 관련된 문서가 누락되거나, 부정확한 문서가 검색되는 한계가 존재합니다. 이를 개선하기 위해 등장한 기술이 HyDE RAG입니다. HyDE는 질문에 대한 가상의 정답(Hypothetical Answer)을 생성하고 이를 임베딩하여 검색하는 방식으로, RAG의 정확성과 정밀도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의**HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**는 사용자의 질문을 먼저 LLM을 통해 **가상의 정답 문장(Hypothet..

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

개요대규모 언어 모델(LLM)의 상용화가 가속화되면서, 기업과 개발자들은 성능뿐만 아니라 운영 비용을 고려해야 하는 시대에 진입했습니다. 특히 GPT-4 같은 고성능 모델은 우수한 정확도를 제공하지만, 호출당 비용이 높아 스케일업에 한계가 있습니다. FrugalGPT는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 전략으로, LLM 엔진의 비용-정확도 균형을 동적으로 최적화하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 FrugalGPT의 개념, 기술 구조, 활용 전략, 그리고 실제 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의FrugalGPT는 여러 개의 LLM 엔진(GPT-3.5, GPT-4, Claude, LLaMA 등)을 조합하여 질문 유형에 따라 가장 저렴하면서도 충분한 정확도를 제공하는 모델을 선택해 사용하는 ..

개요Transformer 아키텍처는 현재 대규모 언어 모델의 핵심이지만, 긴 시퀀스 처리에서 비효율적이며 추론 속도와 메모리 요구량에 제약이 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Meta AI에서 제안한 **RetNet(Retention Network)**은 트랜스포머의 장점을 유지하면서도 RNN 기반의 효율성과 병렬처리 가능성을 결합한 차세대 언어 모델 구조입니다. 본 글에서는 RetNet의 개념, 구조, 기술적 차별점, 그리고 응용 가능성을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의**RetNet(Retention Network)**은 입력 토큰에 대한 정보를 상태로 유지하면서, 동적 가중치를 부여해 다음 토큰을 예측하는 새로운 시퀀스 모델입니다. 트랜스포머의 Self-Attention을 대체하기 위..

개요대규모 언어 모델(Large Language Model)의 발전은 대부분 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반으로 이루어져 왔습니다. 하지만 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 RNN의 시간 순서 인식 능력을 동시에 갖춘 새로운 아키텍처인 RWKV가 최근 주목받고 있습니다. RWKV는 Receptance-Weighted Key-Value 구조를 활용하여 순차적 학습과 병렬 추론을 모두 가능하게 만드는 혁신적 하이브리드 언어 모델입니다.1. 개념 및 정의**RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)**는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 언어 모델 아키텍처입니다. 시퀀스를 순차적으로 처리하면서도 병렬화 가능한 계산 구조를 갖추고 있어, LLM의 훈련 및 추론 효율성을 동시에..

개요디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 더 많은 소프트웨어, 클라우드 서비스, 서드파티 API에 의존하게 되었고, 그만큼 **공급망 공격(Supply-chain attack)**에 대한 위험도 증가하고 있습니다. **DSP(Digital Supply-chain Protection)**는 이러한 복잡한 IT 환경에서 공급망의 가시성을 확보하고, 보안 위협에 대한 사전 대응 및 자동화를 통해 전체 공급망의 보안성을 확보하는 전략적 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의**Digital Supply-chain Protection(DSP)**는 소프트웨어, 하드웨어, API, 클라우드 리소스 등 디지털 자산이 외부 공급자와 연계될 때 발생할 수 있는 보안 위험을 식별하고, 이에 대해 모니터링, 감지, 대응 및 통제..

개요현대 암호 기술과 보안 시스템의 핵심 요소는 ‘난수’입니다. 그러나 대부분의 기존 난수 생성기는 소프트웨어 기반 의사 난수(Pseudo-Random Number Generator, PRNG)를 사용하기 때문에 예측 가능성, 반복 가능성 등의 한계를 가집니다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 **QRNG(Quantum Random Number Generator)**이며, 이를 클라우드 API 형태로 제공하는 서비스 모델이 **QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**입니다. 본 글에서는 QRNGaaS의 개념, 기술 구조, 보안적 이점 및 실제 활용 방안 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의**QRNG-as-a-Service(QRNGaaS)**는 양자역학의 불확정..

개요리눅스 시스템의 보안 강화를 위해 다양한 접근 제어 기술이 도입되어 왔지만, 기존의 보안 모델은 커널 권한에 기반한 복잡성과 제약이 존재했습니다. Landlock은 이러한 한계를 보완하기 위해 리눅스 커널 5.13부터 도입된 샌드박싱 프레임워크로, 일반 사용자 수준에서도 세분화된 접근 제어 정책을 정의할 수 있는 기능을 제공합니다. 본 글에서는 Landlock의 개념, 동작 방식, 기술 구성, 장점 및 실제 활용 방안에 대해 심층적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Landlock은 리눅스에서 사용자 공간(User-space) 애플리케이션이 자체 보안 정책을 커널에 안전하게 적용할 수 있도록 지원하는 샌드박싱 메커니즘입니다. AppArmor, SELinux와 달리, Landlock은 루트 권한 없이도 ..

개요보안 사고 대응은 정확성과 속도가 생명입니다. 하지만 수동적 대응 방식은 반복성과 확장성에 한계를 가지며, 다양한 위협 상황에 일관된 대응을 보장하기 어렵습니다. 이에 따라 보안 대응 절차를 코드로 정의하여 자동화 및 재사용이 가능하도록 하는 Playbook-as-Code(PaC) 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 PaC의 개념, 구성, 기술 스택, 장점, 적용 사례 등을 체계적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의**Playbook-as-Code(PaC)**는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 환경에서 보안 대응 절차를 코드(YAML, Python 등)로 정의하여, 자동화된 실행과 반복 가능한 대응 프로세스를 구현하는 방법론입니다...

개요현대의 사이버 위협은 실시간으로 발생하며, 수작업에 의존한 대응은 속도와 정확성 측면에서 한계가 있습니다. 이에 대응하기 위해 Response-as-Code(RaC) 개념이 부상하고 있으며, 이는 보안 대응 프로세스를 코드화하여 자동화된 대응 체계를 구축하는 전략입니다. RaC는 DevSecOps의 핵심 요소로, 탐지 이후의 대응까지 전 과정을 자동화하고 일관성 있게 관리할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의**Response-as-Code(RaC)**는 보안 이벤트 발생 시 수행할 대응 절차를 코드로 정의하여, SOAR 플랫폼 또는 자동화 프레임워크를 통해 실행되도록 하는 방식입니다. 이를 통해 대응 절차를 표준화하고, 테스트 가능하며, 반복적으로 적용할 수 있습니다.목적: 보안 사고 발생 시..