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RAG-Fusion(Retrieval-Augmented Generation Fusion)

개요RAG-Fusion은 검색 기반 생성(RAG) 시스템의 성능을 향상시키기 위한 전략 중 하나로, 다양한 질의(Query Variants)를 통해 수집된 검색 결과를 융합(Fusion)하여 보다 정확하고 풍부한 문맥 정보를 생성 모델에 제공하는 방식입니다. 복수의 질의를 활용함으로써 검색 커버리지를 확장하고, 다양한 관점의 정보를 반영할 수 있어 정답률과 응답 다양성이 크게 향상됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 형태의 질의에서 얻은 문서들을 결합하여 RAG 시스템의 정답률을 높이는 검색 강화 기법목적문맥 검색의 다양성과 정보 포괄성 증대필요성단일 질의로는 얻기 어려운 다양한 관점의 정보 확보Fusion은 단순한 병합이 아닌 중복 제거, 중요도 기반 재정렬 등의 전처리도 포함함2. 특징특징..

Topic 2026.02.01

E5(Embedding from Explanation, Extreme, Efficient, Effective, Embedding)

개요E5는 다양한 자연어 처리 태스크에서 고품질의 텍스트 임베딩을 제공하기 위해 설계된 범용 임베딩 모델 시리즈입니다. 검색(Retrieval), 분류(Classification), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등에 특화된 모델로, 텍스트 간 의미 유사도를 고정된 벡터 공간에서 계산할 수 있게 해 줍니다. E5는 명시적 프롬프트와 다태스크 학습 방식으로 높은 정확도와 확장성을 확보합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의프롬프트 기반 다태스크 학습을 통해 다양한 태스크에 적합한 텍스트 임베딩 생성 모델목적의미 기반 검색 및 NLP 응용을 위한 강력한 벡터 표현 제공필요성sparse 방법(BM25) 대비 의미 중심 검색 정확도 개선E5는 HuggingFace Trans..

Topic 2026.01.31

BGE(BGE Embedding Model)

개요BGE(Bidirectional Generative Embedding)는 텍스트 임베딩 품질 향상에 중점을 둔 오픈소스 문장 임베딩 모델 시리즈로, 검색(Retrieval), 분류(Classification), 랭킹(Ranking) 등 다양한 NLP 태스크에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. Hugging Face 및 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)에서 상위권 성능을 기록하며, 다양한 언어와 태스크에 쉽게 활용될 수 있도록 설계되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 언어와 태스크에 대응 가능한 범용 문장 임베딩 모델목적검색 정확도와 표현력 높은 임베딩 벡터 생성필요성RAG, Semantic Search, 분류 등에서의 표현 품질 개선BGE는 '텍스트 → ..

Topic 2026.01.31

DP-SGD(Differentially Private Stochastic Gradient Descent)

개요DP-SGD는 딥러닝 모델 학습 과정에서 개인 데이터를 보호하기 위해 고안된 차등 개인정보 보호(Differential Privacy) 기법을 적용한 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent) 알고리즘입니다. 민감한 정보가 포함된 데이터셋을 학습하더라도, 결과 모델이 특정 개인의 정보를 노출하지 않도록 보장합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의경사 하강법에 잡음 추가 및 기울기 클리핑을 적용한 차등 개인정보 보호 SGD 알고리즘목적학습 데이터에 포함된 개인 정보 보호필요성AI 모델이 훈련 데이터로부터 민감 정보를 유출하는 리스크 방지DP-SGD는 수학적으로 ε-차등 개인정보 보호(ε-DP)를 만족하도록 설계됨2. 특징특징설명비교Gradient Clipping각 샘플의 기울기..

Topic 2026.01.31

LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

개요LIME은 복잡한 머신러닝 모델(블랙박스 모델)의 예측 결과에 대해 국소적(지역적) 설명을 제공하여, 모델이 특정 예측을 어떻게 내렸는지 이해할 수 있도록 돕는 모델 해석 기법입니다. 다양한 모델 구조와 무관하게 작동하며, 개별 예측에 대한 직관적인 설명을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의블랙박스 모델의 개별 예측에 대해 단순한 선형 모델로 근사하여 설명하는 방식목적모델의 신뢰도 검증, 디버깅, 사용자 신뢰 확보필요성복잡한 딥러닝, 앙상블 모델의 불투명한 결정 과정을 해석 필요LIME은 예측 주변(local)에서 가중치를 부여하여 단순 모델로 설명을 제공함2. 특징특징설명비교모델 불가지론어떤 ML 모델에도 적용 가능SHAP은 일부 모델에 최적화됨국소 근사예측 주변 데이터를 선형 모델로 ..

Topic 2026.01.30

Cleanlab

개요Cleanlab은 머신러닝 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 품질을 진단하고, 라벨 오류(Label Error)를 자동으로 탐지하고 보정하는 오픈소스 프레임워크입니다. 모델 예측 결과를 활용해 라벨의 신뢰도를 통계적으로 평가함으로써, 라벨링 오류, 혼동 클래스, 이상값 등을 체계적으로 식별할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의학습 데이터의 라벨 품질을 자동으로 분석하고 오류를 탐지하는 Python 기반 프레임워크목적모델 성능 향상을 위한 데이터 정제 자동화필요성수작업 라벨링 오류로 인한 성능 저하 및 불안정성 개선Cleanlab은 신뢰도 기반 필터링과 클래스 혼동 행렬 기반 진단 기능을 제공함2. 특징특징설명비교모델 예측 기반사전 학습된 모델의 softmax 출력 활용예측 확률로 ..

Topic 2026.01.30

Snorkel

개요Snorkel은 수작업 라벨링 없이 라벨링 함수(Labeling Function)를 통해 대규모 학습 데이터를 생성하고, 노이즈를 제거하여 고품질의 데이터셋을 만들어내는 약지도 학습 프레임워크입니다. Stanford 대학에서 개발되었으며, 자연어 처리(NLP), 문서 분류, 의료 AI 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의라벨링 함수로 생성된 노이즈 라벨을 통합·보정해 학습용 데이터셋을 생성하는 프레임워크목적대규모 수작업 라벨링 비용 절감 및 빠른 모델 개발필요성수동 라벨링은 비용·시간·일관성 측면에서 한계 존재Snorkel은 수많은 약한 라벨을 결합하여 강한 학습 데이터셋을 생성함2. 특징특징설명비교라벨링 함수 기반전문가 지식으로 작성한 규칙 활용전통적 수작업 라벨링 대..

Topic 2026.01.30

Pachyderm

개요Pachyderm은 머신러닝 및 데이터 엔지니어링을 위한 데이터 중심의 MLOps 플랫폼으로, Git과 유사한 방식의 데이터 버전 관리와 자동화된 파이프라인 실행을 제공합니다. Kubernetes 기반에서 작동하며, 반복 가능하고 추적 가능한 ML 워크플로우 구축을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 버전 관리와 파이프라인 자동화를 지원하는 MLOps 플랫폼목적머신러닝 실험의 반복성과 재현성을 확보필요성모델 뿐 아니라 데이터 변경 이력도 관리하는 체계적 MLOps 구조 필요Pachyderm은 Git for Data를 표방하며, 코드뿐 아니라 데이터의 변경 추적과 분기(Branching)를 지원2. 특징특징설명비교데이터 버전 관리Git과 유사한 커밋, 브랜치 구조DVC, Lake..

Topic 2026.01.30

RRF(Reciprocal Rank Fusion)

개요RRF(Reciprocal Rank Fusion)는 여러 개의 검색 시스템 또는 랭커(rankers)로부터 도출된 결과를 통합(fusion)하여, 더 우수한 전체 검색 성능을 달성하기 위한 앙상블 기법입니다. 간단한 수식과 높은 실용성으로 인해 정보 검색(IR), 메타 검색 시스템, 하이브리드 검색 엔진에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의여러 랭커의 순위를 역순위 점수 기반으로 융합하는 알고리즘목적다양한 랭커의 장점을 조합하여 검색 정확도 향상필요성하나의 랭커가 가진 편향이나 한계를 보완RRF는 학습 없이도 강력한 성능을 내는 비가중치 기반 순위 융합 방법입니다.2. 특징특징설명비교간단한 수식 기반1 / (k + rank) 형태로 점수 계산Borda Count 등보다 직관적학습 ..

Topic 2026.01.30

DiskANN(Disk-Accelerated Approximate Nearest Neighbor Search)

개요DiskANN은 마이크로소프트 리서치에서 개발한 근사 최근접 탐색(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 알고리즘으로, RAM이 아닌 디스크(SSD)에 저장된 고차원 벡터 데이터를 고속으로 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 수십억 개의 벡터도 소량의 메모리만으로 빠르게 탐색할 수 있어, 대규모 검색 시스템에 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SSD에 저장된 대규모 벡터 인덱스에서 최근접 이웃을 근사적으로 탐색하는 알고리즘목적RAM 사용을 최소화하면서도 빠른 벡터 검색 구현필요성메모리 크기를 넘는 벡터 데이터를 실시간 탐색할 수 있는 구조 필요DiskANN은 HNSW 기반 탐색과 SSD 친화적인 I/O 최적화를 결합함2. 특징특징설명비교SSD 기반 인덱스대부분의 인덱..

Topic 2026.01.29

t-digest

개요t-digest는 실수 값으로 이루어진 데이터에서 분위수(percentile), 백분위, 중위수(median), Value-at-Risk 등을 빠르고 정확하게 추정하기 위한 자료구조입니다. Ted Dunning이 고안한 이 구조는 대규모 데이터 스트림 환경에서도 고정된 메모리로 높은 정밀도를 유지하며, 특히 tail(꼬리) 영역에서의 정확도에 강점을 갖습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의분위수 계산을 위한 확률 밀도 추정용 데이터 요약 구조목적중위수, 분위수 계산을 메모리 효율적으로 수행필요성전체 데이터를 저장하지 않고 정확한 분위수 추정 필요t-digest는 평균값이 아닌 분포 형태를 요약해 통계적으로 의미 있는 추정을 가능하게 함2. 특징특징설명비교메모리 효율성수백만 건도 수백 KB 이내 ..

Topic 2026.01.29

Snappy

개요Snappy는 Google에서 개발한 경량 고속 무손실 압축 알고리즘으로, 속도를 최우선으로 설계되었습니다. 압축률보다 압축/해제 속도를 중시하며, 로그 수집, 빅데이터 처리, 데이터베이스 등 고처리량 환경에 적합합니다. 다양한 언어와 플랫폼에서 사용되며, 특히 Hadoop, Kafka, Cassandra 등에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의매우 빠른 압축 및 해제를 지원하는 무손실 압축 알고리즘목적실시간/고속 처리 환경에서의 병목 제거필요성zlib 등 고압축 알고리즘의 느린 속도를 대체Snappy는 CPU 사용률이 낮고 압축/해제 속도가 매우 빠르며, 평균 압축률은 중간 수준2. 특징특징설명비교초고속 압축/해제250MB/s~500MB/s 수준zlib 대비 3~5배 빠름..

Topic 2026.01.29

LZ4

개요LZ4는 매우 빠른 압축 및 복원 속도를 제공하는 무손실 데이터 압축 알고리즘으로, LZ77 계열 알고리즘 중 하나입니다. 낮은 압축률 대신 초고속 성능을 제공하며, 로그 수집, 데이터베이스, 게임 엔진, 스트리밍 등 성능 중심의 환경에서 널리 사용됩니다. 프랑스의 Yann Collet이 개발하였으며, 오픈소스로 배포되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의빠른 속도를 중시하는 경량 무손실 압축 알고리즘목적데이터의 빠른 전송과 실시간 처리를 위한 고속 압축필요성느린 압축 알고리즘으로 인한 병목 제거압축과 복원 모두 매우 빠르며, 특히 압축 해제 속도는 업계 최고 수준2. 특징특징설명비교초고속 속도복원 속도 1GB/s 이상 가능zlib보다 최대 10배 빠름낮은 압축률속도 중심이므로 압축 효율은..

Topic 2026.01.28

Apache ORC(Optimized Row Columnar)

개요Apache ORC는 하둡(Hadoop) 기반의 대규모 데이터 처리에 최적화된 컬럼 지향(Columar) 저장 포맷으로, 빠른 압축률과 고속 읽기 성능을 제공하는 것이 특징입니다. Hive, Spark, Trino 등의 빅데이터 처리 엔진에서 널리 활용되며, 데이터 분석 효율성과 저장 공간 최적화에 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의컬럼 단위로 데이터를 저장하고 압축하는 고성능 파일 포맷목적대규모 데이터 분석의 성능 최적화필요성텍스트 기반 포맷(CSV, JSON)의 비효율 해소 및 컬럼 기반 처리 개선ORC는 대용량의 정형 데이터를 대상으로 한 효율적인 저장과 처리에 적합2. 특징특징설명비교컬럼 지향 포맷컬럼 단위로 데이터 저장Row 기반보다 빠른 질의 성능고압축률Zlib, Snapp..

Topic 2026.01.28

FlatBuffers

개요FlatBuffers는 Google이 개발한 고성능 직렬화 라이브러리로, 직렬화된 데이터를 역직렬화 없이 직접 액세스할 수 있는 구조를 제공합니다. 특히 게임, 모바일, IoT 환경과 같이 메모리 사용이 제한되고 성능이 중요한 환경에서 유용하며, 메시지 파싱 없이 즉시 데이터 조회가 가능하다는 점에서 Protocol Buffers와 차별화됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의직렬화된 데이터를 바로 읽을 수 있는 포맷을 제공하는 직렬화 라이브러리목적빠른 읽기 속도, 낮은 메모리 사용, 역직렬화 제거필요성실시간 처리 환경에서의 파싱 비용 최소화데이터를 일회성 구조가 아닌 공유 가능한 형태로 직렬화하여 활용2. 특징특징설명비교Zero-Copy역직렬화 없이 바로 읽기 가능Protobuf은 역직렬화 필요..

Topic 2026.01.28

Protobuf(Protocol Buffers)

개요Protocol Buffers(Protobuf)는 Google에서 개발한 언어 중립적, 플랫폼 중립적, 확장 가능한 구조화 데이터 직렬화 메커니즘입니다. 작은 크기, 빠른 처리 속도, 명확한 데이터 구조 정의를 통해 마이크로서비스, RPC, 메시지 큐, 저장소 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의구조화된 데이터를 직렬화하기 위한 바이너리 포맷과 인터페이스 정의 언어(IDL)목적언어 간 데이터 교환 최적화 및 네트워크 전송 최소화필요성JSON, XML 대비 크기 및 처리 성능 개선 필요IDL을 통해 .proto 파일에 데이터 구조를 정의하고, 코드 생성기로 각 언어의 클래스를 자동 생성함2. 특징특징설명비교경량 바이너리 포맷JSON보다 크기가 작고 빠름XML보다 10..

Topic 2026.01.28

Apache Avro

개요Apache Avro는 Apache Hadoop 생태계에서 널리 사용되는 데이터 직렬화 프레임워크로, 구조화된 데이터를 효율적으로 저장하고 교환하기 위한 이식성과 성능 중심의 포맷입니다. JSON 기반의 명시적 스키마(schema)와 바이너리 직렬화를 결합하여 빠른 처리, 작은 크기, 언어 간 호환성을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의JSON 기반 스키마를 사용하는 데이터 직렬화 시스템목적데이터 저장, 전송, RPC를 위한 효율적 포맷 제공필요성스키마 명시와 변경 가능성이 높은 환경에서의 데이터 정합성 유지Avro는 스키마와 데이터를 함께 저장하여, 데이터 자체만으로도 의미 해석이 가능함2. 특징특징설명비교스키마 명시데이터 구조를 명확히 기술Protobuf, Thrift 등과 유사스키마 진화 ..

Topic 2026.01.28

RocksDB

개요RocksDB는 Facebook에서 LevelDB를 기반으로 개발한 고성능 임베디드(embedded) 키-값(key-value) 저장 엔진입니다. 디스크 기반의 LSM(Log-Structured Merge) 트리 구조를 사용하여 높은 쓰기 성능과 낮은 지연(latency)을 보장하며, 대규모 스토리지 시스템과 성능 민감한 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LSM 트리 기반의 고성능 키-값 저장 엔진목적쓰기 집약적인 워크로드의 저장 효율성 극대화필요성대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하는 엔진 필요RocksDB는 로컬 스토리지에서 높은 IOPS를 제공하며 다양한 NoSQL 시스템의 백엔드로 채택되고 있습니다.2. 특징특징설명비교LSM 기반 구조쓰기 버퍼 → SST..

Topic 2026.01.27

CRUSH(Controlled Replication Under Scalable Hashing)

개요CRUSH는 Ceph 분산 파일 시스템에서 사용하는 데이터 배치 알고리즘으로, 데이터의 위치를 중앙 메타데이터 없이 결정하는 탈중앙화된 방식의 해시 기반 알고리즘입니다. 확장성과 안정성, 데이터 균형 유지가 핵심이며, OSD(Object Storage Daemon) 간에 데이터를 자동으로 분산 배치합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의분산 환경에서 데이터를 해시 기반으로 배치하고 복제하는 알고리즘목적데이터 균형, 확장성, 장애 복구 최적화필요성중앙 집중식 메타데이터로 인한 병목 제거, 자동 분산 배치 필요노드 추가/제거 시에도 일관된 데이터 분포와 최소한의 재배치 보장2. 특징특징설명비교메타데이터 비의존중앙 서버 없이 데이터 위치 계산HDFS는 네임노드 필요가중치 기반 분산디바이스 용량 비례로 ..

Topic 2026.01.27

EPaxos(Egalitarian Paxos)

개요EPaxos(Egalitarian Paxos)는 리더(Leader) 없이 고가용성과 낮은 지연시간을 제공하는 합의(Consensus) 알고리즘으로, Google의 Spanner나 Microsoft의 Azure Storage와 같이 글로벌 분산 시스템에 적합합니다. Paxos의 확장 형태로, 명령 간 의존성을 기반으로 병렬 처리를 극대화하고, 리더 장애에 대한 복원력을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Paxos 기반의 리더리스(leaderless) 분산 합의 알고리즘목적고가용성, 낮은 지연, 리더 병목 해소필요성리더 중심 구조의 단일 장애점(SPOF) 및 처리 병목 해결각 노드가 동등하게 작동하면서도 정합성을 유지할 수 있는 구조2. 특징특징설명비교리더 없음모든 노드가 병렬로 제안 가능M..

Topic 2026.01.26

Tail-based Sampling

개요Tail-based Sampling은 분산 트레이싱 시스템에서 모든 트레이스를 수집한 후, 사후에 중요한 트레이스를 선택적으로 저장하거나 분석하는 방식입니다. 이는 사전에 결정되는 Head-based Sampling과 달리, 전체 요청에 대한 전후 맥락을 고려하여 샘플링을 결정할 수 있어, 성능 병목, 에러, SLA 위반 등의 문제를 보다 정밀하게 파악하는 데 적합합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의전체 트레이스 데이터를 임시 저장 후, 유의미한 트레이스만 최종 저장하는 방식목적중요한 요청/이상 징후 중심의 고품질 분석 제공필요성Head-based 방식의 정보 손실 보완 및 운영 인사이트 확보전체 트레이스를 대상으로 분석하므로, 세밀한 운영 분석이 가능함2. 특징특징설명비교사후 결정트레이스 종..

Topic 2026.01.26

W3C Trace Context

개요W3C Trace Context는 다양한 분산 시스템과 서비스 간에 추적 정보를 일관되게 전달하기 위한 표준입니다. 특히 클라우드 네이티브 환경에서 마이크로서비스 간 요청 흐름을 추적하는 데 중요한 역할을 하며, OpenTelemetry 및 Jaeger, Zipkin 등 주요 분산 트레이싱 시스템과 호환됩니다. HTTP 요청 헤더에 traceparent와 tracestate를 추가하여 구현됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의분산 추적 정보를 HTTP 헤더를 통해 전달하기 위한 W3C 표준목적서비스 간 요청 추적의 일관성과 상호운용성 확보필요성다양한 플랫폼과 언어 간 통합 추적 구현 필요마이크로서비스 및 서버리스 아키텍처에서 핵심 추적 도구로 활용2. 특징특징설명비교경량 표준단순한 텍스트 기반 ..

Topic 2026.01.25

Jaeger

개요Jaeger는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 관리하는 오픈소스 분산 추적 시스템으로, 마이크로서비스 기반 애플리케이션에서 요청 흐름을 추적하고 성능 병목을 분석하며, 시스템의 의존 관계를 시각화합니다. OpenTracing 표준을 기반으로 하며, 성능 최적화 및 장애 진단에 필수적인 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의서비스 간 요청 흐름을 시각화하고 추적하는 분산 트레이싱 시스템목적병목 탐지, 성능 분석, 서비스 관계 분석필요성마이크로서비스 아키텍처에서의 복잡한 요청 흐름 추적 필요서비스 간 호출의 흐름을 투명하게 파악하여 디버깅 및 최적화 가능2. 특징특징설명비교OpenTracing 기반표준 API를 사용한 추적 데이터 수집OpenTeleme..

Topic 2026.01.25

HTTPS RR + NTS(Network Time Security)

개요HTTPS 리소스 레코드(HTTPS RR)와 NTS(Network Time Security)는 각각 클라이언트와 서버 간 안전한 연결 설정과 신뢰할 수 있는 시간 동기화를 위한 기술입니다. 특히 HTTPS RR은 SVCB 레코드를 기반으로 하여 서비스 엔드포인트 정보를 DNS에 포함시키고, NTS는 NTP(Network Time Protocol) 통신에 보안 계층을 추가하여 중간자 공격을 방지합니다. 이 두 기술의 결합은 DNS 기반의 보안성과 서비스 연결의 무결성을 강화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 HTTPS RRSVCB 기반의 새로운 리소스 레코드로, 보안 연결 정보를 DNS에 포함NTSNTP에 인증 및 무결성 보호 기능을 추가한 보안 프로토콜공통 목적서비스 접속 및 시간 동기화의 보안성..

Topic 2026.01.24

SVCB(Service Binding)

개요SVCB(Service Binding) 레코드는 도메인 네임 시스템(DNS)에 새로운 유형의 레코드로, 클라이언트가 네트워크 서비스를 효율적이고 보안적으로 연결할 수 있도록 다양한 정보를 제공합니다. 기존 A, AAAA, SRV 레코드를 대체하거나 보완하며, HTTPS 및 기타 보안 중심 프로토콜과의 통합에 최적화되어 있습니다. 특히 QUIC, DoH, DoQ 등 최신 전송 프로토콜과의 연계를 용이하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DNS에서 서비스 설정 정보를 포함하는 레코드 유형목적클라이언트가 서비스 최적 경로 및 구성 정보를 사전에 획득필요성보안성 강화 및 접속 시간 단축, 프로토콜 유연성 확보IETF RFC 9460에 정의되어 있으며, HTTPS 레코드의 기반이 됩니다.2. 특징특..

Topic 2026.01.23

Token

개요Token은 시스템 간 사용자 인증 및 권한 부여를 위한 디지털 자격 증명입니다. 웹 애플리케이션, API, 분산 시스템, 블록체인 등 다양한 환경에서 사용자 또는 시스템의 신원을 안전하게 검증하고 보호된 리소스 접근을 제어하는 데 사용됩니다. 암호화 및 서명 기반의 보안을 제공하며, 인증 상태를 상태 비저장(stateless) 방식으로 유지할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 인증 및 권한 부여를 위해 사용되는 디지털 문자열 또는 객체목적세션 유지 없이 안전하게 사용자 인증 상태 전달필요성분산 시스템에서 신뢰 가능한 인증 메커니즘 필요토큰은 API 인증, SSO, OAuth, JWT 등 다양한 방식에 활용됩니다.2. 특징특징설명비교Stateless서버에 세션 저장 불필요쿠키 기..

Topic 2026.01.23

Leaky Bucket

개요Leaky Bucket 알고리즘은 컴퓨터 네트워크에서 데이터 패킷 흐름을 제어하기 위해 사용되는 트래픽 셰이핑(traffic shaping) 및 속도 제한(rate limiting) 기법입니다. 일정한 속도로 데이터를 흘려보내는 ‘양동이에서 물이 새는’ 개념을 기반으로 하며, QoS(Quality of Service), DDoS 방지, API 호출 제한 등 다양한 환경에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의버퍼 큐에 들어온 요청을 일정한 속도로 처리하는 알고리즘목적트래픽 급증 시 네트워크 안정성 확보 및 처리율 제어필요성자원 남용 방지 및 서비스 품질(QoS) 유지이 알고리즘은 버스트 트래픽을 평탄화하여 시스템 부하를 줄이는 데 효과적입니다.2. 특징특징설명비교일정한 처리 속도큐에서 고정..

Topic 2026.01.22

NetworkPolicies

개요NetworkPolicies는 Kubernetes 클러스터 내 파드(Pod) 간, 혹은 파드와 외부 간의 네트워크 트래픽을 제어하는 리소스입니다. 네트워크 수준의 보안을 구현하며, 기본적으로 모든 트래픽을 허용하는 Kubernetes 네트워크 모델에서 최소 권한 원칙을 적용할 수 있게 합니다. CNI(Container Network Interface) 플러그인의 지원이 필요하며, 파드의 라벨과 네임스페이스를 기준으로 정책을 적용합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의파드 간 또는 외부와의 네트워크 트래픽을 제어하는 정책목적네트워크 보안 강화 및 통신 제한필요성트래픽 제어 없이는 모든 파드 간 통신 허용됨보안 중심의 네트워크 설계를 위해 필수적인 구성 요소입니다.2. 특징특징설명비교라벨 기반 정책라..

Topic 2026.01.22

Pod Security Standards (PSS)

개요Pod Security Standards(PSS)는 Kubernetes에서 파드(Pod) 수준의 보안을 보장하기 위한 정책 집합으로, Kubernetes 클러스터 내에서 실행되는 워크로드의 보안 위험을 줄이기 위해 제안되었습니다. PodSecurity Admission 컨트롤러를 통해 적용되며, 기본적으로 세 가지 수준(Baseline, Restricted, Privileged)의 정책으로 구성됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Kubernetes 파드에 적용할 수 있는 표준 보안 정책 세트목적파드 보안 강화 및 클러스터 무결성 유지필요성잘못 구성된 파드로 인한 보안 위협 차단보안 표준을 적용함으로써 운영 환경에서의 일관된 보안 수준 확보가 가능합니다.2. 특징특징설명비교수준별 보안 정책Pri..

Topic 2026.01.21

AppArmor(Application Armor)

개요AppArmor는 리눅스에서 애플리케이션 별로 접근 가능한 리소스를 제어하기 위한 보안 모듈입니다. LSM(Linux Security Module) 프레임워크를 기반으로 하며, 텍스트 기반의 프로파일을 사용하여 각 프로그램이 접근할 수 있는 파일, 네트워크, 시스템 자원을 제한합니다. 시스템 관리자는 AppArmor를 통해 특정 애플리케이션의 행동을 사전에 정의하고 통제할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의리눅스에서 프로세스별 접근 제어를 수행하는 보안 프레임워크목적파일 시스템, IPC, 네트워크 등에 대한 접근 제한필요성프로그램별 최소 권한 원칙 적용 및 침해사고 방지AppArmor는 화이트리스트 방식으로 동작하며, 예측 가능한 정책을 기반으로 리스크를 줄입니다.2. 특징특징설명비교프..

Topic 2026.01.21
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