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개요Threat-Led Penetration Testing(TLPT)은 실제 위협 행위자의 전술, 기법, 절차(TTPs)를 기반으로 기관의 사이버 방어 능력을 테스트하는 고도화된 보안 평가 방식입니다. 유럽에서는 TIBER-EU(Threat Intelligence-based Ethical Red Teaming)라는 표준화된 프레임워크로 제도화되어 금융기관 중심으로 확산되고 있으며, 사이버 레질리언스를 확보하기 위한 선진적 대응 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의TLPT(Threat-Led Pen Testing): 위협 인텔리전스 기반 시나리오로 설계된 침투 테스트로, 보안 시스템의 실전 대응력 평가TIBER-EU: 유럽중앙은행(ECB) 주도 아래 수립된 금융권 특화 TLPT 가이드라인목적: 침..

개요FDS(Fraud Detection System)는 금융, 통신, 이커머스, 핀테크 등 다양한 산업 분야에서 이상 거래 및 부정 행위를 실시간으로 탐지하고 대응하기 위한 시스템입니다. FDS는 다양한 데이터 분석 기법(규칙 기반, 머신러닝 기반 등)을 활용하여 정상 거래 패턴과 비교해 비정상적 행위나 거래를 신속하게 식별하고, 위험을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의비정상적 거래나 행동 패턴을 실시간 또는 준실시간으로 탐지하고 차단하는 시스템목적금융사기, 개인정보 탈취, 통신 사기, 이상 거래 등을 방지필요성디지털 전환 가속화에 따른 새로운 형태의 부정행위 증가 대응FDS는 주로 실시간 모니터링, 패턴 분석, 이상 징후 탐지, 알림 및 대응 조치로 구성됩니다...

개요망연계는 내부망과 외부망 간의 정보를 안전하게 주고받기 위한 보안 기술입니다. 주로 공공기관이나 금융기관처럼 민감한 데이터를 다루는 곳에서 정보 유출 방지를 위해 도입되고 있습니다. 최근에는 디지털 전환과 재택근무 확산으로 인해 망연계의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의망연계는 보안이 필요한 내부망(업무망)과 상대적으로 개방된 외부망(인터넷망)을 물리적 또는 논리적으로 분리한 상태에서, 필요한 데이터만 제한적으로 전달하기 위한 보안 아키텍처입니다.목적: 사이버 공격이나 정보 유출로부터 내부 시스템을 보호함과 동시에, 업무 효율성을 해치지 않기 위한 균형 추구필요성: 보안 위협이 고도화되고, 내부망까지 침투하는 사례가 증가함에 따라 망분리 환경에서도 안전한 자료 교환을 위한 기술적 수..

개요Chinese Wall 모델은 기업 내에서 발생할 수 있는 이해 충돌(Conflict of Interest) 상황을 방지하기 위해 설계된 동적 접근 제어 모델입니다. 주로 금융, 회계, 법률, 컨설팅 산업 등에서 사용되며, 사용자가 특정 기업의 민감 정보를 열람한 이후, 경쟁사의 정보에 접근하지 못하도록 제한하는 방식으로 정보 보안과 윤리 기준을 동시에 실현합니다.1. 개념 및 정의Chinese Wall 모델은 사용자에게 최초에는 어떤 정보든 접근할 수 있도록 허용하지만, 일단 특정 회사(이해 상충 그룹)의 민감 정보에 접근하면, 같은 그룹 내의 다른 경쟁사 정보에는 접근할 수 없도록 제한하는 방식으로 작동합니다. 이 모델은 정보 분리 장벽(Wall)을 동적으로 형성하여, 이해 충돌을 사전에 차단하는..

개요데이터 손실 방지(DLP: Data Loss Prevention)는 기업 및 조직의 민감한 데이터를 보호하고, 내부 및 외부 유출을 방지하는 보안 솔루션입니다. DLP는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크 환경에서 데이터 보안을 강화하여 규제 준수 및 정보 보호를 실현하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 DLP의 개념, 주요 기능, 보안 이점, 활용 사례 및 도입 시 고려해야 할 사항을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의DLP란?DLP(Data Loss Prevention)는 기업의 중요한 데이터가 무단으로 유출되거나 삭제되는 것을 방지하는 보안 솔루션입니다. 개념 설명 DLP데이터 손실 및 유출을 방지하는 보안 솔루션민감 데이터 보호신용카드 정보, 개인정보(PII), 금융 데이터 보호정책..

개요멀티파티 컴퓨테이션(Multi-Party Computation, MPC)은 여러 당사자가 자신들의 비밀 데이터를 공유하지 않고도 협력하여 연산을 수행할 수 있도록 하는 암호학적 기술입니다. MPC는 금융, 의료, 블록체인, AI 등 다양한 분야에서 데이터 프라이버시와 보안성을 강화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MPC의 개념, 주요 원리, 활용 사례 및 보안 이점을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의MPC란?멀티파티 컴퓨테이션(MPC)은 서로 신뢰하지 않는 여러 당사자가 비밀 데이터를 노출하지 않고 공동 연산을 수행하는 암호 기술입니다. 개념 설명 MPC (Multi-Party Computation)여러 참여자가 비밀 정보를 공유하지 않고 공동 연산을 수행하는 기술비밀 분할(Secr..