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Data Contracts Hub

개요Data Contracts Hub는 데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, 구조, 책임을 명시적으로 정의하고 추적하는 데이터 계약(Data Contract)을 중심으로 데이터를 공유하고 관리하는 플랫폼입니다. 데이터 품질 문제와 책임 불명확성 문제를 해소하며, 데이터 기반 의사결정과 자동화를 위한 핵심 인프라로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의Data Contracts는 데이터 생산자(개발자, 백엔드 시스템 등)와 소비자(데이터 엔지니어, 분석가 등) 간에 주고받는 데이터의 형식과 의미, 규칙, 변경 정책 등을 사전에 정의한 일종의 '계약서'입니다. 이를 통합 관리하고 실행하는 플랫폼이 Data Contracts Hub입니다.데이터 계약서: 스키마, 예외처리, 유효성 검사 규칙 포함계약의 자..

개요MLSecOps(Machine Learning Security Operations)는 머신러닝 시스템의 개발, 배포, 운영 단계 전반에 걸쳐 보안 리스크를 식별하고, 지속적으로 대응하기 위한 보안 중심 운영 전략이다. 이는 DevSecOps의 개념을 AI/ML 시스템에 확장 적용한 형태로, 데이터 보안, 모델 공격 방어, 무결성 검증, 정책 준수 등을 아우르는 통합적인 보안 프레임워크다.1. 개념 및 정의MLSecOps는 머신러닝 모델과 데이터 파이프라인의 보안을 위해 MLOps에 보안(Security)을 통합한 운영 철학이다. 데이터 수집부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 폐기까지 전 과정에 보안 관점의 자동화된 검증, 정책 적용, 탐지 및 대응 체계를 구축하는 것을 목표로 한다.2. 특징 항목 ..

개요Great Expectations(GX)는 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 데이터의 유효성, 정확성, 정합성을 사전에 자동 검증하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 데이터 품질 테스트를 코드로 정의하고, 문서화 및 자동화할 수 있는 기능을 제공하여 DevDataOps, MLOps 환경에서 데이터 신뢰성과 품질 통제를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋에 대해 기대(expectation)를 정의하고 검증하는 테스트 기반 품질 관리 도구오픈소스 프레임워크 (Python 기반)목적데이터 품질 테스트 자동화 및 결과 문서화데이터 이상 사전 탐지 및 SLA 준수필요성수동 품질 점검 한계, 데이터 품질 불일치 문제 대응ETL, 분석, AI의 품..

개요AI 시스템이 사회 전반에 빠르게 확산됨에 따라, 인공지능이 생성하거나 의사결정에 활용하는 결과에 대한 보안, 무결성, 책임성 확보가 중요해지고 있습니다. 이에 따라 ‘AI 보안 감사(AI Security Audit)’는 인공지능 시스템의 개발, 학습, 배포, 운영 전 과정에서 보안 위협 요소를 점검하고, 위협에 대한 방어체계를 갖추었는지 확인하는 필수 절차로 부각되고 있습니다. 이 글에서는 AI 보안 감사의 개념과 함께, 실무 적용 가능한 체크리스트 항목을 단계별로 정리합니다.1. AI 보안 감사란?AI 보안 감사는 머신러닝/딥러닝 기반 시스템에서 발생 가능한 보안 위협 요소를 식별하고, 이를 예방하거나 대응할 수 있도록 체계적으로 점검·검증하는 과정입니다. 이는 일반적인 정보보안 감사보다 다음 요..

개요데이터 오염 공격(Data Poisoning Attack)은 인공지능 모델의 학습 단계에서 고의적으로 왜곡된 데이터를 주입해 모델의 예측 정확도나 의사결정을 교란시키는 공격 기법입니다. 이는 AI의 '학습 기반 의존성'을 악용한 전략으로, 보안·금융·의료 등 고신뢰 AI가 요구되는 분야에서 AI 시스템의 무결성과 안전성을 위협하는 치명적 위협으로 떠오르고 있습니다. 본 글에서는 데이터 오염 공격의 개념, 유형, 실제 사례, 탐지 및 대응 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 데이터 오염 공격학습 데이터에 악의적 샘플을 삽입해 AI 모델의 학습 결과에 악영향을 주는 공격공격 대상지도 학습(Classification), 비지도 학습(Clustering), 강화학습 등공격 목적예측 정확도 저하..