데이터 반출 없는 다 기관 협업 인공지능 학습 인프라

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사이버 보안의 3요소: 기밀성, 무결성, 가용성

사이버 보안의 3요소는 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability)이며, 영문 앞 글자를 따서 'CIA Triad'라고도 부릅니다. 이 세 가지 요소는 정보 자산을 안전하게 보호하기 위한 핵심 원칙으로, 어느 하나라도 무너지면 심각한 보안 사고로 이어질 수 있습니다.1. 기밀성 (Confidentiality)개념정보를 포함한 모든 자산에 대해 오직 인가된 사용자만이 접근할 수 있도록 통제하는 원칙입니다. '알아야 할 사람만 알아야 한다(Need-to-know)'는 원칙과 일맥상통하며, 허가되지 않은 정보 유출을 방지하는 것을 목표로 합니다.​주요 기술암호화(Encryption): 데이터를 알아볼 수 없는 형태로 바꾸어 허가된 사용자만 복호화 키를 통..

공격 표면 (Attack Surface)

사이버 보안에서 공격 표면(Attack Surface)이란 해커가 시스템에 무단으로 접근하여 데이터를 훔치거나 손상시키기 위해 악용할 수 있는 모든 진입점(entry points)의 총합을 의미합니다.​쉽게 말해, 외부의 공격에 노출되어 있는 우리 회사나 개인 시스템의 모든 '문과 창문'이라고 생각할 수 있습니다. 이 '문과 창문'이 많고 관리가 허술할수록 공격 표면은 넓어지고, 해킹당할 위험은 커집니다.공격 표면의 종류공격 표면은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.1. 디지털 공격 표면​네트워크와 인터넷을 통해 접근할 수 있는 모든 자산을 포함합니다. 이는 가장 일반적인 공격 경로입니다.예시: 웹사이트, 서버, VPN, 방화벽, 이메일 계정, 클라우드 스토리지, API, 모바일 앱 등​2. 물리적 공격..

주요 공격 벡터 유형

공격 벡터는 공격자가 시스템에 침투하기 위해 사용하는 경로와 방법을 의미하며, 크게 기술적 취약점을 이용하는 방식과 인간의 심리를 이용하는 방식으로 나눌 수 있습니다.1. 사회 공학 (Social Engineering)기술이 아닌 사람의 심리나 실수를 이용해 정보를 탈취하거나 악성 행위를 유도하는 공격입니다.피싱 (Phishing): 이메일, 문자(스미싱), 메신저 등을 통해 금융 기관이나 유명 기업으로 위장하여 계정 정보나 비밀번호 입력을 유도합니다.스피어 피싱 (Spear Phishing): 특정 개인이나 조직을 목표로 맞춤형 정보를 담아 보내는 정교한 피싱 공격입니다.비싱 (Vishing): 음성(Voice) 통화를 이용한 피싱으로, 콜센터 직원 등을 사칭하여 정보를 빼냅니다.미끼 (Baiting)..

'공격 벡터'에서 '벡터(vector)'라는 단어의 유래

'공격 벡터'에서 '벡터(vector)' 라는 단어를 사용하는 이유는 이 단어가 가진 '방향과 경로를 통해 무언가를 전달하는 매개체' 라는 핵심 의미 때문입니다. 이는 주로 생물학과 수학/물리학에서 유래한 비유입니다.1. 생물학적 비유 (질병의 전파)​가장 강력한 비유는 생물학의 '매개체(vector)'입니다.생물학에서 벡터란? 말라리아를 옮기는 모기처럼, 병원균을 한 숙주에서 다른 숙주로 옮기는 생물을 의미합니다. 모기 자체가 질병은 아니지만, 질병을 전달하는 경로이자 수단이 됩니다.사이버 보안의 적용: 이와 마찬가지로, 피싱 이메일은 악성코드라는 '병원균(pathogen)'을 공격자로부터 사용자 컴퓨터라는 '숙주(host)'로 전달하는 '공격 벡터'가 됩니다. 이메일 자체가 해킹은 아니지만, 해킹을 ..

KL 발산 기반 Non-IID 정량 분석 및 연합학습 최적화

연합학습(Federated Learning)의 최대 난제는 각 로컬 기관(Client)의 데이터가 서로 다른 분포를 가지는 Non-IID(Not Identically and Independently Distributed) 특성을 띈다는 점입니다. 이를 해결하기 위해 KL 발산(Kullback-Leibler Divergence)을 활용하여 데이터 이질성을 정량화하고 적합한 학습 전략, 또는 병합 전략을 선택할 수 있습니다.1. 수학적 배경: KL-Divergence와 데이터 분포KL-Divergence는 두 확률분포 $P$와 $Q$ 사이의 차이를 측정하는 지표입니다. 물리학의 엔트로피 개념과 밀접한 관련이 있으며, 정보이론에서는 '실제 분포 $P$를 근사 분포 $Q$로 모델링했을 때 발생하는 정보 손실량'..