기술 가이드

소셜 엔지니어링 공격 유형과 방어 기법소셜 엔지니어링이란 무엇인가?소셜 엔지니어링(Social Engineering)은 사람의 심리와 행동을 악용하여 보안 시스템을 우회하거나 정보를 탈취하는 공격 기법입니다.이 공격 방식은 기술적 취약점이 아닌 인간의 신뢰와 부주의를 이용하기 때문에 매우 교묘하며, 실수로 이어질 가능성이 높습니다.보통 이메일, 전화, 메시지, 직접 대면 등 다양한 수단을 통해 속임수를 사용하여 공격 대상자로부터 비밀번호, 개인정보, 기업 내부정보 등을 얻어냅니다.즉, "사람을 해킹"하는 방법이라고 할 수 있습니다.1.소셜 엔지니어링 공격의 주요 유형1. 피싱(Phishing)피싱은 가장 대표적인 소셜 엔지니어링 공격으로, 정교하게 위장된 이메일이나 메시지를 보내 수신자가 악성 링크를 클..

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기업을 위한 보안 감사 체크리스트 작성법: 정보 보호의 첫걸음보안 감사란 무엇인가?보안 감사(Security Audit)는 기업의 정보 시스템, 네트워크, 데이터 처리 절차 등이 정책과 규정에 따라 적절히 관리되고 있는지를 평가하는 프로세스입니다. 이 과정은 내부 감사팀 또는 외부 보안 전문가에 의해 수행되며, 조직의 보안 상태를 점검하고 개선 사항을 도출하는 데 목적이 있습니다.최근 사이버 위협이 날로 정교해짐에 따라, 기업의 보안 감사는 단순 점검을 넘어 위험 예방과 대응을 위한 필수 요소가 되고 있습니다. 특히 개인정보보호법, ISO 27001, GDPR 등 규제를 준수하기 위해서는 정기적인 보안 감사 수행과 체크리스트 기반 점검이 필요합니다.왜 기업 보안 감사가 중요한가?1. 보안 사고 예방기업은..

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이중 인증(2FA)의 중요성과 설정 방법: 계정 보안의 필수 전략1. 이중 인증(2FA)란 무엇인가?이중 인증(Two-Factor Authentication, 이하 2FA)은 로그인 시 두 가지 이상의 인증 요소를 요구하는 보안 절차입니다. 기존의 단일 비밀번호 인증만으로는 해커의 공격에 취약하다는 점에서, 2FA는 계정 보안을 획기적으로 강화하는 방법으로 널리 채택되고 있습니다.2FA는 보통 다음 세 가지 요소 중 두 가지를 결합합니다:지식 요소: 사용자가 알고 있는 정보 (예: 비밀번호, PIN)소지 요소: 사용자가 가지고 있는 것 (예: 스마트폰, 보안 토큰)생체 요소: 사용자의 신체적 특징 (예: 지문, 얼굴 인식)예를 들어, 로그인 시 비밀번호를 입력한 후 휴대폰으로 전송된 일회용 인증번호(OT..

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랜섬웨어 공격 대응 및 예방 전략: 기업과 개인을 위한 실질적 가이드랜섬웨어란 무엇인가?랜섬웨어(Ransomware)는 악성코드(Malware)의 일종으로, 사용자의 데이터를 암호화한 뒤 금전(주로 비트코인 등 암호화폐)을 요구하는 사이버 범죄 수단입니다. ‘랜섬(Ransom)’은 몸값을 의미하는 단어로, 공격자는 피해자에게 데이터를 복구할 수 있는 열쇠를 제공하는 조건으로 돈을 요구합니다.이러한 공격은 단순한 개인 PC 사용자를 넘어, 병원, 교육기관, 금융사, 제조업체, 정부기관 등 막대한 데이터를 보유한 조직들을 타깃으로 확대되고 있습니다. 최근에는 '더블 익스포저(Double Extortion)' 방식처럼 데이터를 암호화함과 동시에 유출하여 협박하는 유형도 늘고 있어 대응 전략 마련이 시급합니다...

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텐서플로우 vs 파이토치: 머신러닝 대표 프레임워크 비교 분석1. 인공지능 시대, 왜 TensorFlow와 PyTorch가 중요한가?인공지능(AI)과 딥러닝(Deep Learning) 분야에서 개발자와 연구자들이 가장 많이 사용하는 두 프레임워크는 바로 **TensorFlow(텐서플로우)**와 **PyTorch(파이토치)**입니다. 이 두 프레임워크는 뉴럴 네트워크 설계부터 학습, 배포까지 전 과정을 지원하며, AI 모델 개발에 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.TensorFlow는 2015년 구글(Google)이 오픈소스로 공개한 라이브러리이며, PyTorch는 2016년 페이스북(Facebook, 현 Meta)이 출시한 프레임워크입니다. 두 프레임워크 모두 Python 기반이며, 딥러닝 모델을 구축하고..

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머신러닝을 위한 데이터 전처리 기법 총정리1. 데이터 전처리란 무엇인가? 머신러닝 성공의 열쇠머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 기술입니다. 하지만 아무 데이터나 바로 머신러닝 알고리즘에 적용할 수는 없습니다. 데이터의 품질이 모델 성능을 좌우한다는 말이 있을 정도로, 머신러닝에서 데이터 전처리는 필수적인 단계입니다.데이터 전처리란 원시 데이터를 정제(cleaning)하고, 변환(transforming)하며, 분석 및 학습에 적합한 구조로 가공하는 과정을 말합니다. 이 과정은 단순히 결측값을 채우거나 이상치를 제거하는 수준을 넘어서, 모델이 학습하기 쉽게 데이터를 논리적으로 재배열하고 정규화하는 작업까지 포함합니다.실제 프로젝트에서 데이터 전처리에..

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강화학습(Reinforcement Learning)의 원리와 응용 분야강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 행동(Action)에 따른 보상(Reward)을 기반으로 학습하는 기계학습(Machine Learning)의 한 분야입니다. 일반적인 지도학습(Supervised Learning)과는 달리, 강화학습은 정답 데이터를 미리 주지 않고, 환경(Environment)과 상호작용하면서 스스로 학습합니다.강화학습의 기본 개념은 매우 단순합니다. 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 속에서 어떤 상태(State)를 관찰한 뒤, 행동(Action)을 선택하고, 그 결과로 보상(Reward)을 받습니다. 에이전트는 이 보상을 최대화하도록 행동 전략(Pol..

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자연어 처리(NLP)란 무엇인가?현대의 디지털 기술 환경에서는 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술이 필수적으로 자리 잡고 있습니다. **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)**는 인공지능(AI) 기술 중에서도 인간의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 핵심 분야입니다. 우리가 사용하는 검색 엔진, 번역 서비스, 음성 인식 시스템, 챗봇 등에 모두 자연어 처리 기술이 활용되고 있습니다.NLP는 컴퓨터 과학, 인공지능, 언어학 등이 융합된 기술로서 텍스트 또는 음성 데이터를 분석하고, 문법적 구조나 의미를 파악하며, 궁극적으로는 기계가 사람처럼 언어를 ‘이해’하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 NLP의 기초 개념, 주요 기술, 실제 활용 사례, 그리..

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AI 이미지로 수익 창출하기: POD와 마케팅 활용법인공지능(AI)의 진화는 이미지 생성 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 이제 창작자들은 손쉽게 고퀄리티의 비주얼 콘텐츠를 만들어 수익화할 수 있게 되었습니다. 그 중심에는 AI 기반 이미지 생성 도구들—대표적으로 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion—이 있으며, 이들은 단순한 창작 보조를 넘어 실제 수익 모델로 연결되고 있습니다.이 글에서는 AI로 생성한 이미지를 활용하여 실제 수익을 창출하는 대표적 방법인 POD(Print On Demand) 플랫폼 활용법과 함께, 디지털 마케팅 전략에 어떻게 통합할 수 있는지를 구체적으로 살펴보겠습니다.1. AI 이미지 생성으로 수익 창출이 가능한 이유기존의 디자인 작업은 전문 ..

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Midjourney를 활용한 브랜딩 이미지 제작 실전 사례인공지능 이미지 생성 기술이 급속히 발전함에 따라, 브랜드 디자인의 접근 방식도 획기적으로 변하고 있습니다. 그 중심에는 텍스트 기반 이미지 생성 AI인 Midjourney가 있습니다. 단 몇 줄의 프롬프트만으로 고퀄리티 일러스트, 콘셉트 이미지, 로고 아이디어까지 제작이 가능한 이 도구는, 이제 디자이너뿐 아니라 마케터와 1인 크리에이터에게도 필수적인 브랜딩 도구로 자리잡고 있습니다. 본 콘텐츠에서는 Midjourney를 이용해 실전에서 브랜딩 이미지를 어떻게 제작할 수 있는지, 그리고 어떤 식으로 전략적으로 활용할 수 있는지를 구체적인 사례와 함께 설명드리겠습니다.Midjourney란 무엇인가?Midjourney는 Discord를 기반으로 작동..