eBPF 개념​

• 전통적인 커널 모듈 대신 동적으로 로드되는 방식으로 작동하여 커널 수준에서 안전한 코드를 실행할 수 있도록 설계된 고성능 기술
• 네트워크 모니터링, 보안, 침입탐지, 성능 최적화

eBPF 개념도, 핵심요소, 활용사례​

eBPF 개념도​

• 커널과 사용자 공간 간 컨텍스트 스위칭을 줄여 성능 최적화 및 코드 실행을 동적으로 업데이트할 수 있어 변화하는 요구에 신속히 대응 가능

eBPF 핵심요소​

기능	설명	비고
커널 내 코드 실행 환경	커널 공간에서 사용자 정의 코드 실행	유연성, 고성능
검증기(Verifier) 활용	무한 루프 방지 및 메모리 접근 검증	안정성 확보
네트워크 패킷 분석	트래픽 모니터링 및 패킷 필터링	DDoS 탐지
시스템 이벤트 후킹	시스템 호출, 커널 이벤트 후킹	침입 탐지(IDS)

eBPF 활용사례​

구분	활용 사례	설명
네트워크 보안	DDoS 공격 방지	악성 트래픽을 실시간 탐지 및 차단
침입 탐지	Falco 기반 침입 탐지	컨테이너 내 이상 행위 탐지
랜섬웨어 방지	파일 접근 패턴 모니터링	랜섬웨어 암호화 탐지 및 차단
애플리케이션 보안	특정 애플리케이션 트래픽 필터링	악성 앱 탐지 및 방어

eBPF 도입시 고려사항​

도전 과제	문제점	해결 방안
개발 복잡성	eBPF 프로그램 작성 및 디버깅이 어렵고 전문 기술 요구	eBPF 전용 개발 도구 및 문서화 강화
운영체제 의존성	최신 Linux 커널에서만 활용 가능, 타 OS 지원 부족	eBPF를 지원하는 OS 확장 연구 진행
보안 검증 의존성	검증기(Verifier)의 성능이 보안성 좌우	Verifier 강화 및 정적 분석 도구 활용

IoB 개념​

• IoT에서 생성되는 데이터를 기반으로 인간의 행동과 심리를 분석하는 기술적 접근 방식
• 개인화된 경험 제공, 행동 예측, 소비자 행동 모델링 / 프라이버시 침해, 데이터 편향 문제 등의 윤리적 논란

IoB 개념도, 동작원리, 주요 영향​

IoB 개념도​

IoB 동작원리​

구분	주요 과정	설명
데이터 수집	IoT 장치에서 데이터 획득	스마트워치, 스마트홈 기기 등에서 사용자 행동 데이터 수집
데이터 처리 및 분석	머신러닝 기반 분석	행동 패턴과 심리적 동기를 ML/DL로 분석
행동 변화 유도	개인 맞춤형 피드백 제공	분석 결과를 바탕으로 행동을 개선하는 피드백 전달

IoB가 데이터 분석에 미치는 주요 영향​

구분	주요 영향	설명
개인화된 데이터 분석	맞춤형 분석 가능	개별 사용자의 행동과 환경을 고려한 서비스 제공
행동 예측 및 의사결정 지원	미래 행동 예측	소비 패턴 분석을 통해 맞춤형 혜택 제공
고객 여정 최적화	구매 과정 개선	고객의 클릭 및 구매 데이터를 활용한 추천 알고리즘 적용
사회적 가치 창출	공공 데이터 활용	스마트 시티, 교통 시스템, 에너지 절약 등의 공공 문제 해결

IoB 도입시 고려사항​

구분	고려사항	해결 방안
프라이버시 침해 우려	데이터 수집 과정에서 개인정보 유출 가능	데이터 익명화 및 동의 기반 데이터 수집 방식 적용
데이터 편향 문제	특정 집단에 편향된 데이터로 분석 공정성 저하	다양한 출처의 데이터를 통합하여 편향 최소화
윤리적 책임	행동 유도가 특정 결과를 강제할 가능성	AI 윤리 기준을 기반으로 투명한 데이터 처리 및 피드백 제공

AIOps 개념​

• IT 운영 데이터를 분석하고, AI 기반으로 문제를 예측, 탐지, 해결하는 자동화 기술
• IT 운영의 효율성 제고, 서비스 중단 최소화, IT 인프라의 안정성 강화

AIOps 구성도, 구성요소, 활용방안​

AIOps 구성도​

AIOps 구성요소​

구분	내용	비고
데이터 수집 및 통합	IT 인프라 데이터를 중앙 집중화하여 실시간 분석 가능	로그, 이벤트, 메트릭 수집
머신러닝 및 AI 분석	머신러닝과 딥러닝을 활용하여 비정상 패턴을 식별	이상 탐지, 원인 분석
자동화 및 오케스트레이션	장애 발생 시 자동 복구 및 자원 최적화	자동 대응 조치 수행
가시성 및 대시보드	Grafana, Kibana 등을 활용한 IT 운영 상태 시각화	실시간 모니터링
자율 운영(Self-Healing)	시스템 오류 발생 시 AI가 원인 분석 후 자동 복구 수행	AI 기반 자동 복구

AIOps 활용방안​

구분	설명	활용 사례
이상 탐지 및 사전 경고	AI 기반 성능 및 보안 모니터링	AWS GuardDuty를 활용한 비정상 네트워크 패턴 탐지
IT 서비스 관리(ITSM) 최적화	AI 기반 티켓 자동 분류	ServiceNow AIOps를 활용한 장애 대응 프로세스 최적화
애플리케이션 성능 관리(APM)	AI 기반 성능 최적화	Dynatrace를 활용한 실시간 애플리케이션 트랜잭션 분석
하이브리드 클라우드 관리	클라우드 및 온프레미스 자원 관리	IBM Watson AIOps를 통한 IT 인프라 운영 최적화
보안 운영 자동화	AI 기반 보안 이벤트 분석	Splunk AIOps를 활용한 실시간 보안 로그 모니터링

연합학습 개념​

• 분산된 개별 장치에서 로컬 학습을 수행한 후 모델 업데이트만 공유하여 글로벌 모델을 생성하는 기법
• 데이터 송수신 및 모델 업데이트 공유 과정에서 보안 위협 발생 존재, 이를 보완하기 위한 보안 강화 기법 필요

연합학습 데이터 보안 위협 및 강화 기법​

연합학습 데이터 보안 위협 개념도​

연합학습 데이터 보안 위협​

구분	보안 위협	설명
중간자 공격	모델 업데이트 도난	공격자가 모델 업데이트를 탈취하여 민감한 데이터를 역추적하거나 모델 성능 저하 유발
노드 공격	중독 공격	공격자가 잘못된 데이터를 삽입하여 글로벌 모델 왜곡
데이터 편향	차별적 성능 문제	일부 참여자의 데이터가 학습되지 않아 특정 그룹의 예측 성능 저하
	개인정보 학습	개인정보, 민감정보를 그대로 학습하여 글로벌 모델 업데이트

연합학습 데이터 보안 강화 기법​

구분	보안 기법	내용
개인정보 보호	차분 프라이버시	모델 업데이트에 노이즈를 추가하여 민감 정보 보호
암호화 보안	TLS 및 동형 암호화	TLS를 통한 데이터 전송 보안, 동형 암호화를 활용한 암호화 상태 학습
실행 환경 보안	신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)	CPU 내 격리된 공간에서 학습 수행하여 외부 접근 차단
모델 무결성 보장	Byzantine Fault Tolerance(BFT)	악의적 업데이트를 탐지 및 배제하여 글로벌 모델 품질 유지
노드 신뢰성 확보	AI 기반 참여 노드 검증	K-평균 클러스터링을 활용하여 비정상적 업데이트 탐지

디지털 트윈 기반 상황인지 개념​

• 현실 세계의 데이터를 실시간으로 수집하고 디지털 공간 복제하여 현재 상태를 이해하고, 미래 상황을 예측하여 최적의 의사 결정을 지원
• 제조, 스마트시티, 의료 등 다양한 분야에서 실시간 의사 결정의 정확성과 신속성 제고 / 시뮬레이션 데이터 기반 가치 판단

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 구성도, 동작원리, 적용사례​

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 구성도​

디지털 트윈 기반 상황인지 동작원리​

단계	내용	비고
데이터 수집 및 통합	IoT 센서, CCTV, 클라우드에서 실시간 데이터 수집	센서 네트워크, 데이터 레이크
디지털 모델링	물리적 객체의 디지털 복제본 생성 및 가상 시뮬레이션	3D 모델링, 디지털 트윈 플랫폼
상황 분석 및 예측	AI 기반 데이터 분석을 통해 현재 및 미래 상황 예측	머신러닝, 딥러닝
의사 결정 지원	분석된 정보를 바탕으로 최적의 대응 방안 도출	의사 결정 시스템, 시뮬레이션

디지털 트윈 기반 상황인지 적용사례​

분야	설명	적용 사례
제조업	공장 기계 상태 실시간 모니터링 및 유지보수 최적화	Siemens MindSphere
스마트 시티	교통 흐름 및 재난 대비 시뮬레이션	싱가포르 디지털 트윈
의료	환자 데이터 기반 개인 맞춤형 치료 계획	GE Healthcare

디지털 트윈 기반 상황인지 기술 도전과제​

도전 과제	문제점	해결 방안
데이터 통합 및 표준화 부족	다양한 IoT 기기에서 비정형 데이터 수집	MQTT, OPC-UA 등 표준 프로토콜 적용
실시간 데이터 처리	대규모 데이터의 실시간 분석 어려움	엣지 컴퓨팅 및 클라우드 AI 연계
보안 및 개인정보 보호	디지털 트윈 모델이 공격에 취약	데이터 암호화 및 AI 기반 보안 모니터링 적용

망 분리 개념​

• 외부망을 통한 불법 접근과 내부 정보 유출을 차단하기 위해 내부 엄무망과 외부 인터넷망을 분리하는 망 차단 조치

망 분리 구성도, 구성요소​

망 분리 구성도​

망 분리 구성요소​

구분	유형	설명
물리적 망분리	PC 이중화	업무망, 인터넷망 PC 분리
	망전환 장치	망전환장치를 통해 업무용과 인터넷용 인터페이스 분리
	폐쇄망 구축	중요 정보 처리시 별도 차단 공간에 분리
논리적 망분리	SBC	서버 가상화 통한 인터넷망 분리
	CBC	사용자의 가상화 영역을 통한 인터넷망 분리

• 국가 네트워크 보안 프레임워크 정책을 준수하여 망 분리 달성

양자 키 분배 개념​

• 양자암호통신에서 송신자와 수신자에게 실시간으로 양자 키를 안전하게 분배하는 기술

양자 키 분배 구성도, 구성요소​

양자 키 분배 구성도​

• 키 분배 장비를 통해 생성된 암호키는 양자채널을 통해 전송, 암호문은 일반 채널로 전송

양자 키 분배 구성요소​

구분	구성요소	내용
하드웨어	양자광학계	단일광자 소스, 편광기, 검출기 등 양자 상태를 생성하고 측정하는 장치
	양자난수생성기	예측 불가능한 난수를 생성하여 키 분배에 사용
	변조기	광자의 위상, 편광 등을 변조하여 정보를 인코딩
	전자제어시스템	양자광학계와 변조기의 동기화 및 제어를 담당
	양자채널	비밀키 전송 채널
소프트웨어	프로토콜	BB84, E91 등 양자 키 분배를 위한 통신 규약
	구현 방식	단방향, 양방향 등 통신 방식

융합보안관제 개념​

• 컴퓨터/네트워크 상 정보의 위변조, 유출을 막기위한 정보보안과 개인의 신변 안전 및 주요시설 안전 관리를 위한 물리보안을 IT 신기술과 융합하여 미리 위협을 탐지하고 해결하기 위한 보안 관제
• 사이버 위협 증가 / 운영효율성, 원가절감 / 통합보안 요구, 빅데이터 활용 / 보안 관리 복잡성 증가, 사용자 편리성 제고

융합보안관제 구성도, 구성요소​

융합보안관제 구성도​

• SIEM을 활용한 통합 보안 이벤트 관제 필요

융합보안 관제 구성요소​

구분	세부요소	설명
정보수집	IoT 센서	환경 모니터링, 물체 움직임 감지 센서
물리보안	출입 통제기	인가자 이외의 출입 가능 통제
	영상 감시 시스템	영상 분석을 통한 인가/비인가자 판별
정보보안	접속관리	인증 및 패킷 분석, 침입차단
	NW 침입탐지 시스템	IDS, IPS 등을 통한 네트워크 보안
융합보안	통합 보안 이벤트 분석	물리/정보보안 이벤트를 통합 분석, 패턴 감지
	빅데이터 저장소	정보 및 보안 데이터 수집, 저장 및 가공
보안대응	침해 대응 장비	DDoS 대응 장비, 안티바이러스 등
	침해 관제 분석	침해 분석 및 탐지 분석 기능

안티드론 개념​

• 무인비행채 접근 탐지기술과 비행을 무력화 시키는 기술을 융합하여 드론 범죄나 테러 등을 예방하는 기술
• 사생활 침해 방지, 테러 방지, 보안시설 촬영 방지

안티드론 구성도, 핵심요소​

안티드론 구성도​

안티드론 핵심요소​

분류	기술요소	설명
탐지	레이더	X-band / Ku-band 이용 탐지
	RF 스캐너	통신 신호 분석
	광학카메라	강학신호 탐지 카메라 이용
	IR 카메라	IR 센서 탐지 카메라 이용
식별	육안식별	초고 고해상도 부착 식별
	전자식별	색채반응의 전자·원격식별
Hard Kill	고폭 / 네트	고폭 / 네트 이용 요격
	전자에너지 무기	레이저 / RF 광학전(GM) 공격
Soft Kill	통신 재밍	전파 방해로 비행통신 제어
	위성항법재밍	귀환 라디오 유리해 비행방향전환
	지오 펜싱	항법 SW GPS에 비행금지구역 정보 전송

SAM 개념​

• 사용자 프롬프트(점, 박스, 마스크 등) 에 따라 정확한 객체 분할을 수행하는 딥러닝 기반 실시간 객체 분할 모델
• Transformer 아키텍처와 메모리 메커니즘을 활용하여 이미지 및 비디오에서 객체를 빠르고 정확하게 분할, Zero-shot 세그멘테이션 가능

SAM 개념도, 동작 절차, 활용 사례​

SAM 개념도​

SAM 동작 절차​

절차	내용	비고
특징 추출	입력된 이미지/비디오에서 고수준 특징을 추출	Vision Transformer 활용
프롬프트 인코딩	사용자의 입력(점, 바운딩 박스, 마스크 등)을 인코딩하여 분할 수행	Zero-shot 학습 가능
메모리 메커니즘	이전 프레임의 정보를 활용하여 연속된 객체 추적	비디오 객체 분할 지원
마스크 디코딩	객체 분할 마스크를 생성하여 최종 결과 출력	실시간 처리 가능

SAM 활용사례​

구분	사례	설명
비디오 편집	특정 객체 분리	영상에서 특정 객체를 분리하여 편집 효과를 적용
증강 현실 (AR)	실시간 객체 추적	실제 환경에서 가상 객체와의 인터랙션을 강화
의료 영상 분석	의료 영상에서 관심 영역 탐지	MRI, CT 스캔에서 특정 병변을 자동 분할
자율 주행	도로 객체 실시간 인식	차량, 보행자, 도로 표지판 등의 분할 및 인식
보안 및 감시	움직이는 물체 실시간 탐지	CCTV에서 이상 행동 감지 및 객체 식별

YOLO, SAM 비교​

구분	YOLO (You Only Look Once)	SAM 2 (Segment Anything Model 2)
목적	객체 감지 (Object Detection)	객체 분할 (Segmentation)
주요 기능	바운딩 박스로 객체 위치 예측	픽셀 단위 객체 분할
입력 데이터	이미지, 비디오	이미지, 비디오
출력 결과	객체의 바운딩 박스 + 클래스 라벨	객체의 분할 마스크
처리 방식	단일 패스로 CNN 기반 객체 감지	Transformer 기반 프롬프트 분할
프레임워크	CNN 기반 YOLO 아키텍처	Vision Transformer 기반 모델
사용자 프롬프트	없음 (자동 탐지)	점, 바운딩 박스, 마스크 입력 가능
비디오 지원	가능 (Frame-by-Frame 감지)	가능 (Frame-to-Frame 추적)
활용 분야	자율주행, 감시 시스템, 드론, 스마트시티	영상 편집, 의료 분석, AR/VR, 보안
장점	실시간 감지, 속도 최적화	정밀한 객체 분할, Zero-shot 세그멘테이션
단점	객체 분할 불가능, 픽셀 수준 정보 부족	감지 불가능, 바운딩 박스 제공 안됨

• YOLO는 "어디에 무엇이 있는가?"(객체 감지) 를 해결하는 반면, SAM 2는 "정확한 경계를 찾아라"(객체 분할) 에 집중