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OWASP 개요​

• Open Web Application Security Project
• 소프트웨어의 보안 취약점을 분석하고 연구하는 비영리 단체

OWASP 2021 Top 10 취약점​

1. 접근 권한 취약점​

• Broken Access Control
• 사용자가 권한을 벗어나 행동할 수 없도록 정책 시행
• 취약한 경우 모든 데이터를 무단으로 열람, 수정, 삭제 가능

2. 암호화 오류​

• Cryptographic Failures
• 적절한 암호화가 없을시 민감 데이터 노출 가능

3. 인젝션​

• Injection
• SQL, NoSQL, ORM, LDAP의 인젝션 취약점
• 사용자 제공 데이터 조작을 위한 공격, XSS 포함

4. 안전하지 않은 설계​

• Insecure Design
• 설계 단계에서 발생하는 보안 결함
• 요구사항 및 리소스 관리, 보안 설계, 보안 개발 생명 주기

5. 보안 설정 오류​

• Security Misconfiguration
• 어플리케이션 보안 설정이 누락되거나 클라우드 서비스 권한이 잘못된 경우

6. 취약하고 오래된 컴포넌트​

• Vulnerable and Outdated Components
• 취약한 어플리케이션, 라이브러리, 프레임워크 등의 보안 위협

7. 식별 및 인증 오류​

• Identification and Authentication Failures
• 취약한 인증에서 식별까지 포함된 보안 결함
• 사용자 신원확인, 인증, 세션관리 취약점

8. 소프트웨어 및 데이터 무결성 오류​

• Software and Data Integrity Failures
• 안전하지 않은 역직렬화가 병합된 항목으로, 어플리케이션이 신뢰할 수 없는 소스, 저장소, 라이브러리, 모듈에 의존하는 경우 발생

9. 보안 로깅 및 모니터링 오류​

• Security Logging and Monitoring Failures
• 로깅으로 공격 발생 감지 및 대응까지 포함

10. 서버 측 요청 위조​

• Server-Side Request Forgery
• 어플리케이션이 사용자 제공 URL의 유효성을 검사하지 않고 원격 리소스를 가져올 때 발생

참조​

• OWASP: OWASP Top Ten

가치사슬 개념​

• 고객에게 가치를 제공함에 있어 마진을 극대화하기 위한 일련의 활동, 기능, 프로세스
• 경쟁 우위 확보, 비용 절감, 프로세스 개선, 전략적 의사결정 지원, 고객 가치 증대, 기술 혁신 도입

가치사슬의 구성도, 구성요소, 분석 절차​

가치사슬 구성도​

가치사슬 구성요소​

구분	활동	내용
주요활동	생산활동	원재료를 제품으로 변환하는 과정
-	물류활동	원재료, 자재 수급, 저장, 제품, 고객 전달 과정
-	고객관리	제품 마케팅, 판매, 고객 지원
지원활동	기업 인프라	회사 전반 경영, 재무, 법무 등
-	인적자원 관리	직원 채용, 교육, 보상 등
-	연구 개발	제품과 프로세스 연구 및 지속적 개선
-	조달	자재와 서비스의 구매

• 전체 가치사슬 내 자산관리를 위해 ERP 활용

가치사슬 분석 절차​

ERP, SCM, MES, CRM 비교​

구분	ERP	MES	SCM	CRM
목적	전사지원	생산관리	물류/공급망관리	고객관리
대상	전사활동	공정	유통	고객
활동	전사자원통합	통합 생산	공급망 최적화	마케팅, 서비스
가치사슬	주요+보조	주요	주요	주요
신기술	DX	디지털트윈	빅데이터	O2O

가치사슬 추가적인 고려사항​

• 최신 기술동향 파악하여 가치사슬에 통합하여 기업 경쟁력 및 효율성 강화

참조​

• IBM: 가치 사슬 분석이란 무엇인가요?

ISMS-P 개요​

ISMS-P 개념​

• 정보보호 및 개인정보보호를 위한 일련의 조치와 활동이 인증기준에 적합한지 인증하는 제도

ISMS-P 법적 근거​

• 정보통신망법 제 47조
• 개인정보 보호법 제 32조 2

ISMS-P 인증 체계 및 기준​

ISMS-P 인증 체계​

• 정책기관: 과기정통부, 개인정보보호위원회
• 인증기관: 한국인터넷진흥원(KISA), 금융보안원(FSI)
• 심사기관: 한국정보통신진흥협회(KAIT), 한국정보통신기술협회(TTA), 개인정보보호협회(OPA), 차세대정보보안인증원(NISC)

ISMS-P 인증 기준​

1. 관리체계 수립 및 운영​

• 관리체계 기반마련
• 위험관리
• 관리체계 점검 및 개선
• 관리체계 운영

2. 보호대책 요구사항​

• 정책, 조직, 자산관리
• 인적보안
• 외부자보안
• 물리보안
• 인증 및 권한관리
• 접근통제
• 암호화
• 정보시스템 도입 및 개발 보안
• 시스템 및 서비스 운영 관리
• 시스템 및 서비스 보안 관리
• 사고 예방 및 대응
• 재해복구

3. 개인정보 처리단계별 요구사항​

• 개인정보 수집 시 보호 조치
• 개인정보 보유 및 이용 시 보호조치
• 개인정보 제공 시 보호조치
• 개인정보 파기 시 보호조치
• 정보주체 권리 보호

고려사항​

• 매출 300억 이하 중소기업, 매출 300억 이상 중요 통신인프라가 없는 중견기업의 경우 간소화 인증으로 인증 비용 40% 절감 가능

참조​

• KISA: ISMS-P 제도소개

가트너 10대 전략기술 개요​

트리즘, 위협관리, 지속가능 기술 플랫폼엔지니어링, AI증강개발, 산업클라우드 지능형앱, 생성형AI 보편화, 증강-연결인력 기계고객

가트너 10대 전략기술 구성​

구분	내용	비고
빌더의 부상	AI 기술로 빌더의 성장과 가치 고도화	플랫폼 엔지니어링, AI 증강 개발, 산업 클라우드 플랫폼 등
투자보호	AI 기술로 투자자 보호	AI 신뢰 리스크 보안 관리, 상시 위협 노출 관리
가치 전달	지능형 자동화로 고객 가치 전달	기계 고객, 증강 연결 인력

가트너 10대 전략기술 상세​

1. AI TRiSM​

• AI Trust, Risk and Security Management
• AI 모델 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 견고성, 효능 및 데이터 보호 정책과 도구들을 준비한 상태에서 운영

2. 지속적인 위협 노출 관리​

• CTEM: Continuous Threat Exposure Management
• 기업의 보안 위협을 지속적으로 평가하고 관리
• 선제적 정보보안 대책

3. 지속가능한 기술​

• Sustainable Technology
• ESG, 생태 균형, 인권 존중
• 재생에너지, 추적성, 효율성

4. 플랫폼 엔지니어링​

• Platform Engineering
• SW 제공, 수명주기 관리 위한 내부고객용 플랫폼 구축 및 운영

5. AI 증강 개발​

• AI-Augmented Development
• 개발, 테스트시 생셩형 AI, 머신러닝과 같은 AI 적용 개발 도구 활용

6. 산업 클라우드 플랫폼​

• ICP: Industry Cloud Platform
• 특정 산업 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하는 전문 클라우드 플랫폼

7. 지능형 애플리케이션​

• Intelligent applications
• AI를 기반으로 사람과 기계에 자율적으로 반응할 수 있는 프로그램

8. 보편화된 생성형 AI​

• Democratized Generative AI
• 사전 학습모델, 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스의 결합으로 생성형 AI가 보편화되면서 전 세계 사람들이 모델에 접근 가능

9. 증강-연결된 인력​

• Augmented-Connected Workforce
• 회사로부터 디지털 도구로 모니터링 및 업무를 하는 노동자

10. 기계 고객​

• Machine Customers, Custobot
• 기계가 인간을 대신해서 자율적으로 제품이나 서비스 주문 및 결제

AI TRiSM​

1-1. 설명 가능성, 모델 모니터링​

• xAI, Explainability / Model Monitoring
• AI 알고리즘의 설명 가능성 확보하고 신뢰할 수 있게 하는 것
• AI 모델 성능 모니터링으로 프로세스 효율적 개선 가능

1-2. 모델옵스​

• ModelOps
• AI 모델의 재조정, 재학습, 재구축 지원
• AI 기반 시스템 개발, 운영, 유지보수의 무중단 프로세스
• AI 거버넌스와 라이프사이클 관리

1-3. AI 어플리케이션 보안​

• AI Application Security
• AI 적대적 공격 방어 및 위협 탐지, 안정적 프로세스 보장

1-4. 개인정보보호​

• Privacy
• 데이터 보호, GDPR 준수
• 개인정보 비식별화를 넘어 합성 데이터, 허위 데이터 사용

참조​

• Gartner: Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2024
• NIA: 주요 기관이 전망한 2024년 유망 기술

법적 근거​

개인정보 보호법 및 시행령 2차 개정사항 안내서 및 현장설명회 자료

주요 변경사항​

보호수준평가, CPO 자격요건, 손해배상책임 대상, 국외 개인정보 처리방침

구분	기존내용	변경내용
공공기관 개인정보 보호수준 평가	진단 결과의 법적 근거 미비, 평가 절차와 대상 선정 기준 부재	평가 절차와 기준 명확화, 법적 근거 신설, 결과 공개 및 연간 평가 실시
개인정보 보호책임자 제도 개선	CPO 자격 요건과 협의회 부재	CPO 자격 요건 강화, CPO 협의회 신설로 협력 강화
완전자동화 결정에 대한 정보주체의 권리	AI 결정에 대한 정보주체 권리 미규정	AI 결정에 대해 설명 요구 및 권리 거부 가능 근거 마련
손해배상책임 보장 의무대상 확대	손해배상책임 이행 의무 대상 제한적	의무 대상을 모든 개인정보처리자로 확대, 매출액 및 보유량 기준 정비
고유식별정보의 관리실태 정기조사	불규칙적 조사로 관리 미흡	관리실태 정기조사 주기 3년으로 명확화, 관리 강화
국외 수집·이전 개인정보 처리방침 공개	국외 이전 개인정보 처리방침 비공개	국외에서 수집하거나 이전하는 개인정보 처리방침 공개 의무화

CPO​

실무4년, 박사2년, 개인정보 거버넌스

구분	기존 요건	개정 요건
자격 요건	명확히 정의되지 않음	개인정보보호, 정보보호, 정보기술 경력 합쳐 총 4년 이상, 개인정보보호 경력은 최소 2년 이상 필요
학위 인정	학위 취득에 따른 경력 인정 규정 없음	- 박사학위: 개인정보보호 경력 2년 인정 - 석사학위: 개인정보보호 경력 1년 인정 - 학사학위: 개인정보보호 경력 6개월 인정
업무 범위	일반적인 개인정보 보호 업무	- 개인정보 보호 계획 수립 및 시행 - 개인정보 처리 실태 조사 및 개선 - 불만 처리 및 피해 구제 - 내부 통제 시스템 구축 - 개인정보 보호 교육 계획 수립 및 시행
독립성 보장	독립성 보장에 대한 명확한 규정 없음	개인정보처리자는 CPO가 업무를 독립적으로 수행할 수 있도록 지원, 업무 수행 중 불이익 주지 않아야 함

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소프트웨어 진화 법칙 개요​

소프트웨어 진화 법칙 개념​

• 대부분의 소프트웨어가 존재하는 동안 변경이 일반적이며, 지속적으로 유지되기 위해 준수해야하는 법칙
• 품질관리와 변경관리의 중요성 강조, 유지보수 비용증가에 따른 관리전략 수립을 위해 필요

소프트웨어 진화 법칙 필요성​

• SW 변화의 특성을 이해하여 유지보수, 변경관리, 형산관리, 품질 통제의 중요 모델로 반영할 수 있으므로 효과적인 유지보수 및 변화관리 가능.

소프트웨어 진화 법칙 개념도, 핵심요소, 적용방안​

소프트웨어 진화 법칙 개념도​

소프트웨어 진화 법칙 핵심요소​

구분	법칙	내용
완전유지관리	조직적 안전성	평균 유효한 글로벌 작업률은 제품 수명 기간동안 변하지 않음
-	지속적인 성장	사용자를 만족시키기 위해 기능적 성장 필요
적응유지관리	지속적인 변화	SW는 지속적으로 적응하고 변화해야함
-	자기 규제	시스템 진화는 제품의 배포와 프로세스 측정으로 자체 조절됨
-	피드백 시스템	진화 프로세스는 다중 레벨, 다중 에이전프 피드백 시스템이여야함
수리유지관리	품질 저하	변경이 엄격하게 유지 관리되고 적응하지 않으면 품질 감소
예방유지관리	증가하는 복잡성	시스템이 발전할 때 관리하지 않으면 복잡성 증가
-	친숙도 보존	사용자는 만족스러운 진화가 될 수 있게 내용과 행동을 숙달해야함

• SW 변화 특성을 이해하고, 유지보수, 변경관리, 형상관리, 품질 통제의 중요 모델로 반영

소프트웨어 진화 법칙 적용방안​

구분	방안	비고
요구	사용자 요구 지속적 수집, 분석	요구관리 툴
설계	모듈화된 설계를 통한 변경 용이성	컴포넌트화
구현	변경관리 프로세스 통한 코드 관리	VCS 활용
테스트	자동화된 테스트 통한 품질 검증	Continuous Test
배포	점진적 배포를 통한 안정적 대응	블루-그린 배포
유지보수	지속적 모니터링과 피드백 수집, 개선	CMS
폐기	SW 수명 종료시 폐기 절차 수행	데이터 마이그레이션

소프트웨어 진화법칙 추가적인 고려사항​

• 신기술 도입과 기존 기술의 진화를 지속적으로 모니터링하여 SW 기술 부채를 최소화하는 활동 필요

웹 3.0의 개요​

개념​

웹 2.0	웹 3.0
참여	소유(탈중앙화)
공유	융합
개방	개인화

시멘틱 웹 기반으로 웹 페이지의 내용을 이해하고, 개인 맞춤 정보를 제공하는 웹 기술

배경​

• 웹2.0의 글로벌 플랫폼 기업들에 데이터가 집중됨
• 중앙집중화된 플랫폼이 멈출 시 일상 마비

핵심요소​

요소	기술	비고
컨텐츠 소유권	NFT	디지털켄텐츠 소유권 주장 가능
탈중앙화	블록체인	중앙기관 없는 분산 원장
개인화서비스	AI	사용자 맞춤형 데이터 제공
확장된 미디어 인터페이스	메타버스	현실-가상 융합 공간 제공

변화​

• 탈중앙 자율조직 DAO 출현
• 블록체인과 AI로 웹 구조 혁신
• 웹 활동으로 코인, 토큰 보상

웹 3.0 발전 전망​

구분	전망	비고
공공	정부 투명성, 접근성 증대	디지털 행정
기업	비지니스모델 혁신, 데이터 주권 강화	탈중앙화 플랫폼
민간	개인 데이터 자율성 강화, 수익 창출	프로슈머

• 데이터 탈중앙화와 소유를 통해 사용자 경험 개선 및 요구 충족

참조​

• LG CNS: 웹3.0, 클라우드 그리고 초개인화
• SK Hynix: AI와 데이터 개인화에 최적화된 인터넷 세상, 웹 3.0이 온다

NFT 개념​

• 블록체인을 활용해 디지털 콘텐츠를 포함한 자산의 원본성을 보장하고 소유권을 주장할 수 있게 하는 가상 토큰
• 온라인 및 메타버스 내에서 생성된 컨텐츠를 위한 저작권 증명을 위해 필요.

NFT 구성도, 구성요소​

NFT 구성도​

NFT 구성요소​

구분	구성요소	비고
표준 프로토콜	ERC-721	NFT
-	ERC-1155	다중 토큰
기술요소	NFT Contract	스마트 계약
-	NFT Metadata	컨텐츠 태그
-	NFT Mint	NFT 발행
-	IPFS	NFT 미디어 데이터 저장

NFT 비교​

구분	FT	NFT
토큰 정보	토큰 이름 및 약어	고유 정보
상호 교환성	O	X
분할성	O	X
활용	송금, 물품 구매	자산 소유권

NFT 고려사항​

• NFT가 디지털 자산의 소유권은 증명하지만 저작권은 별도 소유가 가능하므로, 제도적 관리 필요

블록체인 개요​

블록체인 개념​

• 탈중앙화된 P2P 네트워크를 기반에 합의알고리즘을 통해 무결성을 제공하는 분산 원장 기술

블록체인 배경​

• 합의속도와 보안성 강화를 위해 프라이빗 블록체인 등장, 투명성과 분산성을 향상시키기 위해 하이브리드 블록체인 확장

퍼블릭 블록체인, 프라이빗 블록체인 구성도, 구성요소 비교, 한계점​

퍼블릭 블록체인, 프라이빗 블록체인 구성도​

• 프라이빗 블록체인은 특정 통제 기관에서 트랜잭션 합의 처리

퍼블릭 블록체인, 프라이빗 블록체인 구성요소​

구분	퍼블릭 블록체인	프라이빗 블록체인
참여주체	누구나	지정된 사용자
소유자	없음	특정 기관
탈중앙성	높음	낮음
확장성	낮음	높음
보안성	낮음	높음
투명성	높음	낮음
트랜잭션 속도	느림	빠름
합의알고리즘	PoW, PoS	PBFT, Raft 등

퍼블릭 블록체인, 프라이빗 블록체인 한계점​

• 퍼블릭 블록체인은 투명성과 탈중앙성이 높지만, 속도와 확장성이 낮음
• 프라이빗 블록체인은 속도와 확장성이 높지만, 투명성, 분산성이 낮아 하이브리드 모델 등장

하이브리드 블록체인 개념, 특징​

하이브리드 블록체인 개념​

• 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인의 장점 결합, 일부 데이터를 공개로 유지하고 민감 데이터를 비공개 트랜잭션 처리

하이브리드 블록체인 특징​

구분	내용	비고
참여주체	일부 공개, 일부 허가된 사용자	퍼블릭, 프라이빗 체인 혼합
탈중앙성	부분 탈중앙화	퍼블릭 체인의 장점
합의 알고리즘	DPoS 등 혼합	다양한 합의알고리즘 사용

하이브리드 블록체인 활용방안​

구분	내용	비고
공공	투명성 요구 높은 공공기록 관리	민감데이터 프라이빗 체인
금융	금융 거래 투명성	고객 정보 프라이빗 체인
민간	기업 내부 기록, 거래 스마트 계약	비지니스 민첩성, 보안성

• 다양한 요구사항에 따라 데이터 접근, 검증방식 조절 가능

음성 데이터 마이닝의 개요​

음성 데이터 마이닝의 개념​

• 음성 신호나 데이터를 기계적으로 처리하여 화자의 의견, 감정에 대한 정보를 도출하는 과정

음성 데이터 마이닝 배경​

• HMI (Human Machine Interface)가 기존의 텍스트에서 음성으로 변화하고 있고, 톤과 인토네이션의 차이로 같은 문장이라도 화자의 감정을 파악이 가능해짐.

음성데이터 마이닝의 구성도, 구성요소​

음성데이터 마이닝의 구성도​

음성데이터 마이닝의 구성요소​

구분	내용	비고
처리기술	음성 데이터를 디지털 형식으로 변환하고 처리하는 기술	STT, Media Codec, ADC
분석기술	음성 데이터를 분석하고 의미를 도출하는 기술	데이터 분석 인프라, 시계열 분석 알고리즘, 감정 분석 알고리즘, 상황인지 컴퓨팅

음성 데이터 마이닝 적용 방안​

구분	내용	비고
공공	공공 서비스 접근성을 높이고 사회적 포용성을 증대	음성 민원 자동화
기업	업무 효율성 증대 및 운영 비용 절감	회의록 생성 자동화, 무인화 고객센터, AI 경쟁력 강화
민간	개인 편의성 증대 및 새로운 서비스 창출	실시간 번역 제공, 비대면 원격 진료 기반 마련, IoT 기기 제어

음성 데이터 마이닝 성공 포인트​

• 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 온디맨드 방식의 데이터 분석/처리로 비용 절감