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1. 디지털 포렌식 유형 및 절차2. 네트워크 증거 수집3. 시스템 증거 수집4. 응용 프로그램 증거 수집5. 디스크 이미징, 증거 수집 방법Ⅰ. 디지털 증거물 수집 및 분석, 디지털 포렌식의 개요정의- 범죄 수사에서 과학적 증거 수집 및 분석 기법으로 "각종 디지털 데이터 정보를 수집, 분석하여 수사에 사용"하는 기법원칙정당성위법시 법적 효력 상실재현성동일 결과 재현 가능신속성휘발성 데이터 신속 복구연계보관획득, 이송, 분석, 보관, 법정 제출 책임자 명확무결성위변조에 대한 무결성 Ⅱ. 디지털 포렌식의 유형 및 절차가. 디지털 포렌식 유형구분유형설명분석 목적사고 대응 포렌식- 침해 사고 대응 범죄자 파악 목적정보 추출 포렌식- 범행 입증 위한 증거물 파악 목적분석 유형네트워크 포렌식- 네트워크 데이터 ..

제로 트러스트 모델1. 트러스트 모델과 보안 원리 비교2. 트러스트 모델과 핵심 원칙, 적용 분야 비교Ⅰ. 무신뢰 기반의 보안 모델, 제로 트러스트 모델의 개요가. 제로 트러스트 모델 개념개념- 무신로 기반의 정책 결정으로 "선인증 후연결"로 자원을 관리하는 보안 모델 나. 제로 트러스트 구성 요소구분구성 요소설명제어 영역Policy Decision Point (PDP)정책 결정 지점Policy Engine (PE)정책 엔진Policy Administrator (PA)정책 관리자데이터 영역Policy Enforcement Point (PEP)정책 시행 지점- 무신뢰의 원칙으로 기존 트러스트 모델보다 보안 강화 Ⅱ. 트러스트 모델과 보안 원리 비교가. 개념도 비교- 트러스트 모델은 내부는 암묵적 신뢰 기반..

양자 컴퓨터(Quantum Computer)와 관련하여 다음을 설명하시오 (1) 양자 특징 (2) 시스템에서 사용하는 큐비트(Qubit) (3) 양자암호기술과 양자내성암호화(Post-Quantum Cryptography) 설명하시오Ⅰ. 양자 컴퓨터 정의 및 특징가 .양자 컴퓨터(Quantum Computer)의 정의- 양자 역학 원리 활용한 컴퓨팅 기술, "양자 중첩성, 얽힘, 순간이동, 비복제성, 결잃음" 등을 활용한 데이터 처리 나. 양자 컴퓨터의 특징특징매커니즘설명양자중첩성 - 0과 1이 동시에 존재 가능- 연산 속도 빠름양자얽힘 - 거리 상관없이 얽혀있는 상태- 데이터 고속 전송양자순간이동 - 양자 얽힘에 의한 순간이동- 원래 큐 비트 소멸양자비복제성 - 양자 상태 복제 불가- 안전한 정보 전송..

개인정보 보호에 관한 아래 사항에 대하여 설명하시오. 가. 가명, 익명처리 기술에 대하여 설명 나. 가명정보 처리 절차 다. 프라이버시 보호모델 설명 라. 개인정보비식별화조치 가이드라인에 대해 설명하시오.Ⅰ. 개인정보 보호기술, 가명 처리 / 익명 처리 기술가명 처리 기술개인 정보를 일부 또는 전체 삭제로 비식별화하여 "추가 식별 정보 없이 개인 식별 불가능한 정보"익명 처리 기술개인 정보를 특정 고유 식별자로 대체하여 "추가 식별 정보 활용해도 개인 식별 불가능한 정보" Ⅱ. 개인 정보 보호화 활용성 균형, 가명정보 처리가. 개인정보 가명처리 절차 나. 개인정보 가명처리 상세절차절차상세절차설명사전 준비- 목적 설정- 문서 작성- 가명 처리 목적 정의- 개인정보 처리 방침위험성 검토- 대상 선정-..

Ⅰ. 함수적 종속성Ⅱ. 4, 5차 정규화Ⅲ. DB Table PartitioningⅣ. 쿼리 오프로딩Ⅰ. 릴레이션 내 속성간의 관계, 함수적 종속성 설명가. 함수적 종속성 개요정의한 릴레이션 내의 X,Y 속성 간의 "X가 Y를 결정하는 유일한 속성"인 관계 나. 함수적 종속성 유형유형관계설명정규화완전함수종속성R(X, Y)에서X -> YY를 결정하는 속성이  X가 유일한 상태2차 정규화 적용부분함수종속성R(X, Y)에서X 부분집합 -> YY를 결정하는 X가 X의 부분집합이 존재2차 정규화 적용이행함수종속성R(X, Y, Z)에서X -> Y, Y -> Z 이면 X -> ZX가 Y를 결정하고 Y가 Z를 결정하면 X는 Z를 결정3차 정규화 적용결정자종속성R(X, Y)에서X -> Y, X는 후보키 XX가 식별자이지..

빅데이터 분석, 처리 기술 설명가. 빅데이터 분석도구를 선택하는 원칙나. 빅데이터 분석, 처리를 위한 Hadoop 3.0, 카파(Kappa) 아키텍처 설명Ⅰ. 비정형 데이터까지 처리 가능한 빅데이터 분석/처리 개요개념도정의다양한 형태의 대량의 데이터를 효율적으로  저장, 전처리, 분석하여 비즈니스에 필요한 인사이트를 도출하는 과정구분설명세부기술분석기법빅데이터를 분석하는 사용할 수 있는 통계 및 컴퓨터 공학의 다양한 기법- Regression, Classfication, Clustering, Machine Learning, Neural Networks, Visualization처리기술분석에 필요한 데이터를 수집, 처리, 관리하기 위해 개발된 기술- Hadoop, R, SQL, Cloud Computing ..

데이터베이스의 동시성제어/병행제어(Concurrency Control)에 대해 설명가. 동시성제어(병행제어)의 정의 나. 병행제어의 기법의 종류, 병행제어를 안했을때의 문제점Ⅰ. 데이터베이스 트랜잭션 일관성/무결성 보장, 동시성 제어의 정의정의- 다수의 사용자가 접근하는 DBMS에서 트랜잭션의 직렬화로 트랜잭션 간의 간섭을 제어해서 데이터 일관성, 무결성을 유지하는 기법필요성- 트랜잭션 일관성, 무결성 유지- 복수 트랜잭션의 직렬화- 트랜잭션 간의 상호간섭 제어- 동시성이 높을수록 데이터 일관성이 떨어지므로 다수의 사용자가 접근하는 시스템의 경우 다양한 동시성 제어 기법 적극 활용 필수  Ⅱ. 동시성 제어 기법의 종류 및 상세 설명기법매커니즘설명Locking- s-lock: lock된 데이터 자원은 모든..

Ⅰ. 분할 독립 서비스 MSA, 서비스간 통신 제어관리 Service Mesh 개요MSA애플리케이션을 상호 독립적인 최소 구성 요소로 분할하여 구성Service Mesh서비스간 통신 제어/관리하는 MSA를 위한 인프라 계층- MSA에 Service Mesh를 활용하여 트래픽 제어 Ⅱ. MSA, Service Mesh 구성도와 구성요소가. MSA(Micro Service Architecture) 구성도와 구성요소구분구성요소설명User Interface모바일, 웹, PC다양한 환경에서 여러가지 기기를 통해 서비스 접속/이용GatewayAPI Gateway OrchestrationREST API, 로드 밸런싱, 트래픽 제어Micro ServicePolyglot Program, DB다양한 언어사용, 다양한 DB..

Ⅰ. MVC 패턴개념도특징- 컨트롤러가 입력을 받아 모델을 업데이트하고 뷰를 선택- 컨트롤러는 뷰와 1:n 관계- 모델과 뷰 사이의 의존성 문제 발생, 앱이 커지면 유지보수 어려움구성 요소- model: 데이터 처리 담당- view: 모델을 화면에 표시, UI- controller: 사용자 입력 받아 model 업데이트 Ⅱ. MVP 패턴개념도특징- 모든 입력은 뷰로 전달, Presenter가 모델 업데이트- Presenter가 뷰와 모델 사이 매개체 역할- 뷰와 Presenter 의존성 문제구성요소- Model: 데이터 처리 담당- View: 모델을 화면에 표시, UI- Presenter: View와 Model의 매개체 Ⅲ. MVVM 패턴개념도특징- ViewModel과 데이터 바인딩을 통해 View 업데..

Ⅰ. 소프트웨어 재사용성 향상, 객체 지향 프로그래밍의 정의- 현실세계의 개체(Entity)를 속성(Attribute)과 행위(Method) 결합 객체(Object)로 표현하여 프로그래밍 하는 기법 Ⅱ. 객체 지향 프로그래밍 특징특징개념도설명캡슐화- 서로 연관있는 속성, 기능을 캡슐로 만들어 외부로부터 보호, 접근지정- 데이터 보호, 데이터 은닉, 낮은 결합추상화- 공통 속성, 행동을 추출 이름 부여- 공통 속성 추출해 슈퍼 클래스 생성다형성- 같은 이름의 메소드나 연산자가 다른 클래스에 대해 다른 동작 수행- 오버로딩: 같은 이름에 다른 타입 재정의- 오버라이딩: 상위 Class Method 참조/재정의정보은닉- 외부에서 내부정보 알 수 없도록 정보 은닉- 외부에서 내부 정보 변경할 수 없도록 캡슐화상..