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1. XDR/SIEM 통합 모니터링용 Spec 서버 수량 환경 베어메탈서버 컴포넌트 하위 컴포넌트 H/W 사양 (C/R/D) Production Server #1 SIEM SIEM Master Xeon 24C 48T * 2/256GB/12TB SSD * 102식 SIEM Worker #1 SIEM Data #1 ...

  01. 범죄의 역사로 보는 보안 학습 목표 사이버 범죄의 역사적 발전 과정을 통해 보안의 진화를 이해하고, 각 시대별 주요 보안 위협과 대응 방식의 변화를 학습합니다. AI 시대가 가져온 새로운 보안 패러다임을 이해합니다. 1.1개요 정보보안의 역사는 기술 발전과 함께 진화해왔습니다. 1960년대 메인프레임 시대부터 현재의 AI 시대까지, 각 시기마다 새로운 위협과 방어 기술이 등장했습니다. 이 장에서는 시대별 주요 사이버 범죄 사례와 그 의미를 살...

2.     급진적 변화의 시점에서 2.1    2025년 사이버보안 업계의 주요 화두 2.1.1     AI와 머신러닝의 양면성 2025년 사이버 보안의 가장 중요한 화두 중 하나는 인공지능과 머신러닝의 양면성입니다. AI는 위협 탐지와 보안 자동화에 크게 기여하고 있지만, 동시에 공격자들 또한 AI를 무기화하여 새로운 수준의 위협을 만들어내고 있습니다. 딥페이크 기술은 CEO 사기나 음성 피싱에 활용되고 있으며, AI가 생성한 피싱 이메일은 정교함...

03.1    세계관의 혁명 03.1.1     생존자 편향: 예측 오류에 대한 첫번째 통찰  생존자 편향(Survivorship Bias)은 성공 사례나 살아남은 사례만 보고 전체를 판단하는 인지적 오류를 말합니다. 2차 세계대전 당시 귀환한 전투기의 총탄 자국을 기준으로 방어를 강화하려 했지만, 실제로는 총탄을 맞고도 귀환할 수 있었던 부분이 아니라, 맞으면 추락해 돌아오지 못한 취약 부위를 보강해야 했습니다. 이 원리는 사이버보안에도 그대로 적용됩니...

04.1    보안을 바라보는 관점 04.1.1      보안과 AI의 융합 사이버 보안은 인간의 인지적 한계와 AI의 확률적 추론 능력이 결합된 복합적 영역으로 발전하고 있습니다. 칼 프리스턴의 자유 에너지 원리처럼, 완벽한 보안은 존재하지 않습니다. 따라서 우리는 예측 오류를 최소화하고 능동적으로 적응하는 방식으로만 위협에 대응할 수 있습니다.이는 보안 사고가 결정론적 관점(“완벽한 방어벽을 구축하면 안전하다”)에서 확률론적 관점(“위험을 관리하고 ...