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IT 인사이트30

양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC): 양자 컴퓨팅 시대의 보안 전략 1. 양자 컴퓨팅과 기존 암호 체계의 위협양자 컴퓨팅의 발전은 기존 암호 체계를 근본적으로 위협할 수 있습니다. 특히, Shor 알고리즘을 활용하면 현재 널리 사용되는 RSA, ECC(타원곡선 암호), DH(디피-헬먼 키 교환) 등의 암호화 방식이 쉽게 해독될 가능성이 있습니다. 이는 금융, 군사, 의료, 클라우드 보안 등 다양한 분야에서 심각한 보안 문제를 초래할 수 있습니다. 기존 암호 체계와 양자 컴퓨터의 위협RSA-2048: 기존 컴퓨터로는 수천 년이 걸리는 소인수분해가 양자 컴퓨터로는 몇 분~몇 시간 내 해결 가능ECC(타원곡선 암호): 비교적 안전한 것으로 평가되었으나, 양자 컴퓨터가 등장하면 보안성이 낮아질 가능성 존재대칭키 암호(AES-256, SHA-3 등): Grover 알고리즘에 의해.. 2025. 3. 7.
양자 컴퓨팅과 AI: 차세대 컴퓨팅 혁명이 IT 업계에 미칠 영향 1. 양자 컴퓨팅이란? 기존 컴퓨팅과 차이점**양자 컴퓨팅(Quantum Computing)**은 기존의 디지털 컴퓨터가 사용하는 비트(Bit) 대신 **큐비트(Qubit)**를 사용하여 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술입니다. 기존 컴퓨팅이 0 또는 1의 상태만 가질 수 있는 반면, 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 가질 수 있는 중첩(Superposition) 상태를 활용하여 병렬 연산이 가능합니다.기존 컴퓨터 vs. 양자 컴퓨터 비교구분기존 컴퓨터(클래식 컴퓨팅)양자 컴퓨터(Quantum Computing)기본 단위비트(Bit) (0 또는 1)큐비트(Qubit) (0과 1의 중첩 가능)연산 속도선형 연산 수행병렬 연산 수행(지수적 속도 증가)암호 해독기존 암호체계 유지RSA, AES 암호를 빠르게 .. 2025. 3. 6.
AI가 진화하는 방식: 생성형 AI(Generative AI)와 강화학습 AI의 차이점과 활용 사례 1. 생성형 AI와 강화학습 AI란?AI 기술은 크게 **생성형 AI(Generative AI)**와 **강화학습 AI(Reinforcement Learning AI)**로 나눌 수 있습니다. 두 가지 기술은 서로 다른 방식으로 학습하고, 다른 분야에서 활용됩니다.생성형 AI(Generative AI):인간이 작성한 데이터를 학습하고, 새로운 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등을 생성하는 AI예제: ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion강화학습 AI(Reinforcement Learning AI):보상 시스템을 기반으로 최적의 행동을 학습하는 AI게임, 로봇, 자율 주행 등 환경과 상호작용하는 시스템에서 사용예제: AlphaGo, OpenAI Gym, Tesla .. 2025. 3. 5.
제로 트러스트 보안(Zero Trust Security)이란? 2025년 최신 트렌드와 기업 도입 사례 1. 제로 트러스트 보안(Zero Trust Security)이란?**제로 트러스트(Zero Trust)**는 **"아무도 신뢰하지 않는다(Trust No One)"**는 원칙을 기반으로, 내부·외부 네트워크를 구분하지 않고 모든 사용자, 기기, 애플리케이션의 접근을 검증하는 보안 모델입니다. 기존의 **경계 기반 보안(Perimeter Security)**과는 달리, 네트워크 내부에서도 지속적인 인증과 보안 정책을 적용합니다.전통적인 보안 모델 vs. 제로 트러스트 보안비교 요소전통적인 보안 모델제로 트러스트 보안보안 개념내부 네트워크를 신뢰모든 사용자와 기기를 검증접근 방식VPN, 방화벽 기반 보호다중 인증(MFA), 세분화된 접근 제어리스크 대응네트워크 내부는 안전하다고 가정내부 위협 및 외부 공격.. 2025. 3. 4.
AI와 빅데이터의 만남: 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 변화 1. AI와 빅데이터: 왜 중요한가?현대 사회에서는 데이터가 새로운 원유(Oil)라고 불릴 만큼 중요한 자원이 되었습니다. 그러나 데이터가 많다고 해서 가치가 자동으로 창출되는 것은 아닙니다. AI와 빅데이터(Big Data)의 결합을 통해, 우리는 데이터를 효율적으로 처리하고 활용할 수 있으며, 이는 기업과 연구 분야에서 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.빅데이터와 AI가 함께 하는 이유AI 모델은 대량의 데이터 학습을 통해 더 정교한 예측과 분석을 수행할 수 있음빅데이터는 정형·비정형 데이터를 포함하며, AI는 이를 효과적으로 분류·가공·분석 가능데이터가 많을수록 AI의 성능이 향상되며, AI가 발전할수록 데이터 처리의 자동화 수준이 높아짐이제, 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스가 AI.. 2025. 3. 3.
AI 에이전트(Agent) 시대: 자율적으로 작업하는 AI의 등장과 활용 사례 1. AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이점인공지능(AI)은 이제 단순히 데이터를 분석하고 결과를 제시하는 단계를 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트(AI Agents) 시대로 진화하고 있습니다. 기존 AI는 특정 질문에 답을 하거나, 예측 모델을 생성하는 데 초점이 맞춰져 있었지만, AI 에이전트는 목표를 설정하고 스스로 실행하며, 학습하여 최적화하는 능력을 갖추고 있습니다.기존 AI vs. AI 에이전트 비교비교 요소기존 AI (챗봇, 추천 시스템 등)AI 에이전트역할질문에 답변, 추천 제공목표 설정 후 작업 수행 및 자동 최적화작업 범위단일 요청에 대한 응답연속적인 작업 및 자율적 의사결정사용 사례챗봇, 번역, 이미지 생성업무 자동화, 데이터 분석, 개발 보조주요 기술머신러닝, NLP머신.. 2025. 3. 3.

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