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데이터베이스 보안에 대한 이해와 강화 방법2025.01.021. 데이터베이스 보안 이해 데이터베이스 보안은 부정 액세스, 데이터 위반 및 기타 악의적인 활동으로부터 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 포함된 데이터를 보호하는 방법입니다. 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 확보하기 위해 다양한 보안 대책과 프로토콜을 구현합니다. 데이터베이스 보안은 기밀 데이터 보호, 데이터 보호 규제 준수, 데이터 유출로 인한 재무적 손실 방지 등의 이유로 중요합니다. 2. 잠재적인 보안 위협 데이터베이스 보안 위협에는 무단 액세스, 데이터 유출, SQL 주입 공격, 내부 위협 등이 있습니다. 무단 액세...2025.01.02
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데이터베이스 보안에 대한 이해와 대응 방안2025.01.181. 무단 접근과 인증 무시 데이터베이스에 대한 무단 접근과 인증 무시는 가장 기본적이면서도 심각한 보안 위협 중 하나입니다. 이는 약한 패스워드나 미흡한 인증 메커니즘으로 인해 발생할 수 있으며, 공격자가 중요 정보를 유출, 수정, 삭제할 수 있는 권한을 얻을 수 있습니다. 이에 대한 대응으로는 암호화 기술, 2단계 인증, 다양한 보안 프로토콜의 도입과 더불어 보안 인식 향상 교육 등이 필요합니다. 2. SQL 인젝션 SQL 인젝션은 웹 애플리케이션에서 발생할 수 있는 고도의 기술적 위협입니다. 공격자가 악의적인 SQL 쿼리를 애...2025.01.18
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[학과 소개] 빅데이터학과 및 정보보안학과2025.05.101. 빅데이터학과 빅데이터학과는 4차 산업혁명을 선도하는 핵심 SW 기술인 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 컴퓨터 비전에서의 데이터 수집·처리·가공·검색·학습 등의 데이터 과학에 대한 최신 지식을 습득하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 컴퓨터과학 분야의 필수 전공지식을 바탕으로 정보통신 산업 전 분야에서의 데이터(수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터)를 처리할 수 있는 인력을 양성합니다. 2. 정보보안학과 정보보안학과는 사물인터넷 시대에 사물 간 신호와 소통이 인터넷을 통해 이루어지면서 중요해진 보안 ...2025.05.10
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도서관 사례를 중심으로 데이터베이스의 보안에 대해 토론2025.01.221. 개인정보보호를 위한 최소한의 접근 원칙 도서관 데이터베이스에는 이용자의 이름, 연락처, 대출 기록 등 민감한 정보가 포함되어 있어 접근 제어와 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege, POLP)을 준수해야 합니다. 모든 사용자는 업무 수행에 필수적인 권한만을 부여받아야 하며, 불필요한 접근은 엄격히 제한해야 합니다. 또한, 이러한 권한 설정은 주기적으로 검토하여 불필요한 권한을 제거해야 하며, 이를 통해 과도한 권한 축적을 방지할 수 있습니다. 2. 지적 자유와 사상 보호를 위한 보안 제어 이용자의...2025.01.22
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AI가 환자 데이터의 개인 정보 보호와 보안에 미치는 윤리적 영향2025.05.111. AI가 개인 정보 보호에 미치는 영향 AI 기술은 대량의 환자 데이터를 수집하고 저장하는데 사용되어 환자들의 개인 정보가 노출될 수 있으며, 데이터 보호가 필요합니다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 진단과 치료를 지원하는데 활용되므로 개인 정보가 적절히 보호되어야 합니다. 2. AI가 데이터 보안에 미치는 영향 AI 기반 시스템은 해킹과 데이터 침해의 위험에 노출될 수 있어 환자 데이터의 유출이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 보안 강화와 데이터 암호화가 필요하며, 데이터 보안에 대한 지속적인 노력이 요구됩니다...2025.05.11
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개인 정보 보호 및 데이터 보안을 위한 법적 보호의 중요성2025.05.061. 개인 정보 보호 개인 정보 보호는 많은 국내법과 국제법에 명시된 기본적인 인권이다. 개인이 개인 정보에 대한 접근을 통제하고 무단 사용으로부터 신원을 보호할 수 있도록 한다. 개인 정보 보호를 위한 법적 보호는 금융 데이터, 의료 기록, 사적 통신과 같은 개인 정보에 대한 무단 액세스를 방지하는 데 도움이 된다. 2. 데이터 보안 데이터 보안은 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 취한 조치를 의미한다. 데이터 보안을 위한 법적 보호는 기업과 조직이 개인 데이터를 책임지고 윤리적으로 수집, 사용 및 저장하도록 보...2025.05.06
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빅데이터로 스마트해진 도시 사례와 보안 문제2025.01.131. 빅데이터 빅데이터는 디지털에서 만들어지는 데이터를 의미하며, 데이터의 크기가 크고 생성 주기가 짧으며 다양한 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 빅데이터를 활용하여 도시를 건설하는 것을 스마트 도시라고 한다. 2. 스마트 도시 사례 중국 항저우는 블록체인, 사물인터넷, 전자지갑 기술을 도입하여 모든 결제를 모바일로 처리할 수 있게 하였다. 한국 부산 에코델타시티는 로봇을 도입하여 주차와 물류 등의 편의시설을 제공한다. 스페인 바르셀로나는 센서를 통해 가로등 관리, 소음/공기오염 측정, 주차관리 등을 자동화하였다. 3. 스마트 도...2025.01.13
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일상생활에서 빅데이터와 인공지능의 활용사례와 이에 따른 정보보안 문제점2025.05.071. 빅데이터와 인공지능 인공지능은 1936년 앨런 튜링이 고안한 '생각하는 기계' 튜링 머신으로 시작하여, 2006년을 기점으로 딥러닝 기술이 발전하면서 빅데이터를 이른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있을 정도로 발달하게 되었다. 빅데이터와 인공지능은 4차산업혁명의 핵심 기술이라는 평가를 받으며 일상생활에서 쉽게 접할 수 있을 정도의 기술력으로 발전했다. 2. 빅데이터와 인공지능의 융합 빅데이터와 인공지능은 다른 개념의 기술이지만 서로 상당히 밀접한 관계를 가지며, 두 기술을 융합한 방법이 주로 사용되고 있다. 빅데이...2025.05.07
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웹 서비스 암호화 방식인 SSL 기술과 TLS 비교 분석2025.01.201. SSL(Secure Sockets Layer) SSL은 1994년 넷스케이프 커뮤니케이션즈에서 개발한 암호화 프로토콜로, 클라이언트와 서버 간의 안전한 통신을 보장하기 위해 데이터 전송을 암호화한다. SSL은 여러 버전이 있으며, 보안 취약점이 발견되면서 점차 TLS로 대체되고 있다. SSL은 RC4, DES, 3DES와 같은 암호화 알고리즘을 사용하며, 고정된 포트 번호를 사용한다. 2. TLS(Transport Layer Security) TLS는 SSL의 보안 문제를 해결하고, 더 강력한 암호화 알고리즘을 도입하여 보안을...2025.01.20
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[A+자료][비즈니스 프로그래밍] 기업별 특성과 정보보안 사이의 상관관계2025.01.131. 기업별 특성과 정보보안 사이의 상관관계 정보통신기술의 발달과 빅데이터의 등장으로 데이터 활용이 증가하고 있지만, 데이터 및 개인정보 유출 위험성도 높아졌습니다. 이에 따라 체계적인 정보보안 전략과 정책의 필요성이 대두되고 있습니다. 본 연구는 기업의 업종, 매출액, 수출실적, 판매처 등 기업별 특성과 정보보안 수준 간의 상관관계를 분석하여, 기업 특성에 맞춘 개별적인 정보보안 지원 정책을 마련하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 1. 기업별 특성과 정보보안 사이의 상관관계 기업의 특성은 정보보안 수준에 직접적인 영향을 ...2025.01.13
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