잡 지식

0. 블록체인 설명 활용사례들

• 블록체인은 탈중앙화 시스템 + 분산 데이터 저장 시스템 -> 특정 주체가 통제권을 갖지 못함

• 블록체인에 기록된 정보는 위/변조가 불가능하고 , 영구적으로 기록되며, 참여자 누구나 볼 수 있다.

• 분산원장이라는 처리방식으로, 한 곳의 데이터가 변조되더라도 그 외의 무수히 많은 다른 노드들이 참고해서 그 데이터가 변조됐는지 여부를 확인할 수 있음

• 활용 --> 신뢰를 보증할 수 있는 디지털인증서로서의 역할을 함!
  - 결제 뿐만아니라 투표 파악, 식품 원산지 파악 등 적용가능
  - 음악 산업에서는 저작권 침해, 불법 복제 방지 등 예방하는 데 활용
  - 은행, 보험 분야에서 업무에 필요한 데이터나 문서를 실시간으로 공유 가능
  - 각국 정부에서는 시민들이 교육 등 공공 데이터에 접근할 수 있도록 블록체인 기술을 적용할 수도 있다.

  • 가상화폐(비트코인,이더리움), NFT, 금융시스템 효율화
  • 제조산업에서 제조/배송/판매 각 주체들이 블록을 이뤄 각 노드를 관리하고, 원산지에서 소비자까지의 공급체계를 하나의 체인으로 구성. 농부는 제조를 담당하는 블록에 원산지만 입력하는 식

• 단점
  - 데이터가 업데이트될 때마다 계속해서 복제하므로 서버 전체의 효율성이 떨어짐.
  - 노드에 여러 참여자들이 분산되어 있으면 문제가 안되지만, 특정 그룹이 반이상의 노드들을 소유하는 상황이라면 데이터를 변조할 수 있다는 취약점이 있음
  - 영구적으로 기록이 되어 삭제하고 싶어도 못함

6만 달러 부동산 최초 블록체인 거래

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0-1. NFT의 해킹사례

해커들이 가짜 피싱 링크를 보내 이용자가 링크에 접속한 뒤, 본인의 전자 지갑을 연결시키도록 유도

해커들은 블록체인 자체의 해킹이 아닌 연계된 외부 서비스를 공격함.
블록체인에 기록된 데이터를 직접 변조시키는 것은 어려운 일이므로 데이터를 전송하는 과정에 개입하여 공격함.
->이용자가 가짜광고에 속아 12개의 단어로 구성된 전자지갑 키를 입력하면, 해커는 사용자 지갑을 복제함

-해결방안
1.플랫폼측 : 이상거래탐지시스템(FDS)을 고도화, 블록체인 기술이나 화이트 박스 암호화를 도입해 계정정보 유출이나 자산 유출 방지

• 이상 거래 탐지 시스템 예시 및 정의
  • 위치정보를 통한 이상거래 진단/고객정보와 평소 거래 패턴 분석/고객 접속 환경정보 분석/기존 통계데이터를 활용한 위험도 측정

• 화이트 박스 암호화 정의 및 활용
  • 해커는 사용되는 메모리, 보호 기술에 완벽하게 액세스할 수 있지만, 알고리즘의 실행 흐름과 내부 데이터를 모두 가리고 혼합하여 해커가 암호키를 찾기가 매우 어려움
  • 모바일앱에서 아주 잘쓰이는 암호화 방식

혹은 거래소 로그인시 지역제한이나 2단계 인증등으로 보안 기능 고도화

2. 이용자측 : 암호화폐 지갑 복구 키를 절대 타인에게 노출하지 않기

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1. 하이브리드 전쟁(AI활용 사례)

• 물리적 공격이 대신 가짜뉴스와 같은 디지털 프로파간다로 사회 혼란을 부추김

• 악성코드를 사용한 컴퓨터 랜섬웨어 공격으로 국가 기반 시스템 공격

• 인간 병력 대신 로봇과 무인드론이 경찰뿐만 아니라 전투까지 수행
  : 계속 줄어드는 인구문제의 해결방안. 실질적인 전투력또한 강화

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2. AI가 사람을 대체하게 되는 이유

• 사람의 실수로 인한 사고의 발생을 줄일 수 있음

• 대부분의 제조업같은 안정성이 보장되지 않은 환경에서 사람이 하기에 위험한 일들을 로봇,드론이 수행

• 서서히 배움을 얻어가는 인간과 달리 AI는 최단시간 내에 모든 변수를 고려해 최선의 방법으로 업무를 수행함. 시간.비용적 차원에서 더욱 효율적 ( ex: 인명 구조용 열감지 드론, 배달드론, 의료 드론)

해킹 방어 기술로는 위조가 불가능 하도록 블록체인을 이용하여 생명윤리 규정을 인증할 수 있도록 할 수있다.
AI에 의해 수집된 개인정보가 안전하게 활용될 수 있도록 위변조가 불가능한 블록체인 시스템을 구축함
환경오염 및 에너지 고갈 문제와 인구 고령화,작업자 안전 문제를 장기적 관점에서 본다면 필수적임

간단한 아이디어로 실현한 접이식 드론
스마트 팩토리

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3. 뉴노멀 시대

• 뉴노멀
  : 시대의 변화에 따라 발생한 새로운 기준
  코로나19로 인해 보건의료 뿐만아니라 사회 전반적 시스템을 재편하는 계기가 됨

4. 빅데이터와 인공지능

• 인공지능: 학습 같이 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

• 머신러닝 : 말 그대로 기계 학습, 지속된 학습을 통해 패턴을 인식하고 기계 스스로 예측을 하게 됨. 자신의 오류를 수정하고 반복하며 정확도를 높여나가게 됨,
  - 지도 학습: 이게 결함이야하고 개발자가 직접 알려주며 점점 개선 하는 알고리즘
  -비지도 학습: 데이터만 주고 기계 스스로 결함을 찾아내는 기술
  

• 딥 러닝: 머신러닝에서 한 층 나아간 심층단계

- ex)알파고, 인공지능 스피커, 인공지능 암 진단, AI인성 검사 등

• 머신러닝과 딥러닝의 차이점:
  머신러닝은 사람에게서 입력데이터를 받아 데이터 분석,예측 등을 함 -> 동영상,음원 추천 스트리밍 서비스, 기계의 오작동 예측 등
  딥러닝은 머신러닝에서 더나아감. 인공신경망으로 별도의 입력데이터가 없어도 알아서 학습 및 예측. -> 번역기, 시리, 챗봇, 자율주행, 가상 인플루언서 등

• 빅데이터:

딥러닝, 머신러닝을 구현하기 위해서 빅데이터를 통한 학습과정이 필수.
인공지능이 인간의 판단을 뛰어 넘을 수 있는 이유도 방대한 양의 데이터를 모두 기억하고 활용할 수 있기 때문

- ex) 빅데이터 기반 의료서비스, 교통서비스, 소비트렌드, 선호 동영상 추천, 공공 부분 빅데이터 활용

이미지 인식, 음성 인식

빅데이터와 인공지능 (교통편)

AI+Iot

알파고를 이긴 알파고 제로

5. 클라우드 컴퓨팅(One_drive)

• 정의: 컴퓨터의 내장 메모리가 아닌 인터넷을 통하여 중앙 컴퓨터에 데이터를 저장

• 장점:
  1)예전과 달리 컴퓨터의 메모리나 usb의 용량을 일일이 재가며 저장할 필요가 없어짐. 내 컴퓨터가 아닌 어디서든 클라우드에 접근해 데이터를 올리고 내릴수 있음
  2)대용량의 데이터를 저장,처리 가능, 인공지능을 기반으로 대규모 트래픽도 유연하게 대응-> 기업,공공의 클라우드 수요 증가
  3)인공지능과 빅데이터의 활용범위가 확장되면서 하드웨어 서비스,플랫폼 서비스 등 제공

• 활용:
  코로나 사전접종 예약 당시 대규모 트래픽이 몰려 문제가 생겼지만, 클라우드 시스템을 통해 문제를 탄력적으로 해결

그 외
IT:
인공지능, Iot,AR/VR,자율주행,스마트 팩토리 등 클라우드를 기반으로 성장.

금융:
핀테크 서비스 고도화 및 빅데이터활용 마이데이터 사업에 클라우드를 사용해 빠르고 대용량 데이터를 처리

• 수백명의 텔레마케터 대신 Saas를 도입해 비용절감. 자동화가 가능한 업무에 클라우드를 도입.
• 개인정보의 보안이 중요시되다보는 분야이기에 금융사가 클라우드 서비스를 활용하고자 할때는 '안정성 평가'를 반드시 충족해야함

  마이데이터:
  정보의 주체인 본인이 본인의 데이터를 관리하고 신용관리나 자산관리, 건강관리 등에 활용하도록 함
  마이데이터 서비스가 활성화되면 개인 신용 데이터양이 폭증하게 되면서 데이터 전송량을 감당가능한 시스템+ 데이터 분석값에 AI를 접목 필요
  -> 클라우드 시스템을 이용해 시간과 비용 절감

공공:
점점 확대되는 데이터 시장을 해결하기 위해 모두 클라우드로 전환하여 통합관리 -> 대규모 트래픽에도 유연히 대처

공정의 자동화:
제조회사를 예를들면 제조,배송, 판매는 각각의 업체에서 맡아 진행하는데, 이를 다중 클라우드를 이용해 자동화시킬수 있음.각각의 공정을 클라우드를 이용하여 통제가능하고 이과정을 어디서나 확인 가능. 비용적 측면에서 큰 이점을 남기기에 이러한 클라우드 서비스가 많이 활성화됨

Iot:
모든 사물의 cpu를 클라우드에 모아, 각각의 장비들이 네트워크에 연결되면 하나의 클라우드를 통해 우리 삶에 있는 대부분의 전자장비를 스마트폰 하나로 제어가능

• 단점:
  어디서나 데이터에 쉽게 접근할 수 있기에 그만큼 제3자에게 데이터가 노출되기 쉽다. 정보의 안전성 측면에서는 개인이 클라우드 기업에게 믿고 맡겨야함. -> '보안' 중요!
  클라우드가 다운되면 정보를 받을 수 없음

엣지 클라우드: 엣지AI, 엣지컴튜팅 활용, CCTV에 적용해 쉽게 설명
중앙 컴퓨터가 아닌 사용자 근처의 클라우드용 컴퓨터(네트워크 가장자리 컴퓨터)
장점: 물리적으로 중앙컴퓨터보다 가까워 지연속도를 줄일 수 있다.
중앙컴퓨터로 모이던 자료가 각각의 엣지 컴퓨터에 모여 암호화를 거쳐 중앙컴퓨터에 저장됨. (클라우드의 모든 정보가 한곳으로 모여 안정성이 떨어지던 부분 보완, 보안성 향상)
통신 제한 구역이라도 엣지컴퓨터에서 독자적으로 데이터 처리가 가능하므로 서비스유지가능
주변 네트워크에 배치함으로써 속도 빠름+대역폭 제한 완화
클라우드 시스템 사용량이 급증하며 서버와 데이터 센터에서 처리 가능한 데이터의 양에 한계를 벗어남+ 통신 과정 보안 문제 발생 -> 엣지 컴퓨팅 개발
활용: 자율주행, 수억명이 참여하는 메타버스 환경...

엣지 컴퓨팅 단점: 많은 IoT기기가 연결돼있기에 해킹당하면 전체시스템에 영향을 끼친다. 또한 각 하드웨어내에서 프로세스가 이뤄지려면 고사양이어야 하기에 비용이 많이 들어 경제성이 떨어진다.

블록체인:
클라우드처럼 중앙컴퓨팅 기술이 아닌 공유형 컴퓨팅 기술.(여러 자옷에 분산시켜 저장)
생성되는 새로운 블록은 모든 체인 구성원에게 전송되어 공유되는 시스템으로 체인 참가자들 모두가 블록의 거래 기록을 볼 수 있음, 참가자 모두 감시자가 됨

클라우드 시스템
1.Saas (ex: 네이버 클라우드)
서비스로써의 소프트웨어, 가장 완전한 형태로 서비스, 사용자는 구독형태로 제공업체의 소프트웨어 이용
2.Laas
서비스로써의 플랫폼, 가상 클라우드상에서 사용자가 원하는 서비스를 개발할 수있도록한 개발환경(OS,미들웨어,런타임은 미리 구축해놓은 상태)
3.Paas
서비스로써의 인프라, 사용자가 원하는 OS,미들웨어 및 서비스까지 직접 구성할 수 있도록한 서비스

• 클라우드 보안 해결 방안 참고 기사

1. 클라우드 보안정책 구축
   애플리케이션과 데이터베이스, 네트워크 등 모든 활동에 대해 보안 규정을 마련해 전체적인 틀을 마련

2. 보안모니터링 및 자동화
   보안을 위해 항상 감시를 해야함. 그러나 그걸 사람이 일일이 감시할 수 없는 만큼 이를 자동화하고 문제가 발생한 부분을 직관적으로 확인할 수 있도록 모니터링 서비스가 필요

3. 클라우드 사용자 및 관리자가 직접 클라우드 보안 서비스의 작동 원리를 이해할 필요가 있음
   항상 접근전 누구인지, 어떤 접근권한을 가지고 있는지, 인가된 장비인지 유효성을 입증해 보안 수준을 높이기(제로 트러스트 솔루션)

정책의 기본 방향은 클라우드 보안 인증 규제를 합리적으로 개선해 더 적은 비용으로 규모에 관계없이 기업들의 성공적인 비즈니스를 돕고, 결과적으로 양질의 서비스를 더 저렴한 가격에 국민에게 제공하는 데 둬야 한다.
정보 유출이라는 이슈에만 몰입돼 제대로 된 정책을 펼치지 못하는 것은 국익에도 도움이 안 된다.
정보의 유출을 막는 조치와 함께 새로운 서비스를 통한 혜택이라는 두 가지 요소가 균형을 찾는 정책 개발이 필요

RSA(소인수 분해의 난해함에 기반)를 이용한 암호화로 비밀번호...철저한 신원 확인및 인증 절차를 거쳐 접근을 가능하게 한다던지..

6. 양자 컴퓨팅

• 정의: 얽힘이나 중첩같은 양자역학적 현상을 활용하여 자료를 처리

• 구성

1. 큐비트를 보관하는 디바이스
2. 큐비트에서 양자 연산을 수행/측정
3. 프로그램을 실행하고 명령하는 클래식 컴퓨터

• 장점:
  슈퍼 컴퓨터보다 더빨리 처리하는 능력을 가짐, 초고속 연산(양자 컴퓨팅), 초신뢰 보안(양자 통신), 초정밀 계측(양자 센서)

  일반 컴퓨터와 달리 0,1,0과1을 동시에 나타내고 저장할 수 있는 양자 비트(큐비트)를 이용해 데이터 처리. -> 이런 두상태의 중첨을 이용해 더 빠른 데이터 처리 가능

• 활용:

  1. 큰 규모의 데이터 베이스(비정형 데이터)를 검색,AI나 딥러닝 연구, 특히 기존의 컴퓨터가 해결할 수없었던 문제에 활용 예상

  2. 암호화: 기존 보안체계의 무력화, 혹은 고도화

  3. 양자 시뮬레이션 : 광합성, 초전도성, 복잡한 분자 형성등의 시뮬레이션(기존 컴퓨터가 실행하면 과부화를 일으킬수 있을 복잡성을 가짐)

  4. 영국 국방부에서는 양자컴퓨터를 도입해 군사전략 최적화 문제를 해결하려는 시도도 함

• 위험성:
  인터넷 보안의 주요 방식인 공개키 해킹에 쓰일 가능성이 있다. 양자컴퓨터는 공개키의 경우의 수를 빠르게 분석해서 도출해낼 수 있음.

• 리스크:
  기존 보안체계의 취약점을 무력화할 수 있지만 , 양자 환경을 구축하는 일이 쉽지 않음.(매우 큰 디바이스+ 극저온의 환경에서만 동작 가능)

7. 공유 경제(플랫폼 기업)

• 정의:
  공유 경제를 통해 물건, 공간, 정보 등 함께 사용함으로써 편의를 증진
  소유권보다는 개방성,공유에 사회적 가치를 둠(쏘카)
  혹은 필요하지 않은 물건에 대해 그걸 필요로하는 사람과 거래(당근마켓)
  혹은 커뮤니티 내 사용자간 협력을 통해 거래(에어비앤비, 알바몬)

• 장점:
  이용자의 만족도가 높다: 공급자 입장에선 효율을 높이고, 수요자입장에서는 소유가 아닌 공유하는 식이기에 싼값에 이용

예시:
차량공유시스템 쏘카
숙박공유시스템 에어비앤비 , 공유 킥보드

• 예상 리스크:
  도난 및 훼손/기존 사업군과의 갈등/범죄 악용/플랫폼 독점

• 공유 차량 내부 훼손 -> AI카메라를 설치해 차량을 훼손하는 행위 자동 모니터링, 반납 전 AI카메라로 차량 내부에 남은 물건을 확인 하고 이상없을 경우 반납 가능(자신의 차량이 아니기에 훼손 및 도난이 일어나면 우구의 책임인지 명명하기 힘들기 때문)
  특정 이슈가 발생하지 않는다면 5분 단위로 영상 삭제하여 사생활 침해 방지