정처기 실기 모의고사 6회 정리

1. RAID(Redundant Array of Independent Disks; 복수배열 독립 디스크)

RAID(Redundant Array of Independent Disks)는 여러 개의 디스크 드라이브를 조합하여 데이터 저장의 신뢰성과 성능을 향상시키는 데이터 저장 기술입니다. RAID는 다양한 레벨로 구성되며, 각 레벨은 데이터 미러링, 스트라이핑, 패리티 등의 기술을 사용하여 데이터의 중복 저장, 오류 수정, 성능 향상 등을 달성합니다. 이제 RAID의 가장 일반적인 레벨들을 살펴보겠습니다

 

RAID 0	성능 향상	스트라이핑	높은 읽기/쓰기 속도	단일 디스크 실패 시 모든 데이터 손실
RAID 1	데이터 안정성 향상	미러링	한 디스크 실패해도 데이터 보호	디스크 용량 절반 소모, 비용 증가
RAID 5	성능 및 안정성 균형	스트라이핑 + 패리티	읽기 속도 우수, 한 디스크 실패해도 복구 가능	쓰기 성능 저하, 복구 시간 소요
RAID 6	높은 데이터 안정성	스트라이핑 + 2 패리티	두 디스크 실패해도 복구 가능	더 높은 쓰기 성능 저하, 비용 증가
RAID 10	성능 및 안정성 균형	미러링 + 스트라이핑	빠른 읽기/쓰기 속도, 높은 안정성	높은 비용, 많은 디스크 필요

 

RAID는 서버, 데이터 센터, NAS(Network Attached Storage) 등 대규모 데이터를 저장하고 관리해야 하는 환경에서 중요한 역할을 합니다. RAID 구성을 선택할 때는 성능, 비용, 데이터 안정성의 요구 사항을 균형 있게 고려해야 합니다.

 

2. ITIL(Information Technology Infrastructure Library; 정보기술 인프라 라이브러리)

 

 

3. 커널의 유형

컴퓨터 운영 체제의 핵심 구성 요소인 커널은 시스템의 모든 주요 기능을 관리하며 하드웨어와 소프트웨어 리소스 간의 통신을 조정합니다. 커널의 설계에는 주로 두 가지 접근 방식이 있습니다: 마이크로커널(Microkernel)과 모놀리식 커널(Monolithic Kernel). 이 두 커널은 운영 체제의 성능, 안정성 및 확장성에 중요한 영향을 미칩니다.

모놀리식 커널 (Monolithic Kernel)

모놀리식 커널은 운영 체제의 모든 기능이 하나의 큰 블록 또는 단일 실행 가능 코드 베이스 내에 포함되어 있는 구조입니다. 이러한 커널은 하드웨어 관리, 파일 시스템, 네트워크 통신, 프로세스 관리 등의 기능을 포함하며, 모든 서비스가 커널 공간에서 실행됩니다.

장점:

• 성능: 모든 커널 서비스가 단일 메모리 공간에서 실행되므로 커널 간의 통신 오버헤드가 최소화되며, 결과적으로 빠른 실행 속도를 제공합니다.
• 간단한 관리: 커널 모듈이 긴밀하게 연결되어 있어 관리가 비교적 간단합니다.

단점:

• 안정성 문제: 하나의 커널 모듈에서 발생한 오류가 전체 시스템에 영향을 줄 수 있습니다.
• 보안 취약점: 모든 기능이 커널 모드에서 실행되므로 보안 위험이 높아질 수 있습니다.

마이크로커널 (Microkernel)

마이크로커널 접근 방식에서는 커널의 기본 기능만 커널 모드에서 실행되고 나머지 서비스는 사용자 모드에서 실행되는 작은 커널을 사용합니다. 이 커널은 주로 프로세스와 메모리 관리, 최소한의 IPC(Inter-Process Communication)를 관리하며, 다른 서비스는 독립된 서버로 실행됩니다.

장점:

• 안정성: 하나의 서비스 실패가 전체 시스템을 다운시키지 않습니다. 장애가 발생한 서비스만 재시작할 수 있습니다.
• 보안 향상: 더 적은 코드가 커널 모드에서 실행되므로, 보안 위협에 덜 노출됩니다.
• 유연성: 다양한 운영 체제 서비스를 쉽게 추가하거나 수정할 수 있습니다.

단점:

• 성능 저하: 사용자 모드와 커널 모드 간의 빈번한 전환으로 인해 성능이 저하될 수 있습니다.
• 복잡성: 서비스 간 통신과 관리가 복잡해질 수 있습니다.

이러한 특성 때문에 마이크로커널은 임베디드 시스템, 실시간 시스템, 그리고 고도로 모듈화된 시스템 설계에 선호되는 반면, 모놀리식 커널은 일반적인 데스크탑 운영 시스템 및 서버에서 널리 사용됩니다. 각 커널의 선택은 시스템의 요구 사항, 성능 기준 및 개발 및 유지 관리의 복잡성을 고려하여 결정됩니다.

 

 

4. 병행 제어 미보장 시 문제점

병행 제어(Concurrency Control)는 여러 사용자나 프로세스가 동시에 데이터베이스에 액세스하고 수정할 때 데이터의 일관성과 무결성을 유지하기 위해 사용되는 기술입니다. 병행 제어가 제대로 이루어지지 않는 경우, 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 이는 데이터베이스 시스템의 신뢰성과 성능에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 병행 제어가 미보장될 때 발생할 수 있는 주요 문제점들을 설명하겠습니다.

1. 갱신 손실 (Lost Update)

두 프로세스가 거의 동시에 같은 데이터를 업데이트할 경우, 한 프로세스의 변경이 다른 프로세스에 의해 덮어쓰여질 수 있습니다. 예를 들어, 두 사용자가 동시에 같은 재고 항목의 수량을 업데이트하려고 할 때, 두 사용자의 입력 중 하나만 반영되고 다른 하나는 손실될 수 있습니다.

2. 더티 리드 (Dirty Read)

한 트랜잭션이 아직 커밋되지 않은 데이터를 읽고, 이 데이터를 기반으로 연산을 수행한 후, 원래의 트랜잭션이 롤백되어 데이터가 원래 상태로 돌아갈 경우, 읽은 데이터가 잘못되었던 것이 됩니다. 이로 인해 트랜잭션의 결과가 부정확해질 수 있습니다.

 

 

5. SQL 문

 

6. 파이썬 코드

 

7. 패스워드 크래킹

패스워드 크래킹은 보안이 적용된 시스템에 저장되어 있는 패스워드를 찾아내거나 해독하는 과정을 말합니다. 이 과정은 대부분 불법적인 목적으로 사용되지만, 때로는 시스템의 보안 강도를 테스트하기 위해 합법적으로 사용되기도 합니다. 패스워드 크래킹에는 여러 가지 방법이 있으며, 주로 사용되는 몇 가지 기법을 설명하겠습니다.

1. 무차별 대입 공격 (Brute Force Attack)

이 방법은 가능한 모든 패스워드 조합을 시도하여 정확한 패스워드를 찾아내는 방식입니다. 이 공격은 간단하고 직관적이지만, 패스워드의 길이와 복잡성이 증가함에 따라 필요한 시간이 기하급수적으로 증가합니다.

2. 사전 공격 (Dictionary Attack)

사전 공격은 사전에 준비된 단어 목록(사전 파일)을 사용하여 패스워드를 추측합니다. 이 방법은 사용자가 일반적인 단어나 흔히 사용되는 패스워드를 사용했을 때 효과적입니다. 공격자는 사전 파일을 확장하여 일반적인 숫자 조합이나 키보드 패턴을 포함시킬 수 있습니다.

3. 무지개 테이블 공격 (Rainbow Table Attack)

무지개 테이블은 해시 함수의 출력값과 해당 출력값을 생성할 수 있는 가능한 입력값을 미리 계산하여 저장한 데이터베이스입니다. 패스워드의 해시값을 무지개 테이블과 비교하여 원래의 패스워드를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 이 방법은 해싱된 패스워드 데이터베이스가 유출되었을 때 주로 사용됩니다.

4. 소셜 엔지니어링 (Social Engineering)

소셜 엔지니어링은 기술적인 방법보다는 사람들의 심리적, 행동적 취약점을 이용합니다. 예를 들어, 직접적인 대화나 가짜 이메일을 통해 사용자로부터 패스워드 정보를 얻어내는 것이 포함됩니다.

패스워드 크래킹 방지 방법

• 강력한 패스워드 정책: 길고, 복잡하며 예측 불가능한 패스워드 사용을 권장합니다.
• 다중 요소 인증 (MFA): 패스워드 외에도 추가적인 인증 수단을 요구합니다.
• 패스워드 해싱 및 솔트 적용: 데이터베이스에 저장된 패스워드는 해시 처리되어야 하며, 각 패스워드에는 고유의 솔트가 추가되어야 합니다.
• 정기적인 보안 교육: 사용자들에게 패스워드 보안의 중요성과 안전한 패스워드 관리 방법을 교육합니다.

패스워드 크래킹의 위협은 지속적으로 존재하며, 시스템과 데이터를 보호하기 위해서는 지속적인 보안 강화가 필요합니다.

 

 

8. 테스트 레벨의 종류 및 개념

소프트웨어 테스팅은 다양한 레벨과 방법론을 통해 수행됩니다. 테스트 레벨은 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)의 다양한 단계에서 실행되며, 각 레벨은 특정 목적과 목표를 가지고 있습니다. 다음은 주요 테스트 레벨과 각각의 기본 개념입니다.

1. 단위 테스트 (Unit Testing)

• 목적: 가장 기본적인 테스트 수준에서, 개별 코드 모듈이나 함수의 기능을 검증합니다. 이 단계에서는 코드의 각 부분이 정상적으로 동작하는지 확인합니다.
• 실행 주체: 주로 개발자에 의해 수행되며, 때로는 테스트 전문가에 의해서도 수행될 수 있습니다.
• 도구 예시: JUnit, NUnit, PyTest 등

2. 통합 테스트 (Integration Testing)

• 목적: 여러 단위(모듈)가 함께 정상적으로 작동하는지 확인합니다. 모듈 간 인터페이스와 데이터 흐름에 중점을 둡니다.
• 실행 주체: 테스트 팀 또는 개발자가 수행할 수 있습니다.
• 도구 예시: TestNG, Postman (API 통합 테스트용), SoapUI 등

3. 시스템 테스트 (System Testing)

• 목적: 완성된 소프트웨어 시스템이 전체적으로 요구사항을 만족하는지 테스트합니다. 이 단계에서는 소프트웨어의 기능적, 비기능적 요구사항 전반을 검토합니다.
• 실행 주체: 독립적인 QA 팀에 의해 수행될 수 있습니다.
• 도구 예시: Selenium, QTP/UFT, LoadRunner (성능 테스트용) 등

4. 인수 테스트 (Acceptance Testing)

• 목적: 최종 사용자 또는 고객이 실제 운영 환경에서 소프트웨어를 수용할 준비가 되었는지 확인합니다. 이 테스트는 실제 사용자의 요구 사항을 만족시키는지 여부를 중점적으로 검토합니다.
• 실행 주체: 실제 사용자나 클라이언트, 때로는 비즈니스 애널리스트나 QA 팀이 수행합니다.
• 도구 예시: Cucumber (BDD 툴), FitNesse 등

각 테스트 레벨은 소프트웨어 개발의 다른 단계에서 수행되며, 전체적인 품질 보증 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 계층적 테스트 접근 방식은 소프트웨어의 결함을 초기에 발견하고 수정함으로써 개발 비용을 절감하고, 최종 제품의 품질을 보장하는 데 도움을 줍니다.

 

 

9. 프로세스 스케줄링의 유형

프로세스 스케줄링은 운영 체제에서 중요한 역할을 수행합니다. 이는 시스템의 CPU가 여러 프로세스들 사이에서 공정하고 효율적으로 자원을 할당할 수 있도록 관리하는 메커니즘입니다. 프로세스 스케줄링 알고리즘은 다양하며, 각각 특정 상황이나 요구 사항에 적합하게 설계되었습니다. 여기서는 프로세스 스케줄링의 주요 유형들을 설명하겠습니다.

1. 선점형 스케줄링 (Preemptive Scheduling)

선점형 스케줄링은 현재 실행 중인 프로세스를 중단시키고, 더 중요한 프로세스에 CPU를 할당할 수 있는 방식입니다. 이 방법은 더 높은 우선순위의 작업이 도착하면 현재 작업을 멈추고 새로운 작업을 시작할 수 있도록 합니다.

• 예시
  • Round Robin (RR): 각 프로세스는 고정된 시간(타임 슬라이스) 동안 CPU를 사용하며, 모든 프로세스는 동일한 길이의 시간을 할당받습니다.
  • 최소 잔여 시간 우선 (Shortest Remaining Time First, SRTF): 남은 실행 시간이 가장 짧은 프로세스에게 CPU를 할당합니다.

2. 비선점형 스케줄링 (Non-preemptive Scheduling)

비선점형 스케줄링에서는 프로세스가 시작되면, 그 작업이 완료될 때까지 CPU를 계속 사용합니다. 새로운 프로세스는 실행 중인 프로세스가 종료되고 나서야 CPU를 할당받을 수 있습니다.

• 예시
  • 선입선출 (First Come, First Served, FCFS): 프로세스가 도착한 순서대로 CPU를 할당받습니다.
  • 최단 작업 우선 (Shortest Job First, SJF): 실행 시간이 가장 짧은 프로세스에게 먼저 CPU를 할당합니다.

3. 멀티레벨 큐 스케줄링 (Multilevel Queue Scheduling)

멀티레벨 큐 스케줄링은 프로세스를 우선순위에 따라 여러 개의 큐에 분류하고, 각 큐에 다른 스케줄링 알고리즘을 적용합니다. 이 방식은 다양한 프로세스 유형(예: 시스템 프로세스, 사용자 프로세스)을 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

• 특징
  • 프로세스는 우선순위나 프로세스 유형에 따라 구분됩니다.
  • 높은 우선순위의 큐가 낮은 우선순위의 큐보다 더 빈번하게 CPU를 할당받습니다.

4. 멀티레벨 피드백 큐 스케줄링 (Multilevel Feedback Queue Scheduling)

멀티레벨 피드백 큐 스케줄링은 멀티레벨 큐 스케줄링을 확장한 형태로, 프로세스가 다른 큐로 이동할 수 있습니다. 이는 프로세스의 행동(예: CPU 사용 시간)에 따라 동적으로 우선순위를 조정합니다.

• 특징
  • 프로세스는 실행 동안 필요에 따라 다른 큐로 이동할 수 있습니다.
  • 시스템은 프로세스의 실행 패턴을 학습하고 우선순위를 동적으로 조정하여 성능을 최적화합니다.

각 스케줄링 방식은 특정 상황에서의 성능, 응답 시간, 처리량 등에 장단점을 가지고 있으므로, 사용 환경과 요구 사항에 따라 적절한 스케줄링 전략을 선택해야 합니다.

 

 

10. 자바 코드

 

11. 자바 코드

 

12. C언어 코드

 

13. 화이트박스 테스트

화이트박스 테스트(White-box Testing), 또는 구조적 테스트(Structural Testing)라고도 불리는 이 테스트 방법은 소프트웨어의 내부 구조, 설계 및 코드의 실행 경로를 검사하여 진행됩니다. 화이트박스 테스팅은 개발자나 테스터가 애플리케이션의 소스 코드에 대한 깊은 이해를 바탕으로 실행되며, 코드의 모든 분기와 경로를 테스트하여 프로그램의 내부 작동 상태를 정확히 파악하고 검증하는 데 중점을 둡니다.

화이트박스 테스트의 주요 특징

1. 투명성: 테스터는 코드의 내부 로직에 대한 전체적인 이해가 필요합니다. 이로 인해 코드의 모든 세부 사항이 투명하게 노출됩니다.
2. 코드 기반 테스트: 테스트 케이스는 소스 코드의 특정 조건, 루프, 분기 및 경로를 포함하여 작성됩니다.
3. 세밀한 검증: 변수 사용, 함수 호출, 예외 처리 등 코드 내부의 세밀한 부분까지 검사하여, 숨겨진 오류와 버그를 찾아냅니다.

화이트박스 테스트의 유형

1. 명령문 커버리지(Statement Coverage): 소스 코드 내의 각 명령문이 최소 한 번은 실행되도록 합니다.
2. 분기 커버리지(Branch Coverage): 조건문과 분기가 포함된 코드에서 각 가능한 경로를 테스트하여 모든 분기가 실행되는지 확인합니다.
3. 조건 커버리지(Condition Coverage): 모든 결정 조건의 가능한 참과 거짓 경우를 평가합니다.
4. 경로 커버리지(Path Coverage): 가능한 모든 실행 경로를 테스트하여, 소스 코드의 모든 가능한 경로를 확인합니다.

화이트박스 테스트의 장단점

장점:

• 코드 내부에 숨어 있는 논리적 오류를 식별할 수 있습니다.
• 코드 최적화에 도움을 주며, 불필요한 코드나 도달할 수 없는 코드를 제거할 수 있습니다.
• 테스트의 정확성과 효율성을 높여 줍니다.

단점:

• 소스 코드에 대한 깊은 이해와 접근이 필요하여, 테스트 과정이 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
• 대규모 시스템에서는 모든 경로를 테스트하기 어려울 수 있어 완벽한 커버리지를 보장하기 어려울 수 있습니다.
• 사용자 관점의 기능 테스트보다는 개발자의 코드 관점에서의 오류 발견에 초점을 맞추기 때문에, 사용자 경험과는 다소 거리가 있을 수 있습니다.

화이트박스 테스트는 보통 개발 초기 단계에서 진행되며, 코드의 품질을 향상시키고, 유지보수를 용이하게 하며, 보다 안정적인 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 보안 검사와 같이 높은 수준의 코드 검증이 요구되는 분야에서 특히 중요합니다.

 

14. 인터페이스 구현 시 적용할 데이터베이스 암호화 기법

데이터베이스 암호화 기법은 민감한 데이터를 보호하고 데이터 유출로 인한 위험을 최소화하기 위해 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다. 여기서 언급한 API 방식, Plug-in 방식, TDE 방식, Hybrid 방식은 각각 특정한 상황과 요구에 맞게 설계되었습니다. 이 기법들의 특징과 사용 상황에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. API 방식

API(Application Programming Interface) 방식은 애플리케이션 레벨에서 데이터를 암호화하는 방법입니다. 개발자가 API를 통해 직접 암호화 로직을 애플리케이션 코드에 구현합니다. 이 방식은 애플리케이션에서 데이터베이스로 데이터가 전송되기 전에 암호화를 수행하며, 데이터베이스에서 데이터를 검색할 때는 복호화를 진행합니다. API 방식은 매우 유연하며, 개발자가 암호화 키 관리 및 암호화 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있는 장점이 있습니다.

2. Plug-in 방식

Plug-in 방식은 데이터베이스 시스템에 플러그인 형태로 구현되어 데이터베이스 엔진 내에서 직접 데이터를 암호화하고 복호화하는 방식입니다. 이 플러그인은 데이터베이스 서버에 설치되어 데이터베이스가 처리하는 모든 데이터에 대해 투명하게 작동합니다. 사용자나 애플리케이션은 암호화된 데이터를 신경 쓸 필요 없이 평소와 같이 데이터를 다룰 수 있으며, 보안은 플러그인이 관리합니다.

3. TDE (Transparent Data Encryption)

TDE는 데이터베이스 파일 시스템 레벨에서 데이터를 암호화하는 방식입니다. 이 기법은 데이터베이스의 데이터 파일 자체를 암호화하여 저장함으로써, 파일이 도난당하거나 물리적으로 복제되는 경우에도 데이터를 보호할 수 있습니다. TDE는 주로 SQL Server, Oracle, DB2 등에서 지원되며, 암호화 키는 종종 외부 키 관리 서버에 저장되어 관리됩니다.

4. Hybrid 방식

Hybrid 방식은 위의 여러 방식을 조합하여 사용하는 암호화 접근 방식입니다. 예를 들어, TDE를 사용하여 데이터베이스 파일을 암호화하고, API 방식을 추가로 사용하여 특정 민감한 데이터 필드를 애플리케이션 레벨에서 추가적으로 암호화할 수 있습니다. 이 방식은 각기 다른 레벨에서의 보안 강화를 통해 데이터 보호를 최대화합니다.

이러한 다양한 데이터베이스 암호화 기법은 각 조직의 특정 보안 요구, 규제 준수 요구, 그리고 운영 환경에 따라 선택되어야 합니다. 데이터의 중요성과 보호 필요성에 따라 적절한 암호화 전략을 구현하는 것이 중요합니다.

 

 

15. SQL문

 

16. 메모리 반입 기법

메모리 반입 기법은 가상 메모리 시스템에서 중요한 역할을 수행합니다. 이 기법은 시스템의 효율성과 성능을 크게 좌우할 수 있으며, 주로 예상 반입 기법과 요구 반입 기법 두 가지로 나뉩니다. 각각의 방법은 메모리 관리와 자원 활용의 최적화를 목표로 하며, 특정 상황과 시스템 요구에 따라 선택될 수 있습니다.

1. 예상 반입 기법 (Pre-paging)

예상 반입 기법, 또는 프리-페이징(Pre-paging)은 시스템이 프로세스가 필요로 할 것으로 예상되는 페이지를 미리 메모리에 반입하는 기법입니다. 이 방법은 프로세스의 작업 집합(working set)이나 이전의 사용 패턴을 분석하여, 앞으로 사용될 가능성이 높은 페이지들을 미리 메모리로 로드합니다.

장점:

• 페이지 폴트를 최소화하여 시스템의 응답 시간을 향상시킬 수 있습니다.
• 사용자의 작업 흐름에 따른 딜레이를 감소시키며, 더 부드러운 시스템 운영이 가능합니다.

단점:

• 예측이 정확하지 않을 경우 불필요한 페이지 로딩으로 인해 메모리와 I/O 자원의 낭비가 발생할 수 있습니다.
• 오버헤드가 클 수 있으며, 시스템의 전반적인 효율성을 저하시킬 수 있습니다.

2. 요구 반입 기법 (Demand Paging)

요구 반입 기법, 또는 디맨드 페이징(Demand Paging)은 프로세스가 실제로 페이지를 요구할 때까지 페이지를 메모리에 반입하지 않는 방법입니다. 페이지 폴트가 발생했을 때, 즉 프로세스가 접근하려는 페이지가 메모리에 없을 때, 해당 페이지를 디스크에서 메모리로 로드합니다.

장점:

• 실제로 필요한 페이지만 메모리에 로드되므로 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.
• 불필요한 페이지 로드가 없어 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

단점:

• 페이지 폴트의 빈도가 높아질 경우, 시스템의 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
• 사용자 경험에 딜레이가 발생할 수 있으며, 시스템 응답 시간이 늘어날 수 있습니다.

각 반입 기법은 그 특성에 따라 장단점이 명확하므로, 시스템 설계자는 애플리케이션의 요구 사항과 자원의 가용성을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다. 프로세스의 동작 패턴과 메모리 사용 패턴을 분석함으로써 더 효과적인 메모리 관리 전략을 수립할 수 있습니다.

 

17. DDoS 공격

DDoS 공격(Distributed Denial of Service)은 여러 시스템이 동시에 한 타깃에 대해 과도한 요청을 보내 서비스를 마비시키는 공격입니다. 일반적으로 네트워크 리소스를 과부하 시켜 정상적인 서비스 제공을 방해하는 방식으로 진행됩니다. DDoS 공격은 여러 형태를 띨 수 있는데, 특히 애플리케이션 레벨에서의 DDoS 공격은 서버의 자원을 소모시키는 데 초점을 맞춥니다. 여기서 언급된 Slowloris, RUDY, Slow Read Attack은 애플리케이션 레벨의 DDoS 공격 유형으로, 서버의 응답 속도를 늦추거나 서비스를 완전히 중단시킬 수 있습니다.

1. Slowloris - Slow HTTP Header Dos

Slowloris는 매우 효과적인 DDoS 공격 유형 중 하나로, 비교적 적은 양의 트래픽으로 서버를 마비시킬 수 있습니다. 이 공격은 서버에 HTTP 연결을 맺은 후 가능한 한 오랫동안 연결을 유지하는 방식으로 진행됩니다. Slowloris는 연결 초기에 HTTP 헤더를 매우 느리게 전송하여, 서버가 연결을 계속 열어두도록 만듭니다. 이로 인해 다른 정상적인 요청들이 서비스를 받지 못하게 되며 서버의 자원을 소진시킵니다.

2. RUDY (R-U-Dead-Yet) - Slow HTTP POST Dos

RUDY 공격은 폼 데이터를 매우 느리게 한 바이트씩 전송하여 HTTP POST 요청을 지연시키는 방법입니다. 공격자는 먼저 정상적인 HTTP POST 요청을 시작하고, 요청 본문을 매우 천천히 전송하여 서버의 연결 슬롯을 차지합니다. 이 방식으로 서버의 입력 버퍼를 점유하고 연결을 오랫동안 유지함으로써 다른 사용자의 접근을 차단합니다.

3. Slow Read Attack

Slow Read 공격은 서버로부터 데이터를 매우 느리게 읽는 방식으로 진행됩니다. 이 공격은 클라이언트가 의도적으로 데이터 수신 버퍼의 크기를 작게 설정하고 데이터 수신 속도를 최대한 늦춥니다. 이렇게 하면 서버는 데이터를 전송하기 위해 각 연결을 열어두어야 하므로, 많은 수의 연결로 인해 자원이 고갈됩니다.

이러한 공격들은 모두 서버의 자원을 소진시키는 방식으로 작동하며, 특히 웹 서버의 동시 연결 처리 능력을 악용합니다. 서버가 처리할 수 있는 동시 연결의 수는 제한되어 있기 때문에, 이러한 공격들은 상대적으로 적은 수의 연결로도 큰 피해를 입힐 수 있습니다. 따라서, 서버 설정을 조정하고, 과도한 연결 요청을 감지하여 차단하는 보안 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

 

18. 블록체인

블록체인은 분산 디지털 원장 기술로서, 거래 또는 데이터를 노드의 네트워크에 걸쳐 검증하고 기록함으로써 중앙 집중식 기관 없이도 데이터의 무결성을 보장합니다. 이 기술은 처음에는 비트코인과 같은 암호화폐의 기반 기술로서 개발되었지만, 그 용도는 금융, 의료, 공급망 관리, 그리고 투표 시스템 등 다양한 분야로 확장되었습니다.

블록체인의 주요 특징

1. 무결성과 투명성: 블록체인에 기록된 데이터는 변경할 수 없으며, 네트워크의 모든 참여자가 동일한 기록을 볼 수 있습니다. 이는 데이터의 투명성과 신뢰성을 보장합니다.
2. 분산 원장: 블록체인은 중앙 서버에 의존하지 않고, 모든 참여자가 거래의 복사본을 보유하는 분산 시스템입니다. 각 노드는 네트워크의 다른 노드와 동기화되어 데이터의 일관성을 유지합니다.
3. 암호화: 모든 거래는 고도로 안전한 암호화 프로세스를 통해 보호됩니다. 이는 거래 데이터의 보안을 강화하고, 사용자의 신원을 보호합니다.
4. 탈중앙화: 블록체인은 탈중앙화된 구조로, 단일 지점의 실패가 전체 시스템에 영향을 미치지 않습니다. 이는 시스템의 내구성을 증가시키고, 중앙 기관의 필요성을 제거합니다.
5. 합의 알고리즘: 네트워크 참여자들 사이에서 거래의 유효성을 검증하기 위해 다양한 합의 메커니즘이 사용됩니다. 대표적인 예로는 작업 증명(Proof of Work), 지분 증명(Proof of Stake) 등이 있습니다.

블록체인의 응용 분야

1. 금융 서비스: 암호화폐, 국제 송금, 자금 조달 등의 금융 거래에서 중앙 은행이나 기타 금융 기관 없이 직접 거래를 가능하게 합니다.
2. 공급망 관리: 제품의 출처부터 소비자에 이르기까지 모든 단계를 추적하며, 제품의 진위 여부를 보증하고 공급망의 투명성을 높일 수 있습니다.
3. 스마트 계약: 블록체인 기술을 활용하여 계약 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 스마트 계약을 구현할 수 있습니다. 이는 계약의 자동화와 실행에 대한 신뢰성을 보장합니다.
4. 의료: 환자의 의료 기록을 안전하게 저장하고, 환자의 동의하에 의료 기관 간에 이를 공유할 수 있어 의료 서비스의 질을 향상시킵니다.
5. 정부 및 행정: 투표 시스템에서 블록체인을 이용하면 투표의 진정성과 결과의 무결성을 보증할 수 있습니다.

블록체인 기술은 그 잠재력이 매우 크며, 여전히 발전 중인 기술로, 앞으로 더 많은 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

 

19. 기계학습의 유형

기계학습은 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델을 사용하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 기계학습은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)의 세 가지 주요 유형으로 분류됩니다. 각각의 학습 방식은 데이터를 다루는 방법과 학습 목표에 따라 다릅니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)

지도학습은 입력과 그에 대응하는 출력(레이블)이 주어진 훈련 데이터를 사용하여 학습하는 방식입니다. 목표는 주어진 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다. 지도학습의 대표적인 예로는 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 있습니다.

• 회귀: 연속적인 값을 예측합니다 (예: 주택 가격, 온도 등).
• 분류: 미리 정의된 여러 클래스 중 하나를 예측합니다 (예: 이메일 스팸 분류, 이미지 레이블링 등).

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 학습하는 방식입니다. 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내는 데 초점을 맞춥니다. 비지도학습의 주요 기법으로는 클러스터링(Clustering)과 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 있습니다.

• 클러스터링: 데이터를 유사성에 따라 그룹으로 나눕니다 (예: 고객 세분화).
• 차원 축소: 데이터의 특성 수를 줄이면서도 중요한 정보는 유지하려고 합니다 (예: PCA, t-SNE).

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 방식입니다. 강화학습은 시행착오를 통해 어떤 행동이 최상의 결과를 가져오는지를 배웁니다. 주로 게임, 로봇 공학, 자율 주행 차량 등의 분야에서 사용됩니다.

• 목표: 에이전트는 보상을 최대화하기 위해 최적의 정책을 학습합니다.
• 환경: 에이전트가 행동을 취하고 그 결과로 환경에서 피드백(보상)을 받습니다.

이러한 각각의 학습 유형은 특정 문제를 해결하기 위해 적합한 도구와 기법을 제공합니다. 이들 방법은 현실 세계의 다양한 문제에 적용되어 인공지능의 발전을 이끌고 있으며, 계속해서 발전하고 있는 연구 분야입니다.

 

 

20. 순수 관계 대수식 -> 쿼리

SELECT FNAME, LNAME, SALARY FROM EMP WHERE DNO=1005;

순수 관계 대수식

1. 선택 연산 (σ): 특정 조건에 맞는 튜플을 선택합니다. 이 경우 DNO = 1005 조건을 만족하는 튜플을 선택합니다.
2. 투영 연산 (π): 필요한 열만을 추출합니다. 이 경우 FNAME, LNAME, SALARY 열을 추출합니다.

π_FNAME, LNAME, SALARY (σ_DNO=1005 (EMP))