랜덤 오라클 모델 (Random Oracle Model) 1. 개요 랜덤 오라클 모델(Random Oracle Model, ROM)은 암호학적 프로토콜의 보안성을 증명하기 위해 사용되는 이론적 추상화 모델로, 임의의 입력값에 대해 완전히 무작위인 출력값을 반환하되, 동일한 입력에 대해서는 항상 동일한 출력을 반환하는 가상의 함수(오라클)가 존재한다고 가정하…
검색 결과
"무작위성"에 대한 검색 결과 (총 47개)
난수 생성기 (Random Number Generator) 1. 개요 난수 생성기(Random Number Generator, RNG)란 무작위성(Randomness)을 가진 숫자 수열을 생성하는 장치나 알고리즘을 의미한다. 컴퓨터는 기본적으로 입력값이 같으면 항상 동일한 결과값을 출력하는 결정론적(Deterministic) 시스템이다. 그러나 현대의 컴퓨…
편향성 (Bias) 1. 개요 편향성(Bias)이란 정보 처리 과정에서 특정 방향으로 치우쳐 객관성을 잃거나, 통계적 추정치가 실제 모수(Parameter)와 체계적으로 차이가 나는 상태를 의미한다. 인지적 관점에서는 인간의 뇌가 정보를 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 지름길(Heuristics)로 인해 발생하는 판단 오류를 뜻하며, 통계 및 기술적 관점…
RFC 8017 (PKCS 1 v2.2) 공식 문서: RFC 8017 - PKCS 1: RSA Cryptography Specifications Version 2.2 RFC 8017은 RSA 암호 알고리즘의 구현 및 사용 방법을 정의한 PKCS 1 v2.2 표준 문서로, 공개키 암호 시스템의 상호 운용성과 보안성을 보장하기 위한 기술 규격을 제공합니다. 개…
Convex Optimization (볼록 최적화) 볼록 최적화(Convex Optimization)는 목적 함수가 볼록 함수(Convex Function)이고 제약 조건 집합이 볼록 집합(Convex Set)인 최적화 문제를 해결하는 수학적 방법론이다. 1. 개요 최적화란 주어진 제약 조건 하에서 특정 목적 함수를 최소화하거나 최대화하는 변수 값을 찾는 …
VAE (Variational Autoencoder, 변이형 오토인코더) 1. 개요 VAE(Variational Autoencoder)는 입력 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있도록 설계된 생성 모델(Generative Model)이자 확률론적 그래픽 모델입니다. 기본적인 오토인코더(Autoencoder, AE)가 입력 데이터를 특…
과적합 (Overfitting) 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 노이즈와 특수한 패턴을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니다. 과적합은 머신러닝 모…
엔트로피 (Entropy) 1. 개요 엔트로피는 시스템의 미시적 상태의 수 또는 에너지의 분산 정도를 나타내는 물리량으로, 열역학, 통계역학, 정보이론 등 다양한 과학 분야에서 시스템의 상태와 변화 방향을 설명하는 핵심 지표로 사용된다. 흔히 '무질서도'라고 표현되지만, 엄밀하게는 시스템이 가질 수 있는 미시적 상태의 수나 정보의 불확실성을 의미한다. 열역…
OAEP (Optimal Asymmetric Encryption Padding) 1. 개요 OAEP(Optimal Asymmetric Encryption Padding)는 RSA와 같은 공개키 암호화 방식에서 평문을 암호화하기 전, 데이터의 무작위성을 부여하고 구조적 무결성을 확보하기 위해 사용하는 최적 비대칭 암호화 패딩 방식이다. 공개키 암호화 알고리즘…
수문학적 모델링 (Hydrological Modeling) 1. 개요 수문학적 모델링이란 소규모 유역부터 국가 단위, 나아가 지구 전체 규모에 이르기까지 지구 표면과 대기, 지하수 사이에서 일어나는 물의 순환 과정(수문 순환)을 수학적, 물리적, 또는 통계적 방법으로 단순화하여 재현함으로써 수자원의 거동을 예측하고 분석하는 기법이다. 수문학적 모델링의 핵심…
샘플링 개요 샘플링(Sampling)은 전체 모집단(Population에서 일부를 선택하여 그 특성을 조사함으로써 모집단 성질을 추정하는계적 방법이다. 데이터과학 분야에서 샘플링은규모 데이터셋 효율적으로 처리하고 분석하는 데심적인 역할을 한다. 특히 빅데이터 환경에서 전체 데이터를 처리하는 것이 비용이나 시간 측면에서 비효율적일 경우, 적절한 샘플링 기법을…
OWASP Testing Guide (OTG) OWASP Testing Guide(정식 명칭: OWASP Web Security Testing Guide, WSTG)는 웹 애플리케이션 및 API의 보안 취약점을 체계적으로 식별하고 검증하기 위해 설계된 포괄적인 오픈 소스 보안 테스트 프레임워크이다. 1. 개요 OWASP Testing Guide(이하 WST…
예측 불확실성 (Predictive Uncertainty) 1. 개요 예측 불확실성(Predictive Uncertainty)이란 통계적 모델이나 머신러닝 알고리즘이 특정 입력값에 대해 출력값을 예측할 때, 그 예측 결과가 얼마나 불확실한지를 나타내는 척도이다. 일반적으로 '예측 오차(Prediction Error)'가 실제 정답과 예측값 사이의 거리라는 …
오차 분석 (Error Analysis) 1. 개요 본 문서는 수치해석 및 정밀 측정 분야에서 발생하는 오차의 정의와 분석 방법을 다룬다. 오차 분석이란 측정값이나 계산값과 실제 참값 사이의 차이를 정량적으로 분석하여, 결과의 신뢰도를 평가하고 수치적 정확도를 높이는 과정을 의미한다. 수치해석 및 과학적 측정에서 오차 분석이 필수적인 이유는 현실 세계의 모…
확률 분포 개요 확률 분포(Probability Distribution는 확률변의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 체계적으로 설명하는 수학적 함수이다. 통계학과 확률론의 핵심 개념 중 하나, 데이터의 특과 불확실성을량적으로 분석 예측하는 데 필수적인 도구이다. 확률 분포는 실험, 관측, 또는 이론적 모델에서 얻은 결과의 확률적 행동을 모델링하는 데 사…
지분 증명 (Proof of Stake, PoS) 1. 개요 지분 증명(Proof of Stake, PoS)은 블록체인 네트워크에서 새로운 블록을 생성하고 트랜잭션의 유효성을 검증하기 위해, 네트워크 참여자가 보유한 가상자산의 지분(Stake)에 비례하여 블록 생성 권한을 부여하는 합의 알고리즘(Consensus Algorithm)이다. 합의 알고리즘이란 …
ECDSA (타원곡선 디지털 서명 알고리즘) 1. 개요 ECDSA(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm)는 타원곡선 암호(ECC, Elliptic Curve Cryptography)를 기반으로 하는 디지털 서명 알고리즘으로, 메시지의 무결성(Integrity)과 부인 방지(Non-repudiation)를 보장하기 위해…
데이터 식별 (Data Identification) 1. 개요 데이터 식별이란 방대한 데이터 세트 내에서 특정 데이터 개체(Entity)를 다른 개체와 혼동 없이 고유하게 구분하여 찾아낼 수 있도록 정의하는 프로세스를 의미한다. 데이터 식별은 데이터베이스의 키 설정을 포함하여, 전사적 데이터 거버넌스 차원에서 데이터의 유일성을 보장하고 추적 가능성(Trac…
출력값 값(output value)은 수학에서 함수의 종속변수(dependent variable)에 해당하는 개념으로, 함수에 입력된 값(입력값 또는 독립변수)에 결정되는 결과값을 의미한다. 함수는 일종의 '규칙' 또는 '사상'으로, 하나 이상의 입력값을 받아 정해진 방식에 따라 하나의 출력값을 산출한다. 출력값은 함수의 핵심 구성 요소 중 하나이며, 함수…
난스 (Nonce) 1. 개요 난스(Nonce)란 'Number used once'의 약자로, 암호학 및 네트워크 통신에서 단 한 번만 사용하기 위해 생성되는 임의의 숫자나 비트열을 의미한다. 난스의 기본 목적은 동일한 데이터가 반복적으로 전송되거나 처리될 때 발생할 수 있는 보안 취약점을 제거하고, 매 실행 시마다 고유한 결과값을 생성하여 공격자가 데이터…