# IPSec ## 개요 **IPSec**(Internet Protocol Security)은 인터넷 프로토콜(IP) 계층에서 네트워크 통신의 보안을 제공하기 위해 설계된 일련의 프로토콜과 기술의 집합입니다. 주로 **가상 사설망**(VPN) 환경에서 사용되며, 데이터의 기밀성, 무결성, 인증 및 방향성 보호를 보장합니다. IPSec는 IPv4와 IPv...
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"IPS"에 대한 검색 결과 (총 118개)
# IPsec ## 개요 IPsec(IP Security)는 인터넷 프로토콜(Internet Protocol) 기반 통신에서 데이터의 기밀성, 무결성 인증을 보장하기 위해 설계된 보 프로토콜 모음입니다. IPsec은 주로 네트워크 계층(OSI 모델의 3계층)에서 작동하며, IP 패킷 단위로 보안을 제공함으로써 네트워크 통신의 전반적인 보안을 강화합니다....
# XSum ## 개요 **XSum**은 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 **문서 요약**(text summarization) 연구에 널리 사용되는 영어 기반의 대규모 요약 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 BBC 뉴스 기사를 원본 텍스트로, 기사의 핵심 내용을 담은 매우 짧은 요약문을 정답(label)으로 구성하고 있으며, **추출형 요약**(extra...
# IP 주소 ## 개요 IP 주소(IP Address, Internet Protocol Address)는 인터넷 프로토콜(Internet Protocol)을 사용하여 네트워크 상에서 통신하는 기기(예: 컴퓨터, 스마트폰, 서버, 라우터 등)를 고유하게 식별하기 위해 부여되는 숫자형 주소입니다. IP 주소는 네트워크 통신에서 데이터의 송신지와 수신지를 ...
# 네트워크 상태 수집 네트워크 상태 수집(Network Status Collection)은 네트워크 인프라의 성, 가용성, 보안 상태 등을 지속적으로 모니터링하고 분석하기 위한 핵심 과정입니다. 이는 기업, 데이터 센터, 클라우드 환경 등 다양한 네트워크 환경에서 안정적인 서비스 제공을 보장하기 위해 필수적인 기술입니다. 본 문서에서는 네트워크 상태 수...
# 창업 교육 ## 개요 창업 교육은 창적인 아이디어를 기반 새로운 기업을 설립하고 운영하는 데 필요한 지식, 기술, 태도를 체계적으로 습득할 수 있도록 돕는 교육 프로그램을 말한다. 21세기 지식기반 경제와 혁신 생태계의 확산에 따라 창업은 단순한 자영업 수단을 넘어 국가 경쟁력 강화와 일자리 창출의 핵심 요소로 부상하였다. 이에 따라 정부, 대학, ...
# 암호학적 해시 함수 ## 개요 **암호학적 해시 함수**(Cryptographic Hash Function)는 임의 길이의 입력 데이터를 고정된 길이의 출력(해시 값 또는 다이제스트)으로 변환하는 수학적 알고리즘입니다. 이 함수는 정보 보안 분야에서 데이터 무결성 검증, 디지털 서명, 비밀번호 저장, 블록체인 기술 등 다양한 분야에 핵심적으로 활용됩...
# 포트 미러링 ## 개요 **포트 미링**(Port Mirroring)은트워크 관리 및 모니링을 위해 특정 네트워크 포의 트래픽을 복사하여 다른 포트 전달하는 기술. 이 기술은 주로 네트워크 분석, 보안 감시, 성능 진단 및 트러블슈팅 목적으로 사용됩니다. 포트 미러링을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 데이터 패킷을 캡처하고 분석할 수 있으며, 이를...
SmartNIC ##요 **SmartNIC**(Smart Network Card)는 단순한 네워크 데이터 전송 기능을 넘어서, 네트워크 처리을 하드웨어 수준에서 오프로딩(Offloading)하거나 가속화하는 고성능 네트워크터페이스 카드입니다. 기존의 일반 NIC(Network Interface Card)가 네트워크 패킷을 호스트 CPU에 전달하는 데 그...
XClarity **XCl**는 레노버(Lenovo)에서 개발한 통합 서버 및 인프라 관리 솔루션으로, 데이터센터 내의 하드웨어 자산을 효율적으로 모니터링, 구성, 유지보수할 수 있도록 설계된 원격리 도구입니다 특히 레노보의 ThinkSystem 및 ThinkAgile 서버 제품군과 깊이 통합되어 있으며, IT 인프라의 가시성과 운영 효율성을 크게 향상시...
# Exploring the Limits Transfer Learning ## 개요 **전 학습**(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분...
# 합성곱 신망 ## 개요 **합성곱경망**(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 **격자 형태**(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처...
자동 라벨 ## 개요**자동 라벨링**(Autoing)은 머신러닝 및 데이터 과학 분야에서 대량의 데이터에 빠르고 효율적으로이블(label)을 부여하는술을 의미합니다. 레이블 지도 학습(supervised)에서 모델 학습할 수 있도록 입력 데이터에 부여되는 정답 또는 분류 정보를 말하며, 예를 들어 이미지 데이터에 "고양이", "개와 같은 객체 이름 붙이...
# GAS **GAS**(GNU Assembler)는 GNU 프로트의 공식 어셈블로, 주로닉스 계열 운영제와 리눅스 환경에서 사용되는 저수준 프래밍 도구입니다. C, C 어셈블리 언어 등 작성된 소스 코드가 컴파일된 후 생성 어셈블리 코드를 기계어로환하는 역할을 수행합니다. GAS는 GNU Binutils 패키지의 핵심 구성 요소 중 하나이며, GCC(G...
# 해시 함수 ## 개요 해시 함수(Hash Function는 임의의이의 데이터(입값)를 고정된 길이의 값(해시값 또는 다이제스트 digest)으로 변하는 수학적 함수입니다. 이 과정은 **해싱**(hashing) 하며, 해시 함수는 정보의결성 검사 데이터 구조 설계, 암호화, 비밀번호 저장 등 다양한 분야에서 핵심적인할을 합니다. 시 함수는 단방향 ...
# SHAP 값 ## 개요 SHAP 값(Shapley Additive exPlanations) 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하기 위한모델 해석성**(Interpretability) 기법 중로, 게임 이론의 **샤플리 값**(Shapley Value) 개념을 기반으로 합니다. SHAP은 각 특성(feature)이 모델의 개별 예측에 기여한 정도를 정량...
# 디피-헬만 키환 ## 개요 **디-헬만 키 교환**(ie-Hellman Key Exchange,KE)은 두 통신 당자가 안전하지 않은 채널을 통해 **공유밀 키**(Shared Secret)를 안전하게 교환할 수 있도록 하는 암호학적 프로토콜입니다. 방법은 1976 스탠퍼드 대학교의 **화이트필드 디피**(Whitfield Diffie)와 **마틴 ...
# 좌표계 재투영 ## 개요 좌표계 재투영(Reprojection)은 지리정보시스템(GIS)에서 한 좌표계(Coordinate System)에 정의된 공간 데이터를 좌표계로 변하는 과정을합니다. 지리 데이터 다양한 용도와 지역에 서로 다른 지리투영법(Ge Projection)을 사용하여되며, 서로 다른 좌표계를 사용하는 데이터를 통합하거나 분석하기 위해...
# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...
# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...