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1. 개요머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 현대 기술 혁신의 중심에 있는 핵심 기술이다. 의료, 금융, 자율주행, 이미지 및 음성 인식 등 다양한 분야에서 머신러닝은 인간의 삶을 크게 변화시키고 있다. 그러나 이러한 기술의 급속한 발전은 보안과 프라이버시의 새로운 위협을 가져왔다.이 글에서는 머신러닝 및 딥러닝 모델이 직면한 주요 보안 및 프라이버시 위협을 살펴보고, 이를 방어하기 위한 전략과 해결책을 제시한다.2. 머신러닝 모델의 보안 및 프라이버시 위협머신러닝 모델은 데이터에 의존해 학습하며, 학습된 모델은 다양한 문제를 해결하기 위해 사용된다. 그러나 데이터와 모델 자체가 다양한 보안 위협에 노출될 수 있다. 이러한 위협은 다음과 같은 세 가지 주요 카테고리로 나뉜다.기밀성 위협: 모델의 학습 데이..

1. 개요: 네트워크 보안과 주요 위협네트워크는 현대인의 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 중요한 역할을 한다. 그러나 네트워크 사용이 증가함에 따라 보안 취약점을 악용하려는 다양한 위협도 증가하고 있다. 이번 글에서는 네트워크 보안의 주요 공격 방식인 Wardriving, Evil Twin, 무차별 공격, 그리고 사전 공격에 대해 알아보고, 이를 예방하기 위한 방법을 제시한다.2. Wardriving과 Warwalking: 취약한 네트워크 탐지Wardriving은 차량을 이용해 Wi-Fi 신호를 탐색하고 취약한 네트워크를 찾는 공격 방식이다. Warwalking은 이와 유사하지만 도보로 수행된다는 점에서 차이가 있다. 공격자는 이 과정을 통해 암호화되지 않았거나 보안이 취약한 네트워크를 찾아내고, 이를 악용..