높게만 보였던 코딩의 문턱이 점점 낮아지고 있다. 코드를 최소화하는 ‘Low-Code(로우코드)’와 아예 코드 없이 앱을 만드는 ‘No Code(노코드)'가 급부상하고 있기 때문이다. 로우코드와 노코드 애플리케이션 개발 플랫폼이 안착하면 코딩 없이 누구나 빠르게 애플리케이션을 제작할 수 있게 된다. 심지어 전문 개발자들도 코딩을 할 때 이런 플랫폼을 선호하고 있다고 한다. 과연 코딩에서 해방될 수 있을까? 로우코드와 노코드 플랫폼에 대해 자세히 알아본다.

 


 

로우코드와 노코드란 무엇인가

미국의 비즈니스 잡지인 포브스(Forbes)지는 2021년 이후 세상을 뒤흔들 12가지 기술 중 3위로 로우코드와 노코드를 선정했고, 시장조사기관 가트너(Gartner)도 2022년 12가지 핵심 기술 트렌드 중 하나로 동 기술을 채택했다. 특히 가트너는 2025년까지 기업 내에서 새롭게 개발되는 앱의 70% 정도가 로우코드 및 노코드 플랫폼에서 탄생할 것이라고 예측했다. 2020년까지만 해도 로우코드와 노코드로 개발되는 앱은 전체의 25%도 되지 않았다. 로우코드와 노코드의 폭발적인 성장이 예상된다는 것이다.​

 

그렇다면 로우코드와 노코드는 정확히 무엇일까? '로우코드'란 최소한의 코드를 사용해 앱을 개발하는 방법으로, 반복적이고 단순한 부분은 정형화된 템플릿을 기반으로 빠르게 안정적으로 만들고, 전문 인력이 필요한 부분만 프로그래밍 지식을 갖춘 실무담당자가 개발하는 방식이다. 따라서, 로우코드는 실무 담당자보다는 개발자의 생산성을 높이고 검증된 코드를 적용하는 데 초점을 맞추고 있다.

 


 

이에 비해 '노코드'란 코드를 전혀 사용하지 않고 앱을 개발하는 방법으로, 프로그래밍 언어 습득이 필요없고 원하는 화면 유형과 기능을 선택하고 설정하는 것만으로 앱을 만들 수 있다. 따라서 노코드는 실무 담당자가 업무 지식을 바탕으로 앱을 손쉽게 개발하도록 돕는데 초점을 맞추고 있다. 

 

이처럼 사전적인 의미만 놓고 본다면 로우코드와 노코드는 디지털 혁신을 이끌 새로운 기회임이 분명하다. 

 

로우코드와 노코드, 어떤 플랫폼이 있나?

로우코드 및 노코드 플랫폼으로는 스웨이AI(Sway AI)와 듀플로클라우드(DuploCloud)가 주목받고 있다. 스웨이AI는 인공지능과 머신러닝 애플리케이션 구축을 위한 노코드 인공지능 플랫폼이고 듀플로클라우드는 인프라 자동화 분야의 로우코드와 노코드를 제공하는 플랫폼이다. 복잡한 데이터셋을 수익성 있는 앱으로 전환시켜주는 노코드 앱으로 트루소스(TrueSource)라는 플랫폼도 있고 그밖에 사이클러(Cyclr), 멘딕스(Mendix), 하이랜드(Hyland) 등도 떠오르고 있는 로우코드 및 노코드 플랫폼들이다. 마이크로소프트나 세일즈포스, 아웃시스템즈 같은 글로벌 소프트웨어 기업들도 로우코드 및 노코드 솔루션들을 내놓고 있다.

 


 

기존에는 전문 소프트웨어 개발자가 프로그래밍 언어인 C, C#, Java 등을 활용해 스크립트를 작성하여 응용 프로그램을 전적으로 개발해 왔지만, 코딩을 최소화하는 프로그래밍 방식으로 발전하면서 이제 비개발자 직원도 프로그램 개발에 적극 참여할 수 있게 됐다. 하나의 프로그램을 새로 만들기 위해서는 일반적으로 대상 플랫폼에 특화된 높은 수준의 개발 지식이 필요하고 시간도 많이 소비된다. 반면, 로우코드와 노코드 플랫폼을 이용하면 여전히 일부 학습은 필요하지만 개발 속도를 높여주고 기술 장벽을 낮춰줄 것으로 기대된다.

 

로우코드와 노코드의 현실

로우코드와 노코드의 장단점을 알아보자. 우선 장점으로는 프로그램 개발에 걸리는 시간을 비용을 절감할 수 있다는 점이다. 모든 소스코드를 작성하지 않고, 앱을 조합하여 시스템을 구축하므로 개발 기간을 대폭 단축할 수 있다. 이에 따라 개발비를 절감할 수 있는 것도 장점이다. 개발 기간이 짧으면 프로그래머의 인력이 감소하게 된다. 즉, 개발에 드는 인건비를 절감할 수 있는 것이다. 또, 기존 전문 개발자의 경우 필요에 따라 자동화와 불필요한 요소 생략 등을 통해 작업 효율성을 대폭 향상할 수 있다. 이런 효율성 향상은 결국 비용감소로 이어진다. 

 

또다른 장점은 프로그램의 오류를 줄일 수 있다. 프로그래밍을 직접 수행하는 부분이 적어, 그만큼 실수가 줄어든다. 코드를 작성하는 일도 결국 사람이 하는 일이기 때문에 반드시 실수가 발생하기 마련이다. 사람이 작성하는 코드의 양이 적어지면서 실수가 나올 확률도 줄어든다. 결과적으로 버그 수정에 걸리는 시간 단축과 비용 경감에도 도움이 된다. 

 

인력 확보하기도 쉬워진다. 프로그램 개발에 있어 실력이 좋은 엔지니어가 필요하지만, 적절한 인력을 확보하기 어려운 게 현실이다. 로우코드나 노코드를 사용하면, 엔지니어가 전문적인 실력을 갖추지 않았더라도 개발 작업을 할 수 있다. 새로운 엔지니어를 적극적으로 활용할 수 있어 인력 부족 문제에 대응할 수 있다. 

 

로우코드나 노코드의 단점도 있다. 로우코드나 노코드는 개발하는 데 한계가 있어 대규모 개발에는 사용하기 어렵다는 점이다. 복잡한 구조를 필요로 하는 프로그래밍은 결국 프로그래밍을 할 수밖에 없다. 어디까지나 프로그램이 단순한 구조를 가질 때만 로우코드나 노코드를 이용할 수 있다. 문제가 발생하면, 빠르게 교체할 수 있는 격리된 단일 비즈니스 프로세스에만 적합하며 개발 툴에 따라서 할 수 있는 것들이 다 다르기 때문에 각 툴에만 의존하게 되는 단점도 있다.

 

로우코드나 노코드에 의존하면, 처음부터 시스템을 새로 구축하는 프로그래머는 점점 줄어들 수밖에 없다. 동시에 창의성을 발휘해 개발하는 경우가 적어질 수밖에 없다. 어떤 플랫폼을 활용해야 본인이 원하는 서비스를 최대한 잘 구현할 수 있을지 결국 플랫폼을 학습해야 하는 과정이 필요하다. 보안에 취약해진다는 점도 단점으로 꼽힌다. 일부 직원만 쓰는 간단한 기능을 만들 때는 기본적인 보안 관리를 소홀히 할 수밖에 없다. 빠른 속도와 낮은 비용에만 너무 초점을 맞추다 보면 관리 부족과 보안 취약의 문제가 드러난다.

 

로우코드, 노코드 도입 시 고려할 점

로우코드나 노코드 플랫폼을 도입할 때 가장 먼저 고려할 점은 투자대비 수익률(ROI)이다. 로우코드, 노코드는 코딩 방식에서 빌딩 블록 방식을 사용하기 때문에 업무를 빠르게 완료할 수 있기 때문에 얼마나 빠르게 가치 대비 속도를 낼 수 있는지 따져봐야 한다. 그리고 로우코드, 노코드 플랫폼 상당수가 구독형 모델이기 때문에 비용 최적화가 필요하다. 

 

또한 로우코드, 노코드 플랫폼은 독립적인 툴이 아닌 기업 및 조직의 기본 인프라스트럭처에 패치되는 기술이기에 새로운 업무 프로세스를 위해서만 사용하는 것이 아니라 기존 자산부터 인공지능, 초자동화 같은 최신기술을 쉽게 연결할 수 있는 솔루션인지 검토해봐야 한다.

 

마지막으로 보안에 대한 부분이다. 로우코드, 노코드 솔루션은 내부 용도로 사용할 경우 위협적이지 않을 수 있지만 외부에 노출되어 범용 애플리케이션으로 확대할 경우 권한 부여 및 인증 매커니즘과 데이터 암호화 등 신뢰 받는 프레임워크 안에서 플랫폼을 운영할 수 있어야 한다. 

 

출처: https://www.ahnlab.com/ko/contents/content-center/31669

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Ryan Daniel Moran 지음, 신솔잎 옮김

 

10억을 모으려면 어떻게 해야할까 연봉을 5천이라고 가정하면 20년을 한푼도 안쓰고 저축해야 모을수 있다.

실제로 월급의 50%를 저축한다고 하면 40년을 저축해야 모을수 있다.

평생 일을 해도 10억을 모을수 없다.

 

돈을 버는 방법은 학교에서 가르치지 않는다. 학교에서는 학자가 되는 법을 가르침.

예전에 로버트 기요사키의 부자아빠 가난한 아빠 책을 본적이 있다.

난 자본주의 사회에 살고 있으면서 돈을 버는 방법을 공부해 본적이 없다.

 

사업을 한다는것은, 뭔가를 추구한다는것은 인생을 완벽하게 바쳐야 한다.

지금이라도 이책을 덮고 달아날수 있다. 지금 삶에 만족하는가?

 

부를 과시하는 사람들. 비싼 자동차에 돈을 쓰며 부자가 되는 사람은 없다. 대개는 그 반대에 가깝다.

처음에는 부업으로 시작할수있지만 어느순간 반드시 자신의 모든것을 걸어야 한다.

 

100만달러의 결과물에만 집착한다면 목표 달성이 어렵다. 12개월간 하나씩 밟아 나가고 모든것을 마치고 나면 수익성 높은 비지니스와 함께 할것이다.

 

1년에 10억 버는 단순한 공식

평균 가격 30달러인 3~5가지 제품 보유

각 제품을 하루 25~30개 판매

(대략 4만원 제품을 30개씩 팔면 120만원, 한달이면 3천6백만원, 1년이면 4~5억쯤 되겠네)

 

사업가의 삶을 쉽게 생각 하난 사람들은 모두 실패한다.

가벼운 마음으로 시작하다면 크게 혼쭐이나고 그만 둘것이다. 매일 매시간 비지니스에 얽매여야 한다.

한방중에라도 달려가야한다.

 

중고로 매입해서 이윤을 남겨 내다 파는 작은 승리에 연연한다면 꿈을 이루지 못한다.

가치를 창출해야 한다. 처음에는 대단해 보이지 않지만 1년 후에는 든든한 수입원이 될것이다.

한번에 성공하는 법은 없다. 12개월간 꾸준히 노력해야 한다.

 

명심해야할 부분. 수익이 난다고 해서 자신이 수입을 취하면 안된다. 수입은 본인의 통장이 아니라 비지니스에 들어가야 한다. 회사가 아니라 재투자를 해야 한다. 최소 1년은 수익을 재투자 하는 기간으로 삼아야 한다. 잘 버티면 성공할 확률이 기하급수적으로 늘어난다.

 

The Grind(0~4개월) -> The Growth(5~8개월) -> The Gold(9~12개월)

많은 사람들이 그라인드 단계에서 버티지 못해 실패함

 

아마존은 누구나 상품을 판매할수 있도록 해주며 사업하는 사람들은 여기서 특정 계층을 타겟으로 자신의 상품을 브랜드화 하여 판매한다. 마케팅은 sns를 통해 하며 팔로워가 적더라도 영향력이 있는 사람, 열렬한 오디언스가 많은 사람이 좋다.

 

소수를 대상으로 한 아주 작은 틈새시장을 노린 브랜드가 단기간 안에 대중에게 알려진다.

 

저자의 커뮤니티 회원이 만든 브랜드가 체중 감량 보조제 분야 1위를 하였고 하였고 얼마후 전국 홀푸드 매장에 입점하는 사례, 이후 미국 모둔 식료품 체인점에서 판매 

 

이것이 온라인 브랜드의 주기임.

 

사업을 빨리 성장시키는 방법은 아주 작은시장(구체적으로 특정)을 노리는 것이다.

온라인 오디언스의 특성을 파악한다. (미용 제품 애호가) -> 코스메틱 브랜드 제작 -> 판매

카일리는 하루만에 1900만달러 매출 기록 

 

사업은 시작은 사람이어야 한다.

하루 고객 30명을 유치할수 있는 3~5가지 제품이면 된다. 약간의 광고와 브랜드 빌딩이면 된다.

시작단계에서는 이 소수 사람에게 올인해야함. 곧 확산 효과가 나서 눈덩이 처럼 불어남 -> 혁신 확산론 

 

제품에 대한 고개 팬층을 형성하면 원하는 값을 부를수 있음. 소수의 지지자

아마존, 월마트닷컴 등 플랫폼에 결합시키고 추진력을 유지하기 위해 소셜미디어를 활용한다.

 

블랙라이플 커피 광고 -> 진보주의의 스벅을 먹지 않고 총을 든 보수주의자들을열광케함 맛에 대한 언급은 한마디도 없어도 됨, 타깃으로 삼은 고객이 완전히 다름.

 

사업에서 가장 중요한것은 자신을 보살피는 것이다. 신체적 정신적으로 자신을 돌봐야지만 뭔가를 창조하고 누군가에게 가치를 제공할수 있다. 건강한 음식을 섭취하고 운동하고 휴식을 취하라

 

돈이 아닌 가치를 쫒아야 한다. 내가 하고 있는일이 가치 있는 일임을 한순간도 잊어서는 안된다.나 스스로가 가치없다 느껴지고 즐겁지 않으면 어느 누구에게도 가치를 제공할수 없다.

시간제한이 없으면 아무것도 이룰서 없다. 1년안에 다 될거야 하는 수동마인드로는 안된다. 올인해야 한다.

 

신뢰를 파는 브랜드가 되는법

무얼 팔아야 하는지보다 브랜드를 만드는것부터 이해해야함

본인이 마주한 문제가 무엇인지 알면 해결책을 떠올리는데 도움이 된다. 친구 가족 회사 동료 등 주변 사람들을 떠올려봐도 좋다. 특정 집단의 사람들에 대해 고민하다보면 고객의 윤곽이 드러나기 시작한다.

 

돈을 벌어다 주는것은 제품이 아니라 사람이다. 브랜드는 제품을 넘어 하나의 스토리를 전달한다. 이런 힘이 사람들에게 제품을 구매하게 하고 그들의 친구에게 이야기 하게 한다.

 

운동하는 집단: 

 

1. 누구를 대상으로 판매할것인가

본인이 될수도 있고 내가 아는 사람일수 있다. 대상이 선정되었으면 그의 집단을 살핀다. 간호사인가?기독교인가?

 

2. 이들이 이미 구매한 제품은?

이 집단 사람들이 이미 구매한 3~5가지 물건을 열거할수 있는가? 고객들이 훌륭한 엄마 훌륭한 디자이너가 되기 위해 무엇을 구매했는지 알아보는게 일순위

 

3. 이 제품들 가운데 더 낫게 만들고 싶은것은?

현재 당신의 고객들이 만족하지 못하는 부분은 무엇인가? 게이트웨이 상품이 될만한 잠재력을 지닌 제품이 눈에 띄는가?

 

4. 시중에 있는 유사상품에 대해 고객들은 어떤 생각을 하는가?

제품군을 정했다면 사람들이 하는 이야기를 듣고 틈새 시장을 찾아야 한다. 후기를 읽고 온라인에 내 아이디어를 게시해 시장 조사를 하는 방법도있다.

 

5. 고객들은 어디서 어울리는가?

무엇을 판매할지 결정했다면 첫 고객들은 어디서 불러올수 있을지 생각한다.

 

6. 어떻게 해야 판매를 예측할수 있을까?

아마존? 

 

7. 두번째 세번째 제품은 무엇이 될것인가?

후속 상품으로 무엇을 출시할지 알아야 한다. 다음에 어떤 제품을 판매할지 모른다면 다음 단계로 나아갈수 없다.

 

운동하는데 살이 안빠지는 집단 - 운동중 먹는 다이어트 음료

필라테스 하는 집단

반려견을 키우는 집단 등 - 행동교정

리더 집단 - i형 인간의 팀장생활 어려움, 

골퍼 집단 - 티가 자주 부러짐, 

캠핑 집단

부자가 되고 싶은 집단 - 어떤 종목을 선택할지 매매 타이밍은 어떻게 되는지 어려움

학부모 집단

중학생 집단

 

제러드의 페이스북 팔로워 늘리기 (6만명)

- 25센트자리 동전을 먹는 강아지 판매로 몇달만에 수억을벌음 

 

제조업체는 널렸다. 세계에서 가장큰 제조업체는 알리바바 원하는 상품을 만들어줄수 있다.

 

 

 

 

롤프젤린 - 독일 최고의 관계심리 전문가

박병화 옮김

 

타인에게 휘둘리지 않고 나를 지키는 심리학

좋은 담장은 좋은 이웃을 만든다.
아무리 좋은 이웃이라도 담장이 없다면 불화가 생길수 있다

서로에게 상처만 남는 최악의 배려
- 싫다는 표현을 애매모호하게 하면 화가 나도 아닌척 힘들어도 괜찮은척 학 위해 온힘을 다한다.

배려할수록 문제는 커진다.
거절은 빠를수록 좋다.

한계 침입자들..
호감가는 사람이 될것인가 행복한 사람이 될것인가

선을 긋는데 익숙하지 않을때 단호한 입장을 취하면서 미소를 짓는 경우가 많다.
표정 짓기가 어색하면 사무적인 표정을 지어라
메르켈의 마름모는 자기 확신과 가벼운 한계 설정을 타나낸다.

거절하는법;
자신을 정당화 하고 상대에게 안되는 이유를 설득하려 하지 마라!!! 궁지에 빠지기 쉽다.

대화의 주도권
- 목적을 알수 없는 질문은 경계해야 한다. 어떤 의도로 질문했는지를 모른다면 대답을 하지 마라
- 토요일에 뭐해? 라는 질문에 아무 의심 없이 별일없어 라고 대답하면 대처하기 힘든 상황이 올수 있다

질문을 받으면 의도를 파악해야 한다 왜? 질문을 받았다고 해서 꼭 대답할 필요는 없다.

전화는 한계침범 통로의 구실을 할때가 많다.
전화로 상대의 하소연만 들어주고 내 이야기를 하려 하면 그건 아무것도 아니라는 식으로 이야기 하는 사람.
나는 상대의 정신적은 쓰레기통 역할만 한것이다.

누굴 만나든 자기자신을 지켜라
누구를 만나든 만난 뒤보다 만나기 전 기분이 더 좋았다면 만남의 어느 시점에선가 한계를 넘은것이라고 봐야한다.
난 내 영역을 지키지 못한것이다. 나를 지키겠다는 믿음을 놓지 않는것이 중요

타인을 기쁘게 하는것이 나의 목적이라면 모두가 날 좋아하게 될수 있다. 나 자신만 빼고 - 파울로 코엘료 마법의순간

인생에 한번은 단호해져야 한다. 이런 시도를 할때 기존의 형성된 이미지만을 보고 무시당할수 있다.
만약 새로운 신호가 전달되지 않는다면 의도를 직접 설명할수 있다. "한마디만 할게" 라든지 
"요즘 들어 힘든일이 생겼어, 너도 내가 예전과 다르게 행동하는것을 느꼈을거야" 나는 나를 지키며 살고싶어

베아트리체와 토마스가 서로 행복해진 이유
베아트리체가 자신의 한계를 설정하고 토마스와 밤늦게까지 같이 있는게 힘들어 일찍 귀가하면서 둘 사이는 더 좋아졌다.
자신의 한계를 설정하고 일찍 귀가 하자 몸도 좋아졌고 토마스 역시 자신의 곁에만 붙어 있는 것은 두사람 누구에게도 도움이 되지 않는다는것에 동의했다.
서로 각자의 요구를 존중받다보니 베아트리체와 토마스 사이는 이후 더 좋아졌다. 

선을 긋는다는건 상대를 멀리하는게 아닌 나 스스로를 보호하고 관계를 더욱 좋게 하는 것이다.



1. elastic부터 

elk 설치 메뉴얼: https://www.elastic.co/guide/en/elastic-stack-get-started/7.2/get-started-elastic-stack.html#install-elasticsearch

 

Getting started with the Elastic Stack | Getting Started [7.2] | Elastic

If you don’t see data in Kibana, try changing the date range to a larger range. By default, Kibana shows the last 15 minutes. If you see errors, make sure Metricbeat is running, then refresh the page.

www.elastic.co

간편하게 rpm으로 설치함

 

# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0-x86_64.rpm
# sudo rpm
-i elasticsearch-7.2.0-x86_64.rpm
# sudo service elasticsearch start

 

데몬 시작하기전 elastic config 파일 수정

기본적인것들을 설정해주었다. 단일 서버에 테스트로 설치하는거라 호스트는 하나만 넣었다.

# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

cluster.name: leopit
node.name: leopit

network.host: 10.10.10.10
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["10.10.10.10"]
cluster.initial_master_nodes: ["leopit"]

정상 작동 확인

# curl http://127.0.0.1:9200

{ "name" : "leopit", "cluster_name" : "leopit", "cluster_uuid" : "XEHE2JYETNCh5A-ifq8bmQ", "version" : { "number" : "7.2.0", "build_flavor" : "default", "build_type" : "rpm", "build_hash" : "508c38a", "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.0.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" }

 

2. kibana

# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz tar xzvf kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
# cd kibana
-7.2.0-linux-x86_64/
# ./bin/kibana

 

kibana 데몬 실행전 컨피그 파일 설정

# vim kibana-7.2.0-linux-x86_64/config/kibana.yml

server.host: "10.10.10.10"
server.name: "leopit"
elasticsearch.hosts: ["http://10.10.10.10:9200"]

 

kibana는 UID가 root인 상태에서는 실행되지 않는다 일반 계정으로 변경해줘야함.

따라서 kibana 설치시 UID가 root인 상태에서 했다면 소유권 변경을 해줘야 함

 

# chown -R leopit kibana-7.2.0-linux-x86_64/*
# su leopit

# ./bin/kibana

 

소유권 변경후 실행하니 잘 되었다.

 

3. logstash

logstash는 sysmon 연동시엔 사용하지 않을거라 설치만 해두었다.

# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.2.0.rpm
# sudo rpm
-i logstash-7.2.0.rpm

 

4. sysmon

sysmon 10.2 다운로드

https://docs.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/sysmon

 

Sysmon - Windows Sysinternals

Monitors and reports key system activity via the Windows event log.

docs.microsoft.com

설정파일 다운로드

https://github.com/SwiftOnSecurity/sysmon-config

 

SwiftOnSecurity/sysmon-config

Sysmon configuration file template with default high-quality event tracing - SwiftOnSecurity/sysmon-config

github.com

설치

sysmon.exe -accepteula -i sysmonconfig-export.xml

 

5. winlogbeat

설치메뉴얼: https://www.elastic.co/guide/en/beats/winlogbeat/current/winlogbeat-installation.html

 

Step 1: Install Winlogbeat | Winlogbeat Reference [7.2] | Elastic

If script execution is disabled on your system, you need to set the execution policy for the current session to allow the script to run. For example: PowerShell.exe -ExecutionPolicy UnRestricted -File .\install-service-winlogbeat.ps1.

www.elastic.co

다운로드후 C:\ProgramFiles\에 Winlogbeat 이름으로 옮겨준다.

sysmon을 winlogbeat에 싫어야 하므로 winlogbeat 설정을 아래와 같이 추가해준다.

winlogbeat.yml 파일에 아래와 같이 sysmon 로깅 설정이 되어 있어야 한다. 

 

winlogbeat.event_logs:
  - name: Application
    ignore_older: 72h

  - name: System

  - name: Security
    processors:
      - script:
          lang: javascript
          id: security
          file: ${path.home}/module/security/config/winlogbeat-security.js

  - name: Microsoft-Windows-Sysmon/Operational
    processors:
      - script:
          lang: javascript
          id: sysmon
          file: ${path.home}/module/sysmon/config/winlogbeat-sysmon.js

 

설정 완료후 powershell을 관리자 권한으로 실행시켜 아래와 같이 서비스 등록을 해준다.

PS C:\Users\Administrator> cd 'C:\Program Files\Winlogbeat'
PS C:\Program Files\Winlogbeat> .\install-service-winlogbeat.ps1

Security warning
Run only scripts that you trust. While scripts from the internet can be useful,
this script can potentially harm your computer. If you trust this script, use
the Unblock-File cmdlet to allow the script to run without this warning message.
Do you want to run C:\Program Files\Winlogbeat\install-service-winlogbeat.ps1?
[D] Do not run  [R] Run once  [S] Suspend  [?] Help (default is "D"): R

Status   Name               DisplayName
------   ----               -----------
Stopped  winlogbeat         winlogbeat

<TIP> PSSecurityException 에러가 발생할 경우 신뢰하지 않는 스크립트 보호 설정 변경하여 해결
> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 

 

winlogbeat 템플릿 elasticsearch, kibana에 적용

PS C:\Utils\winlogbeat-7.2.0-windows-x86\winlogbeat-7.2.0-windows-x86> .\winlogbeat.exe setup -e `
>> -E output.logstash.enabled=false `
>> -E output.elasticsearch.hosts=['10.10.10.10:9200'] `
>> -E setup.kibana.host=10.10.10.10:5601

> Start-Service winlogbeat

 

키바나에 접근해보니 sysmon 로그가 파싱되어 저장된다.

- Discover 

- sysmon log

경락잔금대출시 참고사항


- 제1금융권 제외하고 여러군데 전화해봐야함 (최소 50군데)
ㄴ 확인사항: 경락잔금대출 취급여부 확인, 대출 몇프로 가능? 이자는?


- 법원 앞 나눠주는 명함 전화
ㄴ 시세확인차 여기도 괜찮음

 

+ 대출 가능액(정해져 있는건 아님..)

- 주택은 대략 낙찰가의 70%정도 나옴
- 상가는 약 80%까지 가능
- 다가구는 약 60% (방빼기)
- 토지는 50% 미만

 

+ 8.2 부동산 대책 이후는?

- 조정대상지역은 시세의 60%
- 투기(과열)지역은 시세의 50%

ㄴ 단, 상가는 아무 영향 없음

-> 낙찰가의 유의미한 하락으로 이어지고 있다.


- 이자차이가 크지 않으면 무조건 대출 많이 주는곳을 택해야함 (실투자금 관리)
- 대출 직원말을 믿지말라. 지점장이 갑자기 안된다고 할수 있다. (다른데도 미리 알아보라)
- 중도상환수수료(거치기간 만기시 연장여부 확인)
- 원리금균등상환은 가능한 피해야 한다.
- 명도시 대출이자를 고려해서 입찰하라 (명도 전까지 이자를 얼마동안 내야하는지 생각해둬야한다.)

+ 경매절차

경매신처 -> 감정평가서 -> 현황조사서 -> 배당종기일 -> 매각명세서 -> 유찰시할인 -> 인도명령

 

+ 경매와 공매의 차이
- 경매는 개인대출, 공매는 세금체납
- 경매는 법원, 공매는 캠코 (한국자산관리공사)에서 진행
- 공매는 인터넷으로 가능(공인인증서를 이용 온비드사이트 전자입찰)
- 공매는 현황조사서가 없음
- 공매는 문제시 환불 안됨(매각명세서 없음)
- 공매는 대폭 할인 (유찰시)
- 공매는 점유자 명도집행(인도명령) 안해줌 (별도로 명도소송 해야함)

물번: 사건 하나에 여러개의 물건이 있을 경우 즉, 사건이 하나인데 물건이 여러개
- 입찰시 정확하게 물번번호를 써줘야함

 

매각기일: 그날 가서 입찰서 쓰라는말

 

용도: ex. 상가(점포) - 점포란 칸칸이 나뉘어져 있는 칸을 말함

ㄴ 대지권 - 대지에 대한 권리

 

소유자와 채무자가 다른경우?: 보증

 

매각대상: 토지/건물 일괄매각
ㄴ 일괄매각 아니면 쉽지 않음 (내땅위에 남의건물?)

 

배당종기일: 배당 신청을 이 날짜 까지 해야함

 

청구금액: 경매 신청한 사람 금액

 

개시결정: 경매시작하라고 결정한 날짜

 

매각: 낙찰일


매각결정기일: 낙찰후 일주일정도 시간을 둠


대금지급기한: 매각후 한달정도


배당기일: 대급 지급후 보통 한달정도 (돈 나눠주는날)

 

보존등기일: 최초 등기부등본 생긴 날짜 (준공년도)

 

유치권: 건물수리 및 인테리어 업자가 수리후 돈을 못받았을 경우 유치권 행사함

 

공동담보: 여러개를 한번에 잡아서 담보를 잡았을때 
ㄴ 입찰자와는 상관없음

토지거래허가구역: 토지 거래를 하려면 허가를 받아야 한다는 말 (급등 등)
개발행위허가제한구역: 개발 못하는 땅 (급등 등)
개발제한구역: 그린벨트

관련사건: 입찰자랑 상관없음

중복사건: 같은 물건인데 결매를 두번 치는경우 (경매를 한번 신청하면 낙찰까지 6~8개월 걸림, 경매 진행도중 채무자가 이자를 갚음 그러다 돈 빌린데 에서 또 돈을 안갚으면 재경매)
ㄴ 낙찰자랑 상관없음

대항력있는 임차인: 돈을 물어줘야되는 임차인

지분매각: 주인이 여려명인 1/M 지분만 준다는 이야기 (배가 산으로감)

 

+ 대지권미등기
- 등기를 안한 상태 (대지가 없는건지 등기상만 안올란간건지 모름)
- 크게 문제가 없는 경우가 대다수
- 대지권 미등기이나 감정가격에 포함 (법원 판사의 말)
- 단 분양한지 얼마 안된집은 전주인이 땅에 대한 잔금을 안치룬 상태라면 문제가 됨 (그럴일은 거의 없음)

 

+ 임금채권

- 임금채불 (공장에 일했는데 아파트에 저당잡힐수 있음)
- 3개월 월급, 3년 퇴직금 국가 보장

 

+ 봐야할것
건출물대장
토지대장
감정평가서
현황조사서 - 전입세대열람 및 방문후기
매각물건명세서 - 판사가 책임지는 정보, 문제시 환불
지도 (지적도)

소형아파트로 임대수익이 나올만한 지역

- 파주, 평택, 안성, 여주, 이천, 강릉, 속초

 

+ 소형아파트 투자

- 빌라보다 임대수익은 떨어지나 시세가 잘 오르고 떨어질떄는 적게 떨어지기떄문에 환금성이 좋아 선호

 

+ 상가 투자

- 상가나 아파트의 경우 공실이 생기면 공용관리비에 대한 부담을 가져야함

- 공용관리비는 전용면적이 아닌 분양면적(전용면적의 약 170%)으로 부과됨

 

+ 빌라

건축이 빠르게 진행되다보니 물건에 하자가 많음

팔고싶을때 잘 안팔림

임대수익률은 좋음

 

+ 오피스텔

- 취득세 4.6%로 시세차익 얻기 힘듬

- 취득시와 매도시 부담이 크다.

- 더는 공급이 없거나 적인 지역을 선택해야함

 

지방의 사립대학이나 개발되지 않은 산업단지와 신도시 등은 피해야함

산업단지, 신도시는 배후단지가 입주가 끝나 상권이 활성화 되고 난 다음에 마련하는게 리스크 줄이는길

 

 

+ 공부상 근린시설

- 일단 상업용으로 허가 받고 (상업용은 용적률이 높아 선축물을 많이 지을수 있는 반면 대지면적이 작아 주택수에 비례해 주차대수를 충족하기가 어려움) 나서 주거용으로 용도변경을 함

- 상업용으로 허가받으면 해당 호수는 주차대수에 포함되지 않기에 이런 불법을 저지름



1. 집값이 떨어질까봐 집을 사지 못하는 당신에게
- 입주물량 폭탄이라고? 지역마다 다름
- 분양 물량의 급증은 규제가 그 발단
- 공급 폭탄보단 공급 절벽이 두려움
  ㄴ 2018년부터 최소 5년 이상 공급이 없을것으로 예상

2. 전세푸어가 되는것은 두렵지 않은가?
- 부동산 시장은 다주택자가 지배한다.
   ㄴ 1주택 797만호, 2주택 402만호 3주택 이상 596만호, 무주택자 841만호, 공공 116만호
- 집값이 오르면 전세가 늘고 집값이 주춤하면 월세가 늠

3. 이제 부동산 시장은 완전히 바뀐다.
- 집을 사는 순간 모든것이 달라짐
- 국내 자가 점유율 54%
- 집을 사는 순간 1070만 세댖중 한세대가 됨. 세금에도 관심을 갖게 됨
- 정부의 부동산 정책은 가진사람들을 위한 우호적인 때책들이 매년 말표됨

- 재건축 초과이익 환수제
   ㄴ 재건축을 통해 얻은 이익이 1인당 3천이 넘을경우 그 초과 금액의 쵣대 50%까지 세금을 매김
- 5년동안 신규아파트 분양물량 감소

전국의 아파트는 4개그룹으로 재편됨

1) 이미 조합추진위원회가 설립되어 개시시점이 존재하는 현재 재건축 진행중인 노후 아파트 그룹
ㄴ 반포주공1단지, 신반포3차아파트 등 
ㄴ 준공 30년이 지난 아파트 
ㄴ 잠실주공5단지는 2003년 12월에 조합설립추진위원회가 설립되었지만 아직도 재건축되지 못한 상태로 최근에서야 사업시행인가 단계를 밟고 있다. 서울시의 35층 제한 권고안을 받아들인셈 (초과이익 환수를 하는것이 더 큰 악재이기 떄문에 받아들일수밖에 없음)
ㄴ 1985년 이전에 준공되어 재건축을 진행하고 있지만 아직도 조합설립인가 단계까지도 가지 못한 추진위원회구성 단계에 있는 아파트들도 있음: 여의도 시범아파트, 공작아파트, 수정아파트, 광장아파트 ( 이 아파트들은 신탁방식 재건축으로 조합설립인가 단계 패스하고 재건축 진행)
ㄴ 1번 그룹 아파트가 속도전을 내고 재건축 단계를 밟아간다면 이들 단지 중심으로 가격 상승 특히 반포주공1단지나 신반포3차아파트, 경남아파트 같은 단지들은 반포를 대표하는 랜드마크가 될만한 입지임

2) 조합추진위원회 설립전이이서 개시시점이 없지만 근 미래에 재건축을 시작해야하는 노후 아파트
ㄴ 아시아선수촌 아파트, 올림픽선수촌아파트 등 
ㄴ 준공 20~30년 된 아파트 (1986~1995)

1986~1990년에 준공된 아파트
- 지은지 만 30년이 다 되어 재건축 대상임 
송파구: 올림픽선수촌아파트, 잠실우성아파트, 아시아선수촌아파트, 오금대림아파트, 가락대림아파트, 가락상아2차아파트
도곡동: 오금삼성아파트, 문정시영아파트
서초동: 삼풍아파트, 도곡한신아파트 
강동구: 명일현대아파트, 명일우성아파트, 명일신동아아파트, 명일한양아파트, 명일2동현대아파트, 
광진구: 자양동일대로, 광장장극동아파트, 광장현대3단지아파트, 광장현대5단지아파트, 광장구청아파트, 자양우성아파트
중랑구: 한신아파트, 태능,공릉 일대의 아파트촌 
노원구 월계동 등
광명시 하안동 일대, 인천 부평역 주변 
-> 요 아파트들은 재건축초과이익환수제로 인해 가격이 다소 둔화된 상태 하지만 교육특구에 입지가 좋아 대단한 강점 있음 매수해도 좋음 특히 목동, 상계동 지역은 현저히 저평가 되어 있음

1991~1995에 준공된 아파트
- 1기 신도시: 분당, 일산, 평촌, 중동, 산본
- 판교의 가격강세가 신분당선 연장을 따라 전이될수 있는 분당, 수지는 물론 평촌, 의왕포일 지역을 관심있게 볼것
- 분당은 실질적인 초중등 교육 특구로 일반초-일반중-자율고-특목고로 연결되는 전톡적인 교육방식 선호 (평촌도 마찬가지)
- 평촌은 중앙공원을 중심으로 주거환경이 양호한 목력단지,꿈마을 중심으로 학원가 특수성이 있는 지역이 상대적으로 가격이 높음
  2017년부터 평촌과 과천사이에 과천지식정보타운이 공급되고 의왕시에도 주택공급이 늘면서 과천 이남권에 공급부담이 생기고 있긴 하나 평촌도 목련마을 중심으로 리모델링 추진 이슈가 있음
  판교로의 접근성 상승, 과거 3년간 주택가격 상승률이 상대적으로 낮았다는 점에서 기대됨
- 강남/서초는 해외 유학까지 고려하는 부모가 있어 국내교육에 몰입하지 않는 경향 있음

ㄴ 1기 신도시 아파트들은 10년정도 남았지만 재건축 초과 이익 환수제를 피하기 위해 다양한 방법 시도 예상
ㄴ 리모델링이라는 사업방식을 통해 노후주택을 정비하는 아파트 많아질것임 (리모델링은 재건축초과이익환수제가 적용되지 않음)
ㄴ 용산구 현대멘숀 강남구 대치2지구가 리모델링을 추진하는 대표적인 고가아파트이고 안양의 목련우성 2~3단지 아파트, 분당의 한솔주공5단지 아파트도 리모델링을 추진중

3) 재건축초과이익환수제로부터 자유로운 이미 재건축과 재개발을 완료한 아파트 
ㄴ 반포자이 잠실 엘스 리센츠 트리지움 등 
ㄴ 2000년대 지어진 아파트
ㄴ 재건축 초과이익 환수제가 적용되면 신축 아파트의 사용가치가 높은 수준을 유지할것으로 보임
ㄴ 재건축을 통한 신규아파트 공급이 감소할것이므로 이미 공급된 신축아파트의 사용가치는 앞으로도 강세일것

4) 2017년중 관리처분계획인가 단계에 진입해서 재건축 초과이익환수제로부터 자유로우며 아직 신축아파트로 건설됮지 않은 단지
ㄴ 현재 분양권 상태이거나 관리처분계획인가 딴계여서 수년 내에 신규 분양뙬 아파트
ㄴ 잠원동 아크로리버뷰, 신반포자이, 개포동 레미안 등


4. 절대 손해보지 않는 집을 사는 방법
매매대상 아파트 찾기
- 투자를 고려한다면 투자원금 규모 확인부터 해야함. 갭투자, 주택재개발, 리모델링, 재건축 등 어디에 할지 정해야함
- 전세가와 매매가 차이가 적은 아파트를 사는것이 기본 (사용가치와 처분가치 개념으로 설명)

- 아파트 시세와 학군 파악

  ㄴ joinsland.joins.com에서 전세비율 높은 아파트 검색
  ㄴ 네이버부동산에서 호가 확인
  ㄴ 호갱노노에서 학군, 분양 정보 확인
- 부동산 중개사와 대화
  ㄴ 네이버 부동산에 올라온 몇호 매매 거래되었나요?


- 부동산 고수들 사이트
  ㄴ blog.naver.com/santa_sroce 금융권종사자
  ㄴ blog.naver.com/neolone 경제만 배고 모든 일에 관심이 있는 외국계 금융기관 이코노미스트
  ㄴ blog.naver.com/home8706 키움증권 이코노미스트
  ㄴ blog.naver.com/ronalee 현직 펀드매니저이면서 애널리스트
  ㄴ cafe.naver.com/jaegebal 부동산 까페
  ㄴ blog.naver.com/ppassong 한국갤럽팀장, 부동산 실물투자와 입지분석 전문가
  ㄴ blog.naver.com/yminsong 현직 금융시장 전문가, 주식/부동산 통찰

다주택 보유를 고려한다면 부부간 양도는 필수
- 3주택 이상으로 고민중이라면 부부간 양도세 알아야 함
  ㄴ 양도세율은 양도차액이 1.5억을 넘을때 38% 과세
  ㄴ 부부간 주택을 증여한다면 양도세 대신 부가세를 선택하면 양도 관련 과세를 실질적으로 절세할수 있음
  
1주택자 고민
- 별거 없음

2주택자 고민
- 양도세 고민해야함 집을살때 팔때의 양도차액에 대한 세금을 내야함 (단 일시적 2주택 제외)

5. 노후까지 준비하는 부동산 투자법
- 100만원으로 건물주 되기
- 재간접 부동산 펀드를 통해 여러 펀드에 투자할수 있다.
- 하나의 집으로 여러채 효과를 내는 새로운 임대업: ex.) 셰어하우스 
- 소규모 재건축 싣대 선점
- 집한채로 평생 연금받기
   ㄴ ex 3억 시세면 월 100만원 사망시까지 받음

재개발은 비례율을 잘 따져야 함
프리미엄이 붙게 되는데 나중에 되팔때 가격과 별차이 없으면 무용지물임


:: 정보보안에서의 인공지능 도입 분야와 주요 사업자(KISA) 요약 :: 

+ 인공지능 오픈소스

구글 텐서플로 (www.tensorflow.org)
- python, java, c, go, javascript library 지원
- OS: Windows, Linux, MAC, 라즈베리파이

IBM 시스템ML systemml.apache.org
MS Cognitive Toolkit (CNTK) github.com/Microsoft/CNTK
NVIDIA cuDNN, DL4J, Caffe

+ FACT
- 방대한 정보보안 관련 인터넷 지식들을 모두 검색하여 이해하고 패턴화시키는건 힘든 노가다
- 악성코드의 증가율 역시 다양한 변종의 출현과 함께 매번 새로운 기록 갱신중
- 분석해야 할 데이터 량의 급속한 증가는 인공지능 분석 필요성중 하나

- 새로운 취약점과 위협은 나날이 등장하고 있는데, 이에 대해 모두 인지하고 대응하기는 사실상 어려운일.
- 매년 취약점 발표건수는 급증하고 있음 (2016년 대비 2017년은 31% 증가)
- 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격일 경우 탐지 어려움

+ AI 대안
인공지능은 학습 기간 동안 지도학습과 비지도학습을 반복하며, 보안 관련 문맥, 문맥과 문맥 사이의 관
계, 연관된 행위 정의, 다양한 룰(Rule) 등을 정의하여 비정형 데이터로부터 정형 데이터 및 연관된 지식의 구조화된 체계를 만듬

IBM의 Watson for Cyber Security에서는 통계적인 정보와 관계성 추출모델(Statistical Information and Relation Extraction - SIRE)을 보안 문맥에 대한 자연어 처리와
인공지능에 대한 학습 모델로 사용

인공지능은 보안 연구자들이 보다 빨리 분석하고 새로운 위협을 식별할 수 있도록 도와줌.

+ 활용사례
1) 이벤트에 대한 데이터 마이닝으로 기존 솔루션에서 감지 하지 못한 위협 식별
93%의 통합보안 관제센터 관리자가 모든 잠재적인 위협을 선별하지 못하고 있으며, 대기업에서 근무 중인 42%의 사이버 보안 전문가들은 '보안 경보의 중요한 숫자'들을 알지 못한다. 
또한 보안 회사의 31%는 보안 경보를 때때로 무시할 수 밖에 없다고 하며, 전체 보안 경보를 관리할 수 없기 때문에 경보의 50%를 무시한다.
첫 번째로 살펴 본 인공지능 기반으로 생성된 위협 인텔리젼스를 활용하여 통합 보안 관제 대상 기업 내 IT 자산과 로그, 
이벤트에 대해 데이터 마이닝으로 보안 솔루션이나 서비스에서 감지하지 못한 위협에 대해 탐지 및 식별하는 방식으로 적용하는 사례가 있다.

2) 오탐을 줄여주기 위한 방향으로 활용
반면에 관제 인력이 미쳐 파악하지 못한 이상 로그나 이벤트, 공격의 징후를 파악 및 오탐을 줄여 주기 위한 방향으로 활용하고자 하는 사례가 있다. 
거의 대부분의 ESM 및 SIEM 솔루션 공급회사에서 매우 활발하게 연구되고 있다. ESM과 SIEM 기능 내에서 보다 향상된 상관 분석을 위해서나, 
위협 판단 행위에 대한, 그리고 통계적인 베이스라인 제시와 다차원 분석 분야에 인공지능 혹은 기계학습에 대한 기술들이 적용되고 있음

+ 도입 효과
인공지능을 통합 보안 관제에 활용해 본 결과, 기존 위협 분석보다 60배 더 빨라졌으며, 분석 속도가 수시간에
서 수분 이내로, 보안 운영의 업무 부담이 25배 절감되었으며, 식별되지 않았던 새로운 위협의 탐지가 10배 증가되었다고 한다
> 대표적인 기업: IBM, LogRhythm, SparkCognition
> IBM Havyn: 기존의 watson은 인간과 대화 간으한 통합보안 관제 지원 서비스. 하빈은 음성을 기본 인터페이스로 하여문자 입력, 클릭과 같은 사용자 입력을 받아 하빈 클라우드에 전달하고 답변을 표시하여 음성으로 읽어줌.

+ 보안 분야별 활용안

1) 네트워크 패킷 분석
전통적인 침입탐지시스템은 탐지하고자 하는 공격에 대한 정보와 시그니처가 있어야 하고, 정보와 시그니처가 없는 공격을 인지하기까지는 상당한 시간과 분석이 필요함.
네트워크 분석 시스템의 인공지능 혹은 기계학습 기반 기술의 도입을 통해 기존 네트워크 활동을 학습시키고, 평상 시 네트워크 활동 사항으로부터 이상 행위를 분석 및 추론
즉, 정상정인 네트워크 패킷과 각종 비정상적인 네트워크 패킷을 수집하고, 이 패킷에 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 지식을 자동으로 생성

정상/비정상 분류 모델: 베이지안(Bayesian), LDA(Latent Dirichlet Allocation), Holt-Winters 모델 등이 주로 채택됨
이후 실제 사용자 데이터를 분석하며 규칙과 모델을 확인하며 이상 사용자를 탐지 혹은 위험 점수를 조정
> 대표적인 기업: 다크트레이스, 크로니클, 벡트라

2) 악성코드 분석
전통적인 안티바이러스에서도 행위 분석이라든가 위협 정보를 활용한다든가 하는 보완 기술을 적용하고 있지만, 
서명 및 패턴 업데이트에 크게 의존하고 있다는 기존 한계점은 여전히 존재

VirusTotal과 같이 클라우드 기반 멀티 안티 바이러스 엔진을 통해 현재 확보된 알려진 악성코드에 대한 진단으로, 진단이 필요한 코드와 그렇지 않은 코드를 식별해 냄
첫번째 안티바이러스 엔진을 통과한 알려지지 않은 악성코드에 대해 자동화된 안티 리버싱으로 프로그램 코드화한 다음 6개의 악성 로직 혹은 그에 대한 변이를 포함하는지 분석

* 6개의 악성 로직이란?
- 취약점 공격 로직(Exploit)
- 감염 및 전파 로직(Infect)
- 시스템 호출
- 변경 및 가로채는 로직(Hook)
- 동적 프로그램 삽입(Injection)
- 비정상 시스템 자원 접근 로직(Access)
- 정보 유출 로직(Theft)

이러한 분석에도 탐지되지 않는 경우에는 샌드박스 내에서 시스템 혹은 브라우저 행위 기반 분석을 함께 수행
악성코드의 위협 모델을 기반으로 다양한 이상 행위와 IoC(Indicator Of Compromise), 블랙 IP 리스트, C&C IP 리스트와 같은 인텔리젼스 정보를 활용
악성코드에 대한 비정상 여부 판별을 수행
> 대표기업: 사이랜스, Deep Instinct, 아바스트, 마이크로소프트, 세이트시큐리티

3) 사용자 이상행위 분석
사용자의 평소 업무 패턴과 비교하여 사용자의 이상 행위가 악의성이 있는지에 대한 판단은 장기간의 분석과 함께 같은 그룹의 사용자와의 비교 등이 요구되며 
정해진 규칙을 기반으로 하기에는 기준치가 없기 때문에 인공지능을 통한 위험 점수 기반 시스템이 가장 일반적으로 채택됨.
> 사용모델:  베이지안(Bayesian), LDA(Latent Dirichlet Allocation), Holt-Winters
> 대표적 기업: IBM, 스플렁크

4) Fraud Detection
사용자의 평소 마우스 움직임, 클릭, 클릭 시의 압력, 클릭과 클릭 사이의 시간 등의 여러 사용 패턴들을 데이터화하여 사용자의 행위 기반 아이덴티티를 만듬

문서 원본: http://www.kisa.or.kr/public/library/GBCT_View.jsp?mode=view&p_No=126&b_No=126&d_No=103&ST=TC&SV=


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