ICT리더 리치

DB 보안 완벽 가이드: 권한 관리, 암호화, 접근제어까지 데이터베이스는 기업의 가장 민감한 정보가 모여 있는 핵심 자산입니다. 해킹과 유출 위험이 높은 지금, 안전한 DB 보안 전략이 필요합니다. 안녕하세요, ICT리더입니다! 오늘은 실무자와 보안 담당자 모두에게 꼭 필요한 DB 보안 에 대해 이야기해보려 합니다. 사용자 권한을 어떻게 관리해야 할지, 어떤 방식으로 데이터를 암호화해야 할지, 접속은 어떻게 통제해야 할지 막막하셨다면 이번 포스팅을 꼭 끝까지 읽어주세요. 현업에서 바로 적용할 수 있는 실무 팁까지 함께 소개드립니다! 📌 바로가기 목차 1. 접근제어: DB 보안의 첫걸음 2. 사용자 권한 관리 전략 3. 저장 및 전송 데이터 암호화 4. 감사 로그와 이상 징후 탐지 5. 클라우드 DB 환경에서의 보안 6. 개인정보보호법과 DB 보안 컴플라이언스 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 DB 보안 대표 이미지 – 남성 보안 담당자가 조용히 시스템을 점검하는 세련된 무드의 SNS·블로그용 썸네일 1. 접근제어: DB 보안의 첫걸음 DB 보안의 시작은 바로 ‘접근 제어’입니다. 누가 언제 어떤 방식으로 데이터베이스에 접근할 수 있는지를 명확히 정의하고 통제하는 것이 중요합니다. 특히 외부 시스템이나 내부 직원이라 하더라도, 최소 권한 원칙(Least Privilege) 을 기반으로 접근을 제한해야 하며, DB 접속 시 IP 화이트리스트, VPN 사용, 2FA 인증 등을 병행하는 것이 필수입니다. 접근제어는 IP 화이트리스트 + 로그인 실패 제한 정책을 함께 적용하는 것이 핵심입니다. import java.util.*; import java.time.LocalDateTime; class AccessControl { private static final Set...

ChatGPT, LangChain, RAG… 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하는 요즘, 그 중심에 있는 것이 바로 벡터DB입니다. 검색 정확도 향상과 실시간 응답을 위해 이제 선택이 아닌 필수가 되었죠. 안녕하세요, ICT리더 리치입니다. 생성형 AI의 핵심인 '문맥 이해'와 '정확한 검색'을 위해 이제는 벡터DB를 모르면 안 되는 시대가 되었습니다. 단순히 데이터베이스의 한 종류가 아니라, 새로운 검색 방식과 인공지능 연산의 전환점을 제공하는 기술입니다. 오늘은 "벡터DB"가 무엇이고 왜 중요하며, 어떤 분야에 쓰이는지까지 쉽게 풀어드리겠습니다. AI 기술을 실무에 활용하고자 한다면 반드시 이해해야 할 주제입니다. 📌 바로가기 목차 1. 벡터DB란 무엇인가요? 2. 생성형 AI 시대, 왜 벡터DB가 주목받을까? 3. 벡터DB의 핵심 특징 5가지 4. 벡터DB는 어디에 쓰이나요? 5. 대표적인 벡터DB 추천 비교표 6. 벡터DB 도입 시 고려사항 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 벡터 기반 데이터 인터페이스를 직관적으로 표현한 기술 중심 비주얼 | 벡터DB 핵심 이미지 1. 벡터DB란 무엇인가요? 벡터DB(Vector Database)는 일반적인 키-값 기반의 데이터 저장 방식과는 달리, 고차원 벡터(숫자 배열)를 저장하고 이를 기준으로 유사도 기반 검색(Nearest Neighbor Search)을 수행하는 데이터베이스입니다. 자연어, 이미지, 오디오와 같이 구조화되지 않은 데이터를 임베딩 벡터로 변환한 후 이를 저장·검색할 수 있는 구조입니다. 예를 들어, 사용자 질문을 임베딩한 벡터를 기준으로 문서 벡터와 가장 가까운 값을 찾아주는 방식으로, 챗봇, 추천 시스템, 시맨틱 검색 등에 매우 적합합니다. Python과 FAISS를 활용하여 간단한...

이제 스프링 개발자도 코딩만으로 AI를 손쉽게 활용할 수 있습니다. Spring AI가 가져올 변화, 지금 바로 확인하세요! 안녕하세요, ICT리더 리치입니다! 오늘은 Java/Spring 개발자라면 반드시 주목해야 할 신기술, Spring AI 에 대해 소개해드리려 합니다. GPT와 같은 생성형 AI가 대세가 된 지금, 스프링 진영에서도 AI 서비스를 더 쉽게 통합 할 수 있는 도구가 등장했는데요. Spring AI는 OpenAI, Azure, HuggingFace 등 다양한 LLM과 벡터스토어를 손쉽게 연동할 수 있도록 지원합니다. Spring Boot만 다룰 줄 알면 복잡한 AI 인프라도 직접 만들 수 있는 시대가 된 것이죠. 그럼 지금부터, Spring AI의 개념부터 구조, 실제 활용까지 한 번에 정리해드립니다! 📌 바로가기 목차 1. Spring AI란 무엇인가요? 2. 아키텍처와 구성 요소 3. 지원되는 AI 플랫폼/모델 4. 어떤 서비스에 적용할 수 있나요? 5. Spring AI 기본 사용 예제 6. 한계와 주의사항 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 Spring 기반 생성형 AI 서비스를 실제 코드로 구현하고 있는 남성 개발자의 모습. 1. Spring AI란 무엇인가요? Spring AI는 스프링 프레임워크에서 생성형 AI 모델을 보다 손쉽게 활용할 수 있도록 설계된 Spring 프로젝트의 확장 모듈 입니다. OpenAI의 ChatGPT, Azure OpenAI, HuggingFace와 같은 다양한 AI 모델을 Java 코드로 바로 호출할 수 있게 해주며, 문서 임베딩, 벡터 검색, PromptTemplate 처리까지 통합된 방식으로 지원합니다. 마치 Spring Data JPA처럼 AI를 다루는 일관된 개발 경험을 제공합니다. Spring AI...

“AI로 문서를 이해하고 요약해주는 시대, 이제 노트북LM이 바꿔놓습니다.” 안녕하세요, 기술 트렌드를 누구보다 빠르게 전달하는 ICT리더입니다. 오늘은 최근 구글이 새롭게 선보인 AI 서비스인 노트북LM 에 대해 소개해드릴 텐데요. 단순한 AI 챗봇을 넘어서 사용자의 문서를 읽고 요약하며, 요점 정리와 학습 자료 작성까지 도와주는 AI 비서 로서의 진화를 보여주고 있습니다. 실제로 교육, 콘텐츠, 회의록, 논문 정리 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높아지고 있는데요. 지금부터 노트북LM의 핵심 개념부터 실제 사용법까지, 한 번에 정리해드릴게요. 📌 바로가기 목차 1. 노트북LM이란 무엇인가요? 2. 핵심 기능 정리 (요약, 질문 응답, 개념화) 3. 어떤 상황에서 유용한가요? 4. 실제 사용 예시: 회의록 요약부터 논문 분석까지 5. 챗GPT와의 차이점은? 6. 개인정보 보호와 보안은? 7. 자주 묻는 질문 (FAQ) 8. 마무리 요약 문서 자동 요약하는 노트북LM 사용 예시 – 여성 중심 블로그 썸네일 이미지 1. 노트북LM이란 무엇인가요? 노트북LM(NotebookLM)은 구글이 개발한 AI 기반의 문서 중심 지능형 비서입니다. 사용자가 업로드한 PDF, Google Docs, 텍스트 파일 등을 기반으로 문서를 ‘이해’하고, 그 안의 내용을 바탕으로 질문에 답하거나 요약을 생성합니다. 기존 챗봇과 다른 점은 단순 대화형 AI가 아닌 문서 기반 개인 비서 역할을 한다는 것이며, 이를 위해 구글의 Gemini 모델이 활용됩니다. 운영 단계에서는 로그 모니터링과 보안 이벤트 감지 자동화가 중요합니다. 다음은 로그 패턴 기반의 보안 이벤트 탐지 예시입니다. // 운영 단계 보안 로그 모니터링 시뮬레이터 import java.time.LocalDateTime; import java.u...