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정보통신과 보안 분야에서 알아둬야 할 말들

슬기로운 컴퓨터ㆍ손말틀(휴대전화) 쓰기를 위한 귀띔

[우리문화신문=이한영 기자]  “인공지능과 머신러닝을 기반으로 한 디지털 트랜스포메이션이 제4차 산업혁명을 가속화하고…”

“이제 클라우드 네이티브의 시대입니다.”

 

최근 2~3년 동안 분야를 막론하고 클라우드, 인공지능(AI), 머신러닝 등 자주 접하게 되는 말들이 있다. 기본적으로 대부분 영어에서 비롯된 말이기 때문에 자주 듣고는 있지만 그 뜻을 이해하기 쉽지 않아 이해 자체를 포기하게 된다. 하지만 세상에 많은 것들이 그렇듯, 외래어로 된 최신 용어는 자주 보아야 익숙해진다.

 

정보통신(IT) 용어가 그렇다. 더구나 최신 정보통신 기술을 이용한 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)이라는 것으로 사회 전반이 변화하고 있다고 하니 더 이상 정보통신 용어 앞에서 주눅 들기만 해서는 안 되겠다. 사실 최신 용어라기에는 이전부터 존재했지만 최근 더욱 주목받고 있는 것도 많다. 이와 관련해 현재 정보통신과 사이버 보안 분야에서 가장 많이 쓰이는 몇 가지 말들을 정리했다.

 

 

이 정도는 기본 상식! 이쯤에 알아둬야 할 정보통신 용어!

 

■ 클라우드 네이티브(Cloud Native)

 

‘클라우드(cloud)’란 데이터를 인터넷과 연결된 중앙컴퓨터에 저장해서 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있는 것을 말한다. 따라서 대부분 기업들은 어떠한 형태로든 클라우드를 쓰고 있다. 클라우드 네이티브(Cloud Native)란 클라우드 컴퓨팅 모델의 장점을 모두 활용하는 애플리케이션을 개발하고 실행하기 위한 접근 방식을 의미한다. 이처럼 클라우드 활용이 늘어남에 따라 클라우드 보안에 대한 요구도 늘고 있다.

 

■ 인공지능(Artificial Intelligence, AI)

 

최근 사회 전반에서 자주 언급되는 ‘인공지능’은 인간의 사고, 학습, 추론, 지각, 언어 이해 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말한다. 영어로는 ‘Artificial Intelligence’, 줄여서 AI라고 부른다. AI는 ‘약한 AI’와 ‘강한 AI’로 나뉘는데, 약한 AI는 스스로 문제를 인지하고 해결할 수는 없지만 주어진 조건에서 합리적인 결론을 도출하는 형태를 갖는다. 강한 AI는 지각 능력과 자아를 가지고 있으며, 주어진 과제에 대해 자의적으로 판단을 내릴 수 있어야 한다.

 

■ 머신러닝(Machine Learning)

 

앞서 언급한 ‘약한 AI’를 구현할 때 머신러닝(기계학습)을 사용한다. 딥러닝과 머신러닝은 흔히 섞어서 쓰이지만 명확히 말하면 머신러닝이 상위개념이다.

 

머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 방대한 빅데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술을 말한다. 컴퓨터가 주어진 데이터에서 의미 있는 정보를 자동으로 찾아낼 수 있도록 하는 모든 기술 영역을 일컫는다. 사람이 일일이 기준과 답을 알려주지 않아도 수많은 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 방법을 찾아나가는 것이 특징이다.

 

데이터를 수집하고 분석해서 미래를 예측한다는 점에서 빅데이터 분석과 유사하지만, 컴퓨터 스스로 방대한 양의 데이터를 수집하고 학습할 수 있다는 점에서 차이가 있다. 번역기, 음성인식, 포털 사이트의 검색어 자동 완성 기능 등이 머신 러닝을 응용한 예다.

 

■ 딥러닝(Deep Learning)

 

딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 마치 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 인공 신경망을 기반으로 한 기계 학습 기술을 말한다. 딥러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다. 딥러닝 기술은 구글의 알파고(AlphaGo)가 대표적이다.

 

■ 인공지능 퍼징(Artificial Intelligence Fuzzing, AIF)

 

공격자들의 인공지능 기술 활용에 대한 우려 역시 커지고 있다. 보안 업체들은 2019년에 인공지능 퍼징(Artificial Intelligence Fuzzing, AIF) 공격이 자주 발생할 것으로 전망하고 있다. 퍼징은 특정 시스템이나 애플리케이션 등의 요소가 마비될 때까지 무작위로 입력 값을 넣는 행위로, 흔히 소프트웨어 제품의 품질(QA) 테스트에 활용되는 방법이다.

 

                                                                                     AhnLab 콘텐츠기획팀 제공