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  OS 리눅스를 노린 공격, 어떻게 방어할 것인가? 최근 리눅스 운영체제를 겨냥한 악성 코드 활동이 증가하고 있습니다. 보안 커뮤니티를 통해 공유되고 있는 리눅스 관련 최신 소식을 정리해 보겠습니다. 먼저 2024년 10월에 최소 3년 간 리눅스 서버를 공격한 perfctl 악성 코드가 발견되었으며, 이는 보안이 취약한 서버에 침투하여 암호화폐를 채굴하는 데 사용되었습니다. Dark Angels 랜섬웨어의 변종이 리눅스 및 ESXi 시스템에서 Ragnar Locker 랜섬웨어 변형을 사용하여 파일을 암호화하고, 데이터 탈취 후 공개를 빌미로 랜섬머니를 요구하는 전략을 취하고 있다는 소식도 있었습니다.  ‘DISGOMOJI’라는 새로운 악성 코드가 디스코드(Discord)와 이모티콘을 이용한 명령 및 제어(C2) 메커니즘을 통해 감염된 장치를 제어하는 방식..

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  Solutions 다이나트레이스 플랫폼의 활용 가치를 극대화하는 AI 어시스턴트 'Davis CoPilot' 정식 출시 다이나트레이스를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 AI 어시스턴트인 Davis CoPilot이 드디어 정식으로 출시되었습니다. 이번 Davis CoPilot의 GA(General Availability) 발표를 많은 이들이 반가워하고 있습니다. 그 이유를 알아보겠습니다.   데이터 홍수 속에 늘어만 가는 분석 작업 부담  다이나트레이스는 다재다능한 옵저버빌리티(Observability) 플랫폼입니다. 인프라, 애플리케이션, 디지털 경험, 보안 등 광범위한 영역에서 옵저버빌리티를 제공합니다. 더 많은 것에 대한 옵저버빌리티를 확보할 수 있다는 것을 마다할 기업은 없습니다. 하지만 실무자 입장에서 보면 다재다능한 옵저버빌리티 플랫폼은 부담스러울 수 있습니다. 시스템, 애플리케이션, 서비스의 전반적인 상태..

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  Solutions 생성형 AI 시대를 위해 태어난 Red Hat Enterprise Linux AI가 특별한 이유 AI가 기업의 IT 전략에서 차지하는 비중이 커지고 있습니다. 관련해 인프라, 플랫폼 등에 대한 관심이 높습니다. AI 전략 수립에 있어 인프라와 플랫폼 사이에 위치하는 중요한 요소가 있습니다. 바로 운영체제입니다. AI 워크스테이션, 서버, 클러스터 등 규모와 관계없이 많은 조직이 운영체제로 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux, 이하 RHEL)를 고려합니다. 레드햇은 최근 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 수요 증가에 발맞춰 AI 환경을 위해 특별히 만든 운영체제인 RHEL AI를 제안하고 있습니다. RHEL와 RHEL AI는 무엇이 다를까요? LLM 프로젝트를 준비하고 있다면 왜 RHEL AI가 더 나은 선택일까요? 그 이유를 간단히 알아보겠습니다.  RH..

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  DBMS 클라우드 & AI 미래 전략을 위한 선택 ‘EDB PostgreSQL’ 빅 데이터 시대를 거쳐 AI 시대가 열리고 있습니다. 새로운 시대로 나아갈 때마다 기업이 보유한 ‘데이터’의 가치가 높아지고 있습니다. 이제 데이터는 기업에서 가장 중요한 핵심 자산이라 해도 과언이 아닐 것입니다. 이런 변화에 발맞춰 기업의 데이터베이스 전략에서 오픈 소스 솔루션이 레거시 환경의 강력한 차세대 대안으로 부상하고 있습니다.  그 이유는 무엇일까요? 가장 큰 이유는 비용입니다. 오픈 소스 데이터베이스는 오라클 등 상용 데이터베이스의 높은 비용을 줄입니다. 기술 측면에서도 이유를 찾아 볼 수 있습니다. 기업의 컴퓨팅 환경은 클라우드 네이티브(Cloud Native) 스타일로 바뀌어 가고 있습니다. 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼 환경에서 DevOps 파이프라인에 따라 애플리케이션을 개발, 배포, ..

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  Solutions 생성형 AI 프로젝트를 성공으로 이끄는 조합 ‘Red Hat OpenShift AI + Watsonx.ai’ 최근 많은 조직이 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 사내외 챗봇 개발과 LLM 기능을 기존 애플리케이션에 적용하는 방안을 검토하고 있습니다. 보통 개념 검증은 클라우드에서 합니다. 모든 것이 준비되어 있다 보니 데이터만 있다면 당장 시작할 수 있다 보니 클라우드에서 제공하는 LLM 모델이나 API 그리고 개발 도구를 사용하는 것입니다.  이렇게 시작하면 빠른 시간에 LLM이 과연 어떤 변화를 조직에 가져올 수 있는 지 평가하기 좋습니다. 하지만 중장기적인 관점에서 보면 사내 또는 하이브리드 환경 구축을 고민하지 않을 수 없습니다. 보안과 규제 걱정 없이 조직이 속한 산업을 위해 맞춤형으로 만들어 크기는 작지만 특정 업무 수행은 더 잘하는 도메인 특화 LLM 활용 전략을 수립하려면 사내 또는 하이브리드 환..

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  DBMS MySQL Enterprise Edition의 데이터 마스킹 및 익명화 기능을 사용하는 이유는? 최근 MySQL의 조달 등록(조달청 디지털서비스몰)이 완료되었습니다. 관련해 공공 부문에서 MySQL 도입 편의성이 높아졌습니다. 이번 포스팅에서는 공공 부문의 주요 요구 사항 중 하나인 민감한 데이터 보호 관련 MySQL Enterprise의 주요 기능을 소개하겠습니다.  현대 데이터 보호 환경에서 데이터 마스킹과 익명화는 점점 더 중요해지고 있습니다. 기업이 고객의 개인 데이터를 보호하고, 규제 요구 사항을 준수하며, 내부적으로 안전하게 데이터를 사용하기 위해서는 이러한 기술이 필수입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 마스킹과 익명화를 적용하는 이유, 주요 보호 대상 데이터, 그리고 MySQL Enterprise Edition을 사용한 구현 방법에 대해 알아보겠습니다.  데이터 마스킹과 익명화를 하는 이..

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  Solutions Red Hat OpenShift 기반 CI/CD 파이프라인의 완성도를 더하는 Dynatrace 기업의 컴퓨팅 환경이 클라우드 네이티브 아키텍처로 진화하고 있습니다. 이에 따라 소프트웨어 개발, 배포, 운영 방식도 자연스럽게 DevOps로 발전하고 있습니다. DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 합성어로, 소프트웨어 개발자와 IT 운영팀이 협력하여 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 배포하는 방법론입니다. DevOps의 핵심은 CI/CD입니다. CI는 ‘Continuous Integration’의 약자로 여러 개발자가 작성한 코드를 자주, 그리고 자동으로 통합하는 프로세스를 말합니다. 그리고 CD는 ‘Continuous Deployment’로 통합된 코드를 자동으로 배포 환경(예: 테스트 서버, 운영 서버 등)에 전달하는 프로세스를 뜻합니다. CI/CD는 개발부터 ..

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  Others CrowdStrike 문제로 영향을 받는 컴퓨터를 빠르게 찾는 방법 안내 2024년 7월 19일, 사이버 보안 기업 CrowdStrike가 배포한 윈도우 시스템용 엔드포인트 보안 솔루션 업데이트는 예상치 못한 결과를 초래했습니다. CrowdStrike의 엔드포인트 보안 솔루션은 시스템을 보호하는 중요한 역할을 하지만, 이번 업데이트 과정에서 예상치 못한 오류가 발생하여 윈도우 시스템의 핵심 기능과 충돌한 것으로 분석됩니다. 이 문제는 단순한 오류를 넘어 전 세계적으로 수많은 윈도우 시스템에 영향을 미쳤습니다. 특히, 기업 환경에서 널리 사용되는 윈도우 서버에 집중적으로 문제가 발생하여 서비스 중단이라는 심각한 결과를 초래했습니다. 관련해 전 세계 언론에서 항공사, 은행, 공공 기관 등 다양한 산업에서 사용되는 시스템이 마비되면서, 관련 서비스가 중단되는 사태를 보도하였습니다...

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  Solutions Red Hat Device Edge와 NVIDIA Jetson Orin, IGX Orin이 만들 AI 엣지의 미래 최근 몇 년 사이 엔터프라이즈 컴퓨팅의 주요 키워드 중 하나로 ‘엣지 컴퓨팅’을 꼽습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 서버나 클라우드로 보내지 않고 현장에서 바로 처리합니다. 엣지 컴퓨팅에 많은 기업이 관심을 두게 된 이유는 AI/ML 기술 발전에서 찾을 수 있습니다. 실제로 많은 기업이 AI/ML 모델을 엣지 장치에 배포하는 시나리오에서 새로운 가능성을 발견했습니다.  대표적인 예가 제조 현장에서 AI/ML 모델의 추론을 통해 예지 보전을 하는 스마트 팩토리 시나리오입니다. 최근에는 기업이 보유한 데이터로 최적화한 도메인 특화 거대 언어 모델(LLM)까지 가세하면서 엣지 장치의 활용 가치가 더 높아지는 분위기입니다. 제조를 예로 들자면 멀티 모달을 지원하는 도메인 특화 LLM은 현장에서 AI/ML과 컴퓨터..

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  DBMS 생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유 생성형 AI 시대에 벡터 데이터베이스가 중요한 이유 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성하고 이해하는 AI 기술을 말합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 AI는 사람이 쓴 것 같은 글을 작성할 수 있고, 이미지 생성 AI는 주어진 설명에 따라 새로운 이미지를 만들어 낼 수 있습니다. 이런 AI 기술들은 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 작동합니다.  벡터 데이터베이스란? 벡터 데이터베이스는 이러한 고차원 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 데이터베이스입니다. 고차원 데이터는 여러 차원(특징)을 가진 데이터를 의미합니다. 예를 들어 이미지 데이터는 각 픽셀의 색상 값을 차원으로 가지며, 텍스트 데이터는 각 단어의 의미를 숫자로 표현한 벡터를 차원으로 가질 수 있습니다. 이런 데..