레이블이 AI인 게시물을 표시합니다. 모든 게시물 표시
레이블이 AI인 게시물을 표시합니다. 모든 게시물 표시

2020년 1월 11일 토요일

2020년 7대 사이버 공격 전망 (kisa)



2020년 7대 사이버 공격 전망 주요내용

한국인터넷진흥원(KISA), 내년도 7대 사이버 공격 전망 발표
강도 세지고 모바일과 IoT(사물인터넷) 기기 등으로 대상을 넓혀갈 것으로 전망


1. 일상 속으로 파고든 보안 취약점, 보이지 않는 위협

o 지능형 CCTV, AI 스피커 등 IoT 결합 서비스 대상 사이버 위협 증가
o 윈도우 RDP 취약점(블루킵) 미패치 시스템을 노린 제2의 워너크라이 등장 우려
o 지원 중단 혹은 예정 운영체제(윈도우7/XP, 서버 2008/2003 등) 취약점 공격 시도

 - 사이버 위협 전망
 얼마 전, 미국과 일본의 대학에서는 음성 명령을 암호화한 레이저를 이용해 아마존 알렉사, 애플 시리, 구글 어시스턴트 등 AI 스피커들을 해킹하는데 성공했다. 
이처럼, 지능형 CCTV, AI 스피커 등 일상에 많이 사용되고 있는 IoT 결합 서비스를 대상으로 하는 사이버 위협이 증가하고 있다.
2019년 상반기에 발견된 윈도우 RDP 취약점 (블루킵, CVE-2019-0708)은 2017년 워너크라이가 악용했던 SMB 취약점(이터널블루, CVE-2017-0144)처럼 악성코드 전파에 악용될 수 있으며, 인터넷에 노출된 장비 중 100만대 정도(5월 기준)가 이 취약점에 대한 패치가 이루어지지 않은 것으로 알려져 있다. 
이를 노린 제2의 워너크라이가 등장할 우려가 있다. 
또한, 내년 1월 14일에 MS 윈도우 7 및 서버 2008에 대한 보안 업데이트 지원이 중단됨에 따라, 국내 PC의 25% 정도(9월 기준)가 해커의 표적이 될 전망이다.
2017년 당시, 워너크라이도 보안 업데이트 지원이 중단된 윈도우 XP를 집중 공략했었다


2. 랜섬웨어, 개인에서 공공기관·기업으로 피해 확대

o 공공기관·기업으로 사칭하여 APT와 결합된 랜섬웨어 유포
o APT와 결합된 랜섬웨어 공격, PC 공격보다 높은 금액 요구
o 랜섬웨어 감염 시 백업 파일까지 암호화 및 피해 발생

 - 사이버 위협 전망
2020년에도 랜섬웨어가 기승을 부릴 것으로 전망된다.
다만, 과거에는 주로 불특정 개인PC를 대상으로 무차별 감염을 시도하는 공격 패턴이었다면, 점차 공공기관 및 기업을 대상으로 APT를 통해 랜섬웨어를 감염시키는 공격이 주를 이룰 것이다.
클롭 랜섬웨어 공격자도 올해 초부터 특정 기관을 사칭해 문서 파일이나 실행 파일을 첨부한 이메일을 통해 국내 기업을 대상으로 랜섬웨어를 유포하였다.
향후, APT를 통해 기업 내부망까지 랜섬웨어에 감염시킴으로써 피해를 확대시키고, 이에 따라 점차 높은 금액의 복구 비용을 요구할 것으로 보인다.
NAS 장비에 저장된 데이터가 암호화된 피해 사례가 국내에서도 보고된 바 있고, NAS 장비를 노리는 새로운 랜섬웨어 이코랙스(eCh0raix)가 발견되면서 백업만으로는 안심할 수 없는 환경이 될 것이고 그에 따라 사용자도 데이터 및 장비에 대한 보안에 관심을 더 가져야 할 것이다.


3. 취약한 가상통화 거래소, 반복되는 해킹 사고

o 가상통화 탈취 및 가치 조작을 목적으로 가상통화 거래소를 꾸준히 공격
o 가상통화 거래소 사칭 및 지갑 프로그램으로 위장한 악성코드 유포 증가
o 피해를 눈치채기 힘든 채굴형 악성코드의 지속적인 유포 및 감염 시도

- 사이버 위협 전망
국내 가상통화 거래소가 최근 3년간 해킹 사고로 1200억 원이 넘는 경제적 피해를 입었다고 한다.
해킹 사고로 인해 개인정보 유출은 물론, 가상통화도 탈취됐기 때문이다.
국외의 경우, 바이낸스 해킹 사고 이후 비트코인 시세가 급락하기도 하였다.
공격자는 거래소 시스템을 직접 공격할 뿐만 아니라 거래소 사용자들까지 노리고 있다.
거래소를 사칭하여 가상통화 투자계약서나 지갑 프로그램으로 위장한 악성코드를 사용자들에게 유포하고 있다.
거래소 사용자들이 이러한 악성코드에 감염될 경우, 가상통화 탈취는 물론 사용자 PC가 가상통화 채굴에 악용될 수도 있다.
이러한 채굴형 악성코드의 경우, 사용자들이 피해를 눈치 채기 힘들기 때문에 앞으로도 다양한 타깃을 대상으로 꾸준히 유포될 것이다.


4. 문자 메시지, 이메일 안으로 숨어드는 악성코드

o 문자 메시지, 이메일 속 링크를 이용하여 악성 앱을 감염시키는 모바일 표적 공격
o IoT 기기 보급 확산에 따른 대규모 IoT 봇넷 등장 및 DDoS 공격의 재개
o 유효한 코드서명 인증서 탈취 시도 및 이로 서명된 악성코드 유포·감염 증가

- 사이버 위협 전망
이제 APT 공격이 컴퓨터를 넘어서 스마트폰까지 노리고 있다.
얼마 전 탈북자와 대북 분야 관련자를 대상으로 한 모바일 APT 공격이 발견되었다.
문자 메시지나 이메일 속 링크를 이용함은 물론, 사진뷰어나 모바일 메신저를 사칭하여 악성 앱 설치를 유도하고 표적 공격에 악용하는 것이다.
공개된 플랫폼이 아니라, 링크로 공유되는 만큼 악성코드 유포 과정에서의 탐지가 매우 어렵기 때문에 주의를 기울여야 한다.
또한, IoT 기기의 보급 확산에 따라 수집만대가 넘는 IoT 봇넷이 등장하고 있다.
IoT 봇넷의 경우, 복잡한 악성행위를 수행하기 보다는 간단한 DDoS 공격용으로 자주 사용된다.
따라서 미라이 봇넷 때와 같은 대규모 DDoS 공격이 재개될 가능성이 높다.
프로그램의 신뢰도를 높이기 위해 S/W 개발사들이 공인된 인증기관을 통해 발급받은 코드서명 인증서가 역으로 악성코드 유포 및 감염에 악용되고 있다.
프로그램 다운로드나 실행 단계에서 백신 프로그램의 탐지를 회피하기 쉽기 때문이다.
이러한 코드서명 인증서 악용 사례는 S/W 공급망 공격과 마찬가지로 보안이 취약한 개발사를 노리기 때문에 앞으로도 증가할 것이다.


5. 은밀하게 정교하게, 진화하는 지능형 표적 공격

o 견적 의뢰서, 보도자료 등 정상 문서 파일을 위·변조한 스피어 피싱의 정교화
o 문서 소프트웨어의 자체 보안 기능을 통한 보안위협 탐지 시스템 회피 증가
o 구글 드라이브나 드롭박스, 슬랙 등의 정상 서비스를 활용해 악성코드 통신 기법 활용

- 사이버 위협 전망
APT 공격에 사용되는 스피어 피싱이 날로 정교해 지고 있다.
주로 거래 업체의 견적 의뢰서, 언론사의 보도자료 등 정상 문서 파일을 위‧변조하여 악성코드를 유포하므로 사람이 육안으로 악성여부를 쉽게 판단하기 어렵다.
또한, 기존에는 자체 제작한 해킹 도구를 이용하여 표적 공격을 진행했던 것과 달리, 기업에서 일반적으로 활용하는 정상 서비스 등을 악용함으로써 보안 솔루션의 탐지를 우회하려는 시도가 늘어나고 있다.
특히, 문서 소프트웨어의 자체 암호 설정 기능을 악용할 경우, 맞춤형 표적공격과 함께 보안 솔루션의 탐지를 회피하고, 수신자의 신뢰를 얻기도 쉽다.
구글 드라이브나 드롭박스, 슬랙과 같은 상용 서비스를 활용해 악성코드와 통신하는 사례가 보고되었는데, 이러한 서비스들은 기본적으로 암호화 통신을 사용하기 때문에 보안 모니터링을 우회하기 용이하고, 정상 서비스처럼 위장하기 쉽다.
이 밖에도 공격자들이 국내외 웹 서버를 해킹하거나 호스팅 서비스를 받아 이메일 서버를 자체 구축해 발신지를 실제 공식 도메인처럼 조작하는 스피어 피싱 위협이 성행하여, 수신자로 하여금 신뢰기반의 APT 공격을 진행하고 있어 갈수록 위협이 증가할 전망이다.


6. 모바일까지 확대되는 소프트웨어 공급망 공격

o 모바일 앱, 스마트폰 제조사를 대상으로 S/W 공급망 공격 확대
o 스마트카, 의료기기에 설치되는 S/W에 악성코드 삽입을 노리는 공격 시도
o S/W의 특정 사용자만을 선별하여 감염된 악성코드를 실행하는 표적 공격

- 사이버 위협 전망
기업의 업무활동에 모바일 앱의 도입이 활발해 지면서 소프트웨어 공급망 공격이 모바일까지 확대될 전망이다.
특히, 모바일 기기에는 미리 설치된 앱들이 PC에 비해 많고 삭제가 쉽지 않아, 모바일 앱 제조사뿐만 아니라 스마트폰 제조사도 공격의 대상이 될 수 있다.
특히, 스마트카나 의료기기들은 소프트웨어 업데이트 및 추가 설치가 쉽지 않아 기본적으로 설치된 소프트웨어가 악성코드에 감염되었을 경우, 피해가 클 수 있다.
이러한 융합 서비스들은 상대적으로 최신 기술로써, 보안이 검증되지 않거나 보안에 대한 투자가 미비하여 기존 S/W 공급망보다 공격에 취약할 수 있다.
이는 S/W 공급망 뿐만 아니라 H/W 공급망에 있어서도 마찬가지다.
지난 3월에는 대만의 한 PC 공급사의 소프트웨어 업데이트 시스템 해킹당하면서 전 세계적으로 100만대 이상의 PC가 악성코드에 감염되었다.
이 악성코드는 제작단계부터 특정 회사를 대상으로 정밀하게 제작되었을 뿐만 아니라, 소수의 PC만을 선택하여 내부 정보를 유출하도록 추가 악성코드에 감염시켰다.
이 밖에도 유효한 코드서명 인증서를 악용하여 악성코드를 유포하는 등 공격 기법이 점점 더 은밀하고 정교해질 전망이다.


7. 융합 서비스를 노리는 새로운 보안 위협의 등장

o 교통 시스템 해킹을 통한 교통 마비와 CCTV 무력화와 같은 스마트 시티 보안위협 등장
o 스마트 공장의 유지보수 과정에서 전파되어 정보를 수집하고 시스템을 파괴하는 악성코드
o 의료 시스템 해킹을 통한 환자 개인정보·처방전 데이터 유출 및 의료기기 오작동 유발

- 사이버 위협 전망
4차 산업혁명의 주요기술로 주목받고 있는 스마트 시티, 공장, 의료 등 융합 서비스의 구축이 본격화 되면서 이에 대한 보안 위협도 증가하고 있다.
2017년 미국 캘리포니아 에서는 지역 버스와 경전철 시스템이 랜섬웨어의 공격을 당해, 결제 시스템이 작동하지 않은 사고가 발생했었다.
향후, 자율주행 및 무인셔틀 서비스가 대중화 될 경우, 해킹사고로 인해 인명피해까지 발생할 수 있다.
스마트 공장의 경우, 수십에서 수만 개의 IoT 기기가 서로 연결되어 있어 해킹을 당한다면 공장 전체의 가동이 중단될 수도 있다.
또한, APT 공격을 통해 공장 시스템이 장악될 경우, 시스템 오동작 및 파괴를 목적으로 공장 곳곳에 악성코드를 감염시킬 수 있다.
최근 AI 기술의 발달로 인해, 의료기관에서 지능화된 의료 시스템을 적극적으로 도입하고 있다.
이러한 의료 시스템에는 환자의 개인정보는 물론 처방전 등 의료 데이터도 저장되어 있어, 해커들의 좋은 타깃이 될 수 있다.
뿐만 아니라, 의료기기에 악성코드를 삽입하여 오동작을 일으키거나 처방전이나 영상기록을 조작할 경우, 환자들의 생명도 위협할 수 있다.

컨설팅 : ISMS-P, ISO27001, GDPR, PCI-DSS 
취약점 진단 및 모의 침투
개인정보 비식별화 솔루션

보안솔루션 공급
070-7867-3721, ismsbok@gmail.com


2019년 11월 17일 일요일

ICT 표준화전략맵 2020 발간 (2019.11.05)

국제표준화 경쟁력 확보를 위한 ‘2020년 ICT 표준화전략맵’ 발간

2020년 ICT 표준의 나아갈 방향은

- 과기정통부, 2020 ICT 표준화전략맵 발간 -
- 5G 등 ICT 핵심분야 국제표준화 대응전략 제시 -


□ 과학기술정보통신부는 “4차 산업혁명 시대 정보통신기술(이하 ‘ICT’)의 국제표준화 경쟁력 확보를 위한 체계적인 표준화 선도전략을 제시하는「ICT 표준화전략맵 2020」을 발간한다.”라고 밝혔다.

 ㅇ ICT 표준화전략맵은 지난 2002년부터 매년 발간되어 정부 정책 및 민간 표준화 활동의 전략방향을 제시하는 지침서로 쓰이고 있으며, 관련 기업 및 국민들이 국내외 ICT 표준 동향 정보와 표준화 활동 기초자료 등으로 활용되고 있다.


□ 이번 2020년 전략맵은, 한국정보통신기술협회를 통해 ITU, JTC1, ISO, IEC 등 공식표준화기구를 포함한  주요 표준화 기구 총 109개에서 다루고 있는 표준이슈를 분석하여, 집중대응이 필요한 6개 분야*, 15개 중점기술, 242개의 중점 표준화 항목을 발굴·제시하였다. 

    * 미래통신·전파, SW·AI, 방송·콘텐츠, 디바이스, 블록체인·융합, 차세대보안

 ㅇ 특히, 올해는 5G, 지능정보, 블록체인 등 D.N.A. 핵심·기반 기술뿐만 아니라, 혁신성장 견인을 위한 공장, 시티, 팜, 헬스 등 분야별 스마트기술(스마트X)과 무인기, 선박, 자동차를 포함하는 무인이동체 등 ICT 융합 신산업 분야에 대한 국제표준화 대응전략이 제시되었다.



ㅇ 이를 위해 TTA는 지난 2월부터 산학연 표준 전문가 350명과 함께 23개 전담위원회를 중심으로 140회에 이르는 회의를 거쳐 표준화 전략맵 발간을 추진해 왔다.


□ 과기정통부는 “4차 산업혁명으로 인해 급변하는 세계 시장 환경에서 고립되지 않기 위해서는 표준의 확보가 필수적”이며, “이번에 발간되는 「ICT 표준화전략맵 2020」이 우리나라 ICT 기술의 국제표준 반영 및 세계 시장 선점을 위해 관련 기업, 학계, 연구계에서 긴요하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.”라고 밝혔다.


□ 참고 : 차세대보안

o  정보·물리보안 :  CT 환경에서 전달·저장되는 정보의 위/변조, 유출, 해킹, 서비스거부 등을 비롯한 각종 불법 행위로부터 안전하게 보호하고, 물리적 공간에서의 보안 침해사고를 방지하기 위한 기술

   ‘생체신호기반 텔레바이오 인증기술 표준’ 등 11개 항목

   (대상) 암호, 인증, 물리보안, 사이버 위협 대응, 보안관리·평가, 5G 보안 등 표준화

   (기구) ITU-T, JTC1, ISO, IETF, W3C, FIDO, CCRA, IEEE


o 융합보안 : 4차 산업혁명 시대의 ICT와 의료, 제조, 바이오산업, 자동차, 금융 등 다양한 산업 분야 간의 융합이 이루어진 사물인터넷, 자율자동차, 무인항공시스템, 스마트공장, 스마트헬스, 핀테크 등의 보안 기술

 ‘블록체인기반 IoT 보안 프레임워크 표준’ 등 10개 항목

(대상) 사물인터넷, 자율자동차, 무인항공시스템, 핀테크, 스마트공장, 스마트헬스 등 표준화
(기구) ITU-T, JTC1, ISO, IEC, 3GPP, OCF, oneM2M, ISA 99, FIDO


☞ 첨부파일


컨설팅 : ISMS-P, ISO27001, GDPR, PCI-DSS 
취약점 진단 및 모의 침투
개인정보 비식별화 솔루션

보안솔루션 공급
070-7867-3721, ismsbok@gmail.com



2019년 5월 12일 일요일

챗봇 구축 실무 가이드

챗봇 구축 실무 가이드


챗봇은 생각보다 우리 주변에 가까이 와 있다. 

뱅크오브아메리카, 마스터카드 등 세계적 금융, 카드사가 이미 도입해 운영중이고 제조, 유통 등에서도 활발하게 사용하고 있다. 

챗봇 기술의 확산 속도는 지금은 보편화된 모바일 앱보다도 훨씬 빠르다. 

앞으로 단순한 조회 기능을 넘어 완벽하게 개인화된 미래의 인터페이스로 자리를 잡을 것이라는 전망도 나오고 있다.

여기서는 전자상거래와 유통, 제조, 금융 등의 주요 사례와 함께 챗봇 구축시 주의해야 할 사항을 살펴본다. 

궁극의 인터페이스로써 챗봇의 발전 가능성도 전망해 본다.

업종별 대표 사례로 본 챗봇의 현주소
 • 전자상거래 : 카테고리 분류·쿠폰 발행에 활용
 • 유통 : 오프라인으로 챗봇 성과 확장
 • 제조 : 불량 줄이고 헬프데스크 업무 대행
 • 금융 : 24시간 고객 응대 가능

챗봇 구축 시 주의해야 할 3가지

챗봇의 미래는 ‘완전한’ 개인화 서비스

첨부파일 : 



2019년 3월 3일 일요일

마이데이터 산업 활성화로 데이터의 새로운 가치 창출




마이데이터 산업 활성화로 데이터의 새로운 가치 창출


마이데이터란?

개인이 자신의 정보를 적극적으로 관리·통제하는 것은 물론, 이런 정보를 신용이나 자산관리 등에 능동적으로 활용하는 일련의 과정을 말한다.

이를 통해 각종 기관과 기업 등에 분산돼 있는 자신의 정보를 한꺼번에 확인할 수 있으며, 업체에 자신의 정보를 제공해 맞춤 상품이나 서비스를 추천받을 수 있다.

마이데이터 산업은 이런 과정을 지원하는 산업, 구체적으로 금융기관·통신사 등에 수집돼 있는 자신의 개인정보를 다른 기업, 기관 등으로 이동시키는 지원 역할을 하는 것을 의미한다.

 
■ 정부 데이터산업에 1조 원 투자, 관련 법 개정에도 속도

국내에서 빅데이터 산업 활성화를 위한 움직임이 활발해지면서 마이데이터 산업에 대한 관심 역시 높아지고 있다.

특히 마이데이터산업과 관련해 금융위원회의 움직임이 눈에 띈다. 금융위원회는 ‘금융 분야 데이터활용 및 정보보호 종합방안’, ‘금융 분야 마이데이터 산업 도입방안’을 마련해 마이데이터 산업 도입방안을 제시했다.

국회도 나서고 있다. 데이터 경제 활성화 방안의 일환으로 김병욱 의원이 본인신용정보관리업을 규정한 신용정보법 개정안을 발의했다.

마이데이터 산업이 본격적으로 활성화되기 위해서는 법 개정이 필수적이다.

신용정보법 개정안은 물론, 개인정보보호법, 정보통신망법 개정안도 통과가 돼야 한다. 업계에서는 한 목소리로 관련 법 개정을 요구하고 있다. 올해 본격적으로 시장이 열릴 것으로 보이는 마이데이터에 대해 알아봤다.

정부, 데이터 사업에 1조 원 투입데이터가 가치를 창출하는 데이터 경제가 대두되면서 전세계는 물론 우리나라에서도 데이터 산업에 대한 관심이 높아지고 있다.

국내에서는 문재인 대통령이 지난해 8월 31일 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최된 데이터 경제 활성화 규제 혁신 현장방문 행사에서 “정부는 우리 경제의 새로운 활력을 위해 데이터 산업을 전폭적으로 지원하겠다”고 말했다.

정부는 빅데이터 및 인공지능(AI) 등 데이터 산업에 1조 원을 투입할 계획이다.

정부는 ‘데이터를 가장 안전하게 잘 쓰는 나라’로 거듭나기 위해 ▲AI 학습용 데이터 구축 ▲중소기업 및 스타트업 데이터 구매·가공 바우처 제공 ▲정보주체 중심 데이터 활용(마이데이터) ▲전문인력 양성 등을 지원하고, 공공부문에서 민간 클라우드를 우선적으로 도입하도록 하는 등 클라우드 산업도 활성화시켜 데이터 산업을 이끌어 나가겠다고 발표했다.

정부의 발표 중 단연 관심도가 높았던 사항은 정보주체 중심 데이터 활용 ‘마이데이터’ 부문이다.

개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법 등 법제도가 국내 데이터 산업 활성화를 가로막는 요인으로 지목되는 상황에서 정부가 나서 ‘마이데이터 산업’ 활성화를 발표했기 때문이다




마이데이터란 (한경 경제용어사전)
은행과 카드회사 등 금융회사에 흩어져 있는 개인 신용정보를 모으거나 이동시킬 수 있게 하는 서비스다.
개인정보 분석 결과를 토대로 금융 컨설팅을 하거나 소비성향을 분석할 수 있다.
금융위원회는 2018년 8월 말 데이터경제 활성화 방안의 일환으로 마이데이터 산업에 2019년 100억원을 투입할 것이라고 발표했다.
신용정보(CB) 회사가 금융 데이터를 영리 목적으로 분석하거나 컨설팅할 수 있게 허용할 예정이다.


정부는 마이데이터 산업의 기반을 다지기 위해 정보주체가 기업 및 기관으로부터 자기 정보를 내려 받거나, 타 기관 등으로 이동을 요청해 해당 정보를 활용할 수 있도록 데이터 이동권을 확립하는 시범 사업을 추진하고 있다.

더불어 금융권에서의 활용을 위해 ‘신용정보법’ 개정을 추진하고, 공공성이 높은 분야는 제도로 정착시키겠다는 방침이다.

개인정보보호 방안을 위해 올해 40억 원을 투자해 데이터 분석과 AI학습만 가능한 보안환경을 갖춘 데이터 안심구역을 구축할 계획이다.

또한 블록체인 기술개발 및 실증 사업에도 약 300억 원을 투자한다.

특히 개인정보보호를 위해 개인정보 개념을 명확히 하고, 가명정보 이용 및 제공 범위를 규정하는 등 제도 개선에도 나선다.

기존에는 행정안전부의 ‘개인정보 비식별조치 가이드라인’이 있었으나, 법적근거가 미흡했으며 가명정보 등 개념을 명확히 규정하지 않아 업계의 불만이 많았다.

정부는 이를 개선해 개인을 알아볼 수 없도록 조치된 가명정보 도입 등 개인정보의 개념을 명확히 하고, 이를 이용 및 제공할 수 있는 범위를 법으로 구체적으로 규정한다.

더불어 사물의 위치정보 처리 시 사전 동의 대상에서 제외하는 등 비즈니스 활성화를 위한 제도적 기반을 마련할 예정이다.

개인정보보호 규정 위반 시 처벌 규정도 강화할 방침이다.

사실 기존에는 비식별 정보의 재식별에 대한 제재가 미흡하고 관리감독체계가 비효율적인 면이 있었다.

이를 가명정보의 이용과정에서 특정 개인을 알아볼 수 있게 되는 경우 처리 중지 및 삭제조치 의무화, 고의적 재식별시 형사처벌 및 과징금 부과 등 책임성 확보 방안을 도입하고 개인정보보호위원회 위상을 강화해 개인정보보호를 강화할 수 있도록 할 계획이다.  


■ 마이데이터 산업은 세계적인 트렌드

마이데이터 산업은 전 세계적인 트렌드가 되고 있다.
미국, 유럽, 일본 등 여러 국가에서 이미 마이데이터 산업과 관련된 시장이 형성되고 있다.

먼저 미국은 사후거부(Opt-Out) 제도가 있어 개인정보 수집 및 이용이 용이해 금융 정보 통합 조회, 데이터 분석서비스, 데이터 중개업체 등 관련 산업이 활성화 돼 있다.

미국의 대표적인 마이데이터 산업 사례로는 요들리(Yodlee)와 민트닷컴(Mint.com)을 꼽을 수 있다.

요들리는 미국의 데이터 중개기업으로, 미국 상위 16개 은행 등 1,100개 기업과 제휴하고 1억 명 이상의 사용자를 보유하고 있다.

요들리는 고객의 금융데이터를 한 번에 모아서 보여주는 서비스를 제공하고 있으며, 이용자는 금융사에 일일이 들어가서 자신의 금융정보를 확인하는 번거로움 대신 한 번에 자신의 모든 금융 거래를 모두 조회할 수 있다.

미국에서 성공한 핀테크 기업으로 손 꼽히는 민트닷컴은 개인자산 관리 업체로 2006년 설립 당시 사용자가 30만 명이었으나 현재는 5,000만 명 이상으로 늘어났다.

민트닷컴은 미국 내 대부분 은행 계좌의 입출금 관리와 신용카드 사용 내역, 대출 계좌, 증권 계좌 정보, 보험 등 개인의 모든 자산과 부동산 등 비금융 자산까지 통합 관리해주는 원스톱 자산관리 플랫폼 서비스를 제공하고 있다.

일본은 은행법을 개정해 마이데이터 산업과 유사한 ‘전자결제 등 대행업’을 도입하고 금융사로 하여금 대행업자에게 오픈API를 제공하도록 규정하고 있다.

또한 정보은행, 데이터거래소 등 마이데이터 관련 산업을 준비하고 있다.

일본의 대표적인 마이데이터 산업 추진 사례로는 미쓰비시UFJ신탁은행의 정보은행과 에브리센스(EverySense)의 데이터거래소를 꼽을 수 있다.

미쓰비시UFJ신탁은행의 정보은행은 개인의 동의하에 온오프라인 구매이력이나 이주기록, 건강 상태와 같은 개인정보를 확보해 상품 개발이나 고객 수요분석에 사용하고 개인에게는 정보 제공의 대가를 환원하는 방식이다.

미쓰비시UFJ신탁은행은 올해부터 개인정보은행 서비스를 시작할 예정으로, 자신의 정보를 제공하는 소비자에게 해당 정보를 이용하는 기업으로부터 월 500~1,000엔(약 5,000~10,000원)의 현금이나 서비스 이용권을 지급하게 된다.

기업은 개인정보은행에 보관된 개인정보를 신제품이나 서비스 개발에 활용하고, 미쓰비시UFJ신탁은행과 소비자는 데이터 제공의 대가로 수수료를 받 활용해 개인정보 제공에 동의한 소비자의 위치정보, 보행기록, 건강정보, 구매내역 등의 개인정보를 확보한다.

더불어 데이터 활용에 있어 소비자 불안을 최소화하기 위해 자신의 정보 제공 여부를 스스로 통제할 수 있도록 규정하고 있으며, 제공된 정보는 상품개발이나 고객 수요 분석에만 사용하도록 제한한다.

에브리센스 재팬은 지난해 10월부터 민간 데이터거래소를 운영하고 있다.

에브리센스는 데이터거래소의 중립적인 운영자로서, 거래 규칙을 정하고 결제서비스 등을 제공하고 있다.

데이터를 판매하는 업체로부터 10%의 거래 수수료를 받고 있으며, 데이터 판매에는 일본 여행사인 JTB 등 5개사가 참여하고 있다.

JTB는 이 데이터거래소를 통해 의료기관과 외국 크레딧 카드를 사용할 수 있는 ATM의 위치정보 등을 판매한다.

나머지 4개사는 인터넷 관련기업으로, 주유소에서 기름을 넣을 때마다 보내오는 자동차 연비데이터, 100만 명 이상의 회원에게서 수집한 직업속성에 따른 가구데이터 등 정보주체의 동의를 받아 개인을 특정할 수 없도록 가공해 판매하고 있다.

유럽은 개정 지급서비스지침(PSD2: Payment Sevices Directive II)을 통해 계좌정보서비스(Account Information Services)를 신설하고, 계좌정보서비스 기업이 금융기관으로부터 고객정보를 전송받기 위한 오픈API 표준을 준비하고 있다.

유럽 PSD2의 주요내용은 ▲카드 요금 지불의 과징금 개선 ▲제3자 제공자(Third Party Providers)’ 도입 및 규제 ▲온라인 결제시 강력한 고객 인증(Strong Customer Authentication) 등으로 구성돼 있다.

특히 제3자 제공자에게 ▲고객이 동의한 경우 오픈API로 금융정보 제공 ▲고객의 은행에서 타인의 계좌로 직접 자금을 이체해 주는 서비스 ▲고객 계좌 정보에 대한 접근을 허용해 고객의 은행 별 계좌 정보를 제공하는 서비스 등을 허용하고 있다.

유럽의 대표적인 사례로는 영국의 오픈뱅킹포털을 들 수 있다. 영국 정부가 주도적으로 운영하고 있는 오픈뱅킹포털은 계좌정보서비스를 제공하기 위한 API 표준 및 가이드 등을 제공하고 있다.


■ 국내 마이데이터 산업 기반 다진다

데이터 활용이 점차 강조되면서 국내에서도 금융권을 중심으로 마이데이터 산업을 추진하기 위한 움직임이 활발하다.

특히 금융위원회는 지난해 3월 ‘금융 분야 데이터 활용 및 정보보호 종합방안’을, 7월에는 ‘금융 분야 마이데이터 산업 도입방안’을 발표하는 등 다양한 활동을 하고 있다.

먼저 금융위는 ‘금융 분야 데이터 활용 및 정보보호 종합방안’을 통해 국내 금융 분야 데이터 활용 현황을 진단하고 정책 추진 방향 및 추진과제를 제시했다.

금융위는 데이터 활용의 기본원칙을 ▲금융 분야를 빅데이터 테스트베드로 우선 추진 ▲법제도, 산업, 인프라 측면에서 종합적 대응방안 마련 ▲정보주체의 권리 보호 등으로 수립하고, 3대 추진 전략 및 10대 추진과제를 설정했다.

이를 통해 금융위는 데이터 기반 금융혁신을 촉진하고 관련 전후방 연관 산업의 발전을 통해 융합 신산업 등 실물 부문 혁신성장에도 이바지한다는 계획이다.

더불어 개인정보 자기 결정권을 도입하고, 정보보호 및 보안이 실질적으로 강화됨에 따라 금융 분야에 대한 국민 신뢰도 제고될 것으로 기대했다.

금융위가 지난 7월 발표한 ‘금융 분야 마이데이터 도입방안’에서는 ▲금융 분야 마이데이터 산업에 관한 법률상 규율 체계를 도입해 개인의 정보 및 소비자주권 실현을 지원하는 독자적인 산업으로 육성 ▲자본금 요건, 금융권 출자의무 등 진입장벽 최소화 ▲정보주체의 주도하에 정보보호 및 보안 등의 측면에서 안정적인 서비스가 제공될 수 있도록 제도적·기술적 여건 마련 등 마이데이터 산업의 3가지 기본 방향을 설정했다.


○ 마이데이터 산업 도입 방안 4가지

1. 업 신설 및 업무범위 명확화 : ‘신용정보법’ 상에 신용조회업과 구분되는 신용정보산업으로 마이데이터 산업(본인 신용정보 관리업)을 별도로 신설하고, 본인 신용정보 통합조회서비스를 고유업무로 하되, 신용관리·자산관리·정보관리를 위한 다양한 겸영·부수업무 허용

2. 진입규제 설계: 자본금 요건 등을 최소화해 다양한 업체의 진입을 유도하되, 정보보호 및 보안, 산업생테계 측면을 감안해 진임규제를 설계

3. 고객정보 제공 의무화: 정보주체의 개인신용정보 이동권을 보장하고, 그 권리행사에 기반해 금융사에 고객정보의 제공을 의무화

4. 정보보호 및 보안 책임 강화: 정보주체의 명확한 의사에 기반해, 정보보호·보안상 신뢰할 수 있는 방식으로 서비스가 제공되도록 규제 및 감독 강화

금융위는 위와 같은 도입방안을 통해 금융 분야 마이데이터 산업이 도입·정착돼 국민의 삶에 데이터 기반 금융혁신이 조속히 체감될 수 있도록 관련 법·제도 및 기술적 여건 마련을 속도감 있게 추진한다는 계획이다.

또한 ‘금융 분야 데이터 활용 및 정보보호 종합방안’ 관련 법 개정 사항을 담은 ‘신용정보법 개정안’의 입법을 추진, 김병욱 국회의원의 대표발의로 현재 국회 계류 중이다.

금융위는 법 개정 이후 마이데이터 산업이 정착될 수 있도록 유관기관, 금융·핀테크·데이터 산업 종사자 등과의 협의를 통해 API 등 세부추진방안 마련도 병행한다는 계획이다.

특히 금융감독원, 신용정보원, 금융보안원, 금융업권별 협회, 핀테크산업협회 등으로 ‘본인 신용정보 관리업 도입 TF’를 구성해 운영하고 있다.

한편, 금융위는 마이데이터 산업 추진에 있어 현재 많은 핀테크 기업이 활용하고 있는 스크린 스크래핑 방식을 활용한 정보수집을 일정기간 금지할 계획이며, API 연동을 통해 금융사의 정보를 제공받도록 할 예정이다.

■ 국내 마이데이터 시범 사업 추진

지난 16일 경제부총리 주재 제1차 혁신성장전략회의에서 ‘데이터 경제·AI 활성화 계획’이 수립됐다.

 이번 계획안은 올해부터 2023년까지 혁신성장 전략투자 분야인 데이터와 AI 육성전략 및 융합을 촉진하기 위해 마련됐다.

먼저 5개년 계획을 통해 23년까지 공공·민간 별로 다양한 데이터가 수집돼 제공될 수 있는 빅데이터센터 100개와 양질의 데이터가 결합 유통되고 새로운 서비스를 창출할 수 있는 빅데이터 플랫폼 10개를 구축할 계획이다.

또한 중소 및 벤처기업이 데이터를 활용해 새로운 서비스를 개발할 수 있도록 데이터 구매·가공비용을 지원하는 바 우처 사업을 추진한다.

더불어 국민들이 데이터 활용에 따른 혜택을 체감할 수 있도록 본인 동의하에 개인데이터를 활용하는 사업을 확대·실시한다.

이외에도 국가정보화산업에 데이터와 AI를 적극적으로 활용할 방침이며, 데이터와 AI의 활용을 촉진하는 제도를 마련하는 한편 안전한 활용을 보장하기 위한 제도도 강화한다.

특히 정부는 마이데이터 시범사업을 확대하기 위해 올해 약 97억 원의 예산을 투입한다.

이를 통해 마이데이터 실증서비스 및 구축을 완료한다는 계획이다.

우선 3월까지 개인데이터 보유기관 및 기업과 서비스기업 간 컨소시엄을 구성하고, 금융·통신·에너지·유통·의료 등 5개 분야를 대상으로 8개 공모사업을 추진한다.

이후 6월부터 10월까지는 개인데이터 활용 인식 및 서비스 실태조사, 개인데이터 표준, 보안 관련 가이드라인을 마련하고, 11월 분야별 마이데이터 실증서비스 개발 및 구축을 완료할 방침이다.

더불어 2020년 8개, 2021년 10개, 2022년 13개 등 분야를 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.

지난해 6월 마이데이터 시범사업자로 선정된 기업은 금융 상품 추천 서비스 ‘뱅크샐러드’의 레이니스트와 통신요금 정보포털 스마트초이스 두 곳이다.

레이니스트는 마이데이터 시범사업 금융분야 주관사로 은행·카드사가 보유한 고객 데이터를 고객 자신이 손쉽게 내려 받거나 본인 동의하에 제3자에게 제공하는 정보주체 중심 데이터(API) 활용을 선보이고 있다.

스마트초이스는 마이데이터로 빅데이터 기반 이동통신 요금제 추천 서비스를 제공한다.

지난해 레이니스트와 스마트초이스가 제공한 서비스를 통해 약 5,000명의 개인정보가 활용된 것으로 조사됐다.

특히 레이니스트는 지난해 11월 한국데이터산업협의회(회장 조광원)가 주최하고 한국데이터진흥원(원장 민기영, 現 한국데이터산업진흥원)이 주관한 ‘2018 데이터 人의 밤’ 행사에서 ‘데이터 서비스 이노베이터’로 선정됐다.


■ 신용정보법 개정안’, 정보보호와 활용 절충안 찾아야

현재 국내에서 개인정보를 활용한 빅데이터 분석에는 많은 어려움이 따른다.

각종 법적 제약이 뒤따르기 때문이다. 업계에서는 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법 등에 의해 빅데이터 분석은 불가능에 가깝다고 얘기한다.

정부 역시 이러한 사실을 알고 있다.

정부와 금융위에서 발표한 추진 방향에 법제도 개선이 포함돼 있는 것도 이런 문제점을 해결하기 위해서다.

지난해 11월 금융위와 여당의 주도하에 ‘신용정보법 개정안’이 발의된 상태지만, 여러 이유로 현재 국회 계류 중이다. 이번 ‘신용정보법 개정안’은 개인신용정보를 가명정보 처리해 금융분야 빅데이터로 활용할 수 있도록 하는 것을 골자로 한다.

개인신용정보를 관리, 활용하는 데이터 전문기관, 전문신용정보사를 설립해 신용정보 산업을 진흥시킨다는 내용도 포함됐다.

이는 IT 기업들이 그동안 꾸준히 요구한 사항이기도 하다.

김태훈 레이니스트 대표도 지난 16일 진행된 금융위원회 핀테크 간담회에서 핀테크 대표기업으로 참석해 “데이터를 가장 안전하고 유용하게 활용하려면 신용정보법 개정안에 대한 국회의 빠른 결정이 필요하다”고 강조했다.

하지만 신용정보법 개정안에 있어 개인정보보호가 쟁점이 되고 있다.

일부 시민단체들은 가명정보 등 비식별처리를 하더라도 추가 정보만 있으면 개인을 식별할 수 있어 위험하다고 지적하고 있다.

 AI가 발달되면 비식별정보로 개인을 식별할 수 있다는 것이다.

특히 신용정보 평가 수단이 통신비, 세금내역 등 일상생활 정보까지 확대되면, 개인정보의 침해는 더욱 확대될 것이라는 지적도 나오고 있다.

정부부처에서도 의견이 갈리고 있다.

국세청 및 행정안전부는 국세, 지방세 정보를 신용정보사로 넘기는 방안에 대해 반대하고 있다.

사생활 성격이 강한 민감 정보를 민간기업에 넘길 수 없다는 것이다.

이렇듯 의견이 갈리는 상황에서 ‘신용정보법 개정안’의 국회 통과는 쉽지 않을 전망이다.

금융위는 내달 열리는 국회 본회의 상정에 집중한다는 계획이지만, 통과가 확실한 상황은 아니다.

지난 2016년 방송통신위원회에서 개인정보 빅데이터 활용을 위한 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’을 발표해 빅데이터 산업이 활성화될 것으로 기대됐지만, 2017년 11월 시만단체의 고발로 인해 관련 산업이 모두 위축된 상황이다.

법제도가 개선되지 않는 이상, 새로운 정책이 추진돼도 비슷한 상황이 계속될 수 있다는 우려가 나오고 있는 이유다.

데이터 경제는 이미 세계적인 트렌드로 자리잡고 있다.

개인정보보호만을 외치면서 데이터 산업의 발전을 저해한다면, 세계적인 트렌드에 뒤처지게 된다.

반대로 데이터 산업 활성화를 위해 개인정보보호 문제를 등한시 한다면 인권적인 차원에서 문제가 생긴다.
양측 모두 인정할 수 있는 합의점을 도출해야 한다.

이 합의점을 발견하기 위해 논의가 활발히 이뤄져야 할 시점이다.

출처 : DBguide

컨설팅 : ISMS, ISO27001  GDPR,PCI-DSS 
취약점 진단 및 모의 침투
개인정보 비식별화 솔루션
보안솔루션 공급
070-7867-3721, ismsbok@gmail.com





2018년 8월 26일 일요일

인간과 기계 사이의 경계를 모호하게 할 5가지 기술

 뉴딜코리아 홈페이지 

인간과 기계 사이의 경계를 모호하게 할 5가지 기술



5가지 기술은 탁월한 인텔리전스로 새로운 경험을 창출하고 조직이 새로운 비즈니스 생태계와 연결할 수 있게 해주는 플랫폼을 제공

1) 인공지능(Democratized AI) :
  - 인공지능 기술이 향후 10년 동안 거의 모든 곳에서 사용되리라 전망

2) 디지털화된 생태계 :
  - 인간과 기술 사이를 잇는 다리를 형성하는 완전히 새로운 비즈니스 모델의 기반

3) DIY 바이오해킹(Do-it-yourself biohacking) :
  - 향후 10년 안에 인류가 ‘트랜스 휴먼’ 시대를 열리라고 전망

4) 투명한 몰입 경험(Transparently immersive experiences) :
  - 기술이 사람들, 기업 및 사물 간의 투명성을 도입할 때까지 좀더 인간 중심적으로 되리라 전망

5) 유비쿼터스 인프라 :
5G, 탄소 나노튜브, 심층 신경망 ASIC, 신경구조와 유사한(Neuromorphic) 하드웨어, 양자컴퓨팅 같은 기술



https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/



컨설팅 : ISMS, ISO27001  GDPR,PCI-DSS 
취약점 진단 및 모의 침투
보안솔루션 공급
070-7867-3721, ismsbok@gmail.com

2018년 3월 16일 금요일

세계가 주목한 테크트렌드 2018 (NIA)

2018년 지능기술 트렌드 분석




-  해외 주요 컨설팅 회사와 미디어는 전문가가 선정한 ’18년 기술 트렌드를 제시, NIA는 빅데이터 분석을 통해 ’18년 ICT 이슈 선정

- 9개의 글로벌 보고서와 NIA 이머징 이슈를 토대로 주요 기술 트렌드를 요약·정리하고 분석

- 글로벌 보고서에서 특징적으로 나타난 기술 트렌드를 선별해 분석


< 보고서별 주요 기술 트렌드 >


♣ CB Insight
• 자동차 서브스크립션 모델
• 거대 동시 온라인 소셜 커뮤니티 출현
• 셀프 보안 유행
• 유통회사들의 변신

Deloitte
• 새로운 노동모델 등장
• 기업 데이터 주권 부각
• API 전략
• 블록체인 혁신 능력 육성

MIT TechReview
• 새로운 정치·경제 거버넌스 등장
• AI에 대한 노동분야 논점 전환
• 완전 자율주행 자동차 상용화 불투명
• 헬스케어 비즈니스 성장
• 증강현실 관심 지속
• 가상화폐로 인한 에너지 소비 증가

Fjord
• 디지털과 물리세계 결합
• 이미지를 이해하는 컴퓨터
• 디지털 정보의 신뢰성 확보

Frog Design
• 디지수티컬
• 컨텍스트 커머스
• 암호 민주주의

O’Reilly
• 머신러닝 이론 발전
• 하드웨어 발전
• AI 개발도구 진화
• AI 자동화 확대
• 프라이버시와 윤리 이슈 부상

GP Bullhound
• 대형 플랫폼 규제
• 가상화폐와 ICO
• 증강현실 보급

Gartner
• 인공지능 기반기술
• 디지털 트윈
• 엣지 컴퓨팅
• 이벤트 기반 서비스

NIA
• 데이터 신뢰성과 데이터 리터러시
• 설명가능한 인공지능
• 블록체인 기반 콘텐츠 거래 플랫폼

뉴딜코리아
블록체인 기반기술
• 빅데이터, AI의 의료 영역 확대
• 하이브리드 클라우드
• EU의 일반 정보보호 규정 (GDPR)




ISMS 인증컨설팅 | 취약점 진단 및 모의 침투 | 보안솔루션 공급
(070-7867-3721, ismsbok@gmail.com

2017년 11월 12일 일요일

딥러닝 모델 구현의 시작과 끝 (텐서플로우 교육자료)

딥러닝 모델 구현의 시작과 끝

텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝 모델 구현실습




□ 본 자료는 딥러닝 모델 구현을 위해 가장 많이 사용되는 텐서플로우의 기본적인 사용법을 구체적으로 익히고, 효과적으로 딥러닝 모델을 구현하기 위한 실습 중심의 세미나 자료입니다.

□ 텐서플로우를 통하여 각자가 원하는 모델을 구현하고, 자유롭게 텐서플로우 내 기능을 이용하는 수준을 목표로 합니다..


▶ 강의 주제
- Tensorflow 소개
- Tensorflow 무작정 따라하며 익해하기
- 딥럽닝 모델 구현을 위한 Tensorflow 핵심 기능
- Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network 이해와 구현
- Tensorflow를 통한 효율적인 모델 구현

☞ 첨부파일 : 텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝 모델 구현실습


2016년 5월 15일 일요일

머신러닝(Machine Learning) 개요 및 활용 동향

카페 > 뉴딜코리아 홈페이지 | 뉴딜코리아
http://cafe.naver.com/rapid7/2430

머신러닝(Machine Learning) 개요 및 활용 동향

- 금융권 인공지능(AI)을 위한 머신러닝과 딥러닝 -


□ 개요
◦ 이세돌 9단과 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 알파고(AlphaGo)의 대국 (′16년 3월 9~15일 총 5국)의 영향으로 4차 산업 혁명 단계1) 진입을 인식함과 더불어 금융권에서도 인공지능 기술이 주목받게 됨에 따라,
◦ 본 보고서에서는 빅데이터(Big Data)의 분석 기술 및 인공지능의 한 분야로 ‘학습(Learning)’에 관한 부분을 구체화한 기술인 머신러닝의 개념과 기술적 특징을 소개하고 금융권 머신러닝 활용사례에 대해 조사·분석함


□ 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)

◦ (개념) 인간이 갖고 있는 고유의 지능적 기능인 학습능력2)을 기계를 통해 구현하는 방법으로, 환경과의 상호작용에 기반 한 데이터로부터 스스로 성능을 향상시키는(기계가 학습할 수 있는) 알고리즘 및 기술을 개발하는 분야

[ 머신러닝의 개념]



◦ (분류 및 특징) 학습 방법에 따라

①지도 학습(Supervised Learning)
≫ 학습 시 출력 결과 값을 미리 알려주는 ‘교사(supervised)’가 존재하는 형태
주로 인식, 분류, 진단, 예측 등의 문제 해결에 적합
비지도 학습에 비해 성능이 좋으나 좋은 결과를 위해 시간, 비용 증가
예) 회귀분석(Regression Analysis, 데이터의 함수 관계 예측), 의사결정나무(Decision Tree, 데이터 속성에 따라 나무 형태의 의사결정 학습 모델을 만들고, 반복을 통해 최종 결정을 도출) 등


②비지도학습(Unsupervised Learning)
학습 시 출력 값에 대한 정보 없이(교사 없이) 학습이 이루어지는 형태
군집화, 밀도 추정, 차원축소, 특징 추출 등이 필요한 문제에 적합
지도 학습에 비해 성능은 좋지 않으나, 학습 데이터 구축 용이, 비용 절감
예) 군집화(Clustering, 비슷한 관측치끼리 군집), 차원축소(Dimensionality Reduction,데이터간의 연관 규칙을 찾음) 등


③강화 학습(Reinforcement Learning)으로 구분
상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습
행동을 취할 때마다 외부 환경에서 보상(Reward)이 주어지며, 보상을 최대화 하는 방향으로 학습이 진행
예) 컴퓨터 체스, 복잡한 로봇의 제어 등


- (강화학습) 최근 인공지능 분야에서 강화학습에 대한 관심이 커졌으며, 강화학습의 접근방법으로는
①가치함수를 직접 활용하는 방법(valuefunction-based methods),
②상태 의존적이며 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods),
③가치함수와 제어전략 탐색을 위하여 분리된 모듈을 사용하되 학습과정에서 이들을 종합적으로 활용하는 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세 가지 방향으로 발전함


 <환경과 상호작용을 통한 강화학습>

자료 : MIT Press, Reinforcement Learning : An Introduction

□ 딥러닝(Deep Learning)

◦ (개요) 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)4)에 기반하고

①입력층(Input layer),
②출력층(Output layer), 복수개의
③은닉층(Hidden layer)의 계층 구조(Layer Structure)를
가지는 심층 신경망(DNN, Deep Neural Networks)을 학습의 주요 방식으로 사용하는 머신러닝의 한 분야




2016년 3월 10일 목요일

알파고 원리

카페 > 뉴딜코리아 홈페이지 | 뉴딜코리아
http://cafe.naver.com/rapid7/2243

알파고 원리

 
게임 트리 탐색 알고리즘


MCTS 알고리즘
</FIGURE>
AlphaGo의 특징
 
출처 : 소프트웨어정책연구소 (SPRI)
 알파고, 국내AI 기술소개 홈페이지 (  http://aibaduk.kr/ )