전체 글12 리눅스 서버 보안 설정 — SSH, 방화벽, 로그 관리 팁 리눅스 서버는 보안 취약점에 노출될 수 있습니다. 이를 예방하기 위해 SSH 설정, 방화벽 최적화, 로그 관리를 통해 보안을 강화할 필요가 있습니다. 이러한 보안 설정은 기본적으로 모든 리눅스 서버에 적용되며, 올바른 설정을 통해 불법 접근을 방지하고 시스템의 무결성을 유지할 수 있습니다. 본 문서에서는 리눅스 서버에서 적용 가능한 SSH 설정, 방화벽 규칙 수립, 로그 관리 기법에 대해 자세히 설명하겠습니다. SSH 보안 설정 SSH 프로토콜은 보안을 위해 많은 설정을 제공합니다. 가장 기본적이면서도 효과적인 방법 중 하나는 SSH 포트를 기본 22에서 다른 포트로 변경하는 것입니다. 포트를 변경했을 경우, 스크립트 기반의 공격에 대한 저항력을 높일 수 있습니다. 또한, root 계정의 직접 로그인을 .. 2025. 3. 30. 양자컴퓨터 알고리즘: 쇼어 알고리즘, 그로버 알고리즘 완벽 해설 양자컴퓨터 알고리즘은 전통적인 컴퓨터 계산을 근본적으로 변화시킬 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 그 중에서도 쇼어 알고리즘과 그로버 알고리즘은 양자 컴퓨팅의 두 가지 대표적인 예시로, 각각 서로 다른 문제를 해결하는 방식으로 설계되었습니다. 이 두 알고리즘은 양자 컴퓨터의 뛰어난 계산능력을 활용하여 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있게 합니다. 쇼어 알고리즘: 소인수 분해의 혁신 쇼어 알고리즘은 1994년, 피터 쇼어에 의해 개발된 것으로, 정수의 소인수 분해를 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 알고리즘은 전통적인 알고리즘에 비해 고전적으로 불가능했던 시간 내에 큰 소수를 소인수분해 할 수 있는 능력을 가지고 있어, 특히 RSA와 같은 암호화 방식의 안전성을 위협하는 요소로 작용할 수 .. 2025. 3. 24. 양자컴퓨터가 인간 두뇌를 시뮬레이션할 수 있을까요? 양자컴퓨터는 고전적인 컴퓨터와는 달리 양자 비트(qubit)를 사용하여 데이터를 처리합니다. 이러한 특성 덕분에 특히 복잡한 문제를 해결하는 데 유리하다고 여겨집니다. 하지만, 인간 두뇌를 시뮬레이션하는 일은 과학자와 연구자들에게 오랜 시간 동안 도전 과제가 되어 왔습니다. 양자기술이 두뇌의 복잡한 작동 메커니즘을 실제로 시뮬레이션할 수 있는지에 대한 질문은 생물학, 신경과학, 그리고 컴퓨터 과학의 경계를 넘나드는 흥미로운 주제입니다. 양자컴퓨터와 인간 두뇌의 관계 양자컴퓨터가 인간 두뇌를 시뮬레이션할 수 있을지는 여전히 논쟁의 여지가 많습니다. 인간의 두뇌는 약 860억 개의 뉴런으로 이루어져 있으며, 이들 뉴런 사이의 연결을 통해 정보가 저장되고 처리됩니다. 이러한 복잡성은 단순한 데이터 저장 및 처.. 2025. 3. 20. Transformer 기반 로봇 기술, 스스로 학습하는 로봇 원리 Transformer 기반 로봇 기술은 현대 로봇 공학에서 혁신적인 접근 방식을 제시하고 있습니다. 이러한 기술은 로봇이 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하며, 지능적으로 행동할 수 있도록 합니다. Transformer는 전통적인 기계 학습 모델보다 더 많은 양의 데이터를 효율적으로 활용하여, 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 로봇을 개발하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. Transformer의 이해 및 작동 원리 Transformer는 자연어 처리(NLP) 분야에서 처음 등장한 기술로, 입력 데이터의 의미를 잘 파악할 수 있는 강력한 구조를 지니고 있습니다. .. 2025. 3. 19. 강화학습의 탐색-활용 딜레마 해결 방안 강화학습에서 탐색-활용 딜레마는 알고리즘의 성능과 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 접근방식이 연구되고 있으며, 각각은 탐색과 활용을 조화롭게 연결하는 방법을 제시합니다. 이러한 조화는 학습 에이전트가 새로운 정보를 수집하면서도 기존의 지식을 활용하여 최대의 보상을 얻도록 도와줍니다. 해결 방안 중 일부는 설정된 환경의 특성에 따라 달라지므로, 여러 방안을 종합적으로 고려해야 합니다. 탐색과 활용의 균형 찾기 탐색과 활용의 균형을 찾는 것은 강화학습의 핵심입니다. 탐색을 통해 새로운 정보를 얻고, 활용을 통해 이미 알고 있는 정보를 최대한으로 활용해야 합니다. 탐색을 너무 많이 하면 비효율적일 수 있으며, 활용만 하는 경우에는 최적의 정책을 찾지 못할 수 있습니다. 이를 해결.. 2025. 3. 17. 미래 AI의 핵심, Vision Transformer(ViT)로 이미지 처리하기 AI 기술의 발전으로 이미지 처리의 다양한 가능성이 열리고 있습니다. 그중에서도 Vision Transformer(ViT)는 이미지 데이터의 해석과 분류에서 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 이 기술은 이미지 데이터를 패치 단위로 나누어 처리하여, 전체 이미지를 완전하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로, ViT는 더 높은 정확도와 효율성을 구현하는 데 기여하고 있습니다. Vision Transformer의 소개 Vision Transformer(ViT)는 자연어 처리에서 개발된 Transformer 모델을 기반으로 한 이미지 처리 모델입니다. ViT는 기존.. 2025. 3. 16. 이전 1 2 다음
