1.Remote Development 설치 (SSH를 포함한 팩)

2. F1키를 누른 후 SSH 구성파일 열기 선택

3. 해당 위치 Config 클릭

4. 아래와 같이 Config 작성

    F1 키 -> SSH 연결로 지정한 Host명 클릭 후 접속

(좌측 하단 버튼 클릭 가능)

○ 보안의 3대 요소 (정보보호의 목표)

1. 기밀성

: 인가된 사용자만 정보자산 접근가능

2. 무결성

: 인가된 사용자 + 인가된 방법으로만 정보변경 가능

3. 기밀성

: 정보 + 정보시스템의 인가 = 언제든지 사용 가능

○ 보안공격

○ ISMS 생명주기 5단계

1. 정보보호 계획 및 정책 수립

2. 경영진 참여 및 조직구성

3. 위험관리

4. 대책구현

5. 사후관리

○ 암호의 변화

- 고대암호

1. 스테가노 그래피

: 다른 사람이 읽지 못하도록 통신문 감춤 ( 기밀정보를 이미지나 MP3에 숨김 )

2. 스키테일 : 막대에 감아 작성 후 풀어서 순서를 못맞추게함

3. 시저암호 : 문자를 우측으로 n문자씩 이동시켜 문자 치환

- 근대암호

1. 비르네르 : 시저암호의 확장판

2. 플레이페어 암호 : 미국과 영국군에서 사용

3. 에니그마 : 독일에서 사용, 기계를 이용해 알파벳 변환 사용 가능

- 현대 암호

1. DES

: IBM이 개발, 미국 NIST 채택 -> AES : DES 안전성 문제에 따라 2000년 미국 표준 블록 암호로 채택

2. RSA

: 공개키 암호 방식, 스탠포드 대학에서 개념을 만들고 MIT에서 처음 개발 RSA는 개발자 이름의 초성

○ 대칭키(비밀키) / 비대칭키(공개키)

○ 암호 알고리즘

1. 스트림 암호

: 데이터의 흐름에 따라 순차적으로 처리해 나가는 암호 알고리즘

: 일회성 목적

2.블록 암호

: 블록 단위의 집합을 한번에 처리하는 암호 알고리즘

: DES, 3-DES, AES 등 대부분 사용 알고리즘

2-1. 블록 암호의 운용모드

- ECB : 각 평문블록을 암호화 한 것

- CBC : 암호문 블록을 체인처럼 연결 / 이전 암호문 블록과 XOR계산 후 암호화

- CFB : 1번 블록 암호 알고리즘 입력받음

- OFB : 알고리즘 출력을 입력으로 피드백

- CTR모드 : 카운터를 암호화 하여 키스트림을 만들어냄

○ 해시함수 ( 메이지 다이제스트 함수 )

: 해시는 대칭을 확인하여 일치하는지 여부 확인 / 고정된 길이의 의사난수 생성 연산기입

1. 일방향성 - 결과값만 확인가능, 역 계산 불가

2. 약한 충돌저항성 - 해시값이 있을 때, 해당하는 또 다른 입력값 구하기

3. 충돌저항성 - 서로 다른 입력 충돌 찾기가 계산상 불가능

○ 접근 통제 정책

1. 임의적 접근통제 ( DAC )

: 주체나 주체가 속해있는 그룹의 식별자에 근거하여 객체에 대한 접근 제한.

2. 강제적 접근통제 ( MAC )

: 정보시스템 내에서 어떤 주체가 어떤 객체에 접근하려 할 때 양자의 보안등급을 비교하여 높은 보안을 요하 는 정보가 낮은 보안 수준에 노출 않도록 접근 제한.

2-1. 벨 라파듈라 모델 (BLP)

: 첫 번째로 제시된 수학적 보안 모델

: 높은 등급의 데이터를 읽을 수 없고, 낮은 등급의 데이터에 쓸 수 없다.

2-2. 비바 모델 (biba)

: 1977 비바가 제안한 데이터 무결성 모델

: 낮은 등급의 데이터를 읽을 수 있고, 높은 등급의 데이터에 쓸 수 없다.

: 무결성 3가지 목표중 비인가 자들의 데이터 변형 방지만 해결한 모델

2-3. 클락-월슨 모델

: 1987년 무결성 3가지 목표를 모두 만족하는 접근 제어 모델

① 비인가자가 수정하는것을 방지 (Biba)

② 내/외부 일관성 유지 (정확한 트랜젝션)

③ 합법적인 사람에 의한 불법적인 수정을 방지

2-4. 만리장성 모델 (CWM, Chinese Wall Model, Brewer-Nash Model)

: 사용자의 이전 동작에 따라 변화할 수 있는 접근 통제를 제공한다. (MAC, DAC)

: 이해 충돌을 야기하는 주체와 객체 사이에 정보가 흐르지 않게 한다. (정보 흐름모델을 기반으로 한다.)

: 이해 충돌을 방지하기 위해 만리장성이라 불리는 벽을 사용한다.

3. 역할기반 접근통제 ( RBAC )

: 임의와 강제 접근 통제 단점 보완

: 사용자가 적절한 역할 할당과 적합한 허가가 할당된 경우만 사용자가 특정한 모드로 정보 접근 가능

○ 공개키 기반 구조 (PKI)

: 공개키 기반 구조는 공개키 알고리즘을 통한 암호화 및 전자서명 제공

안녕하세요 . John Computer 입니다.

컴퓨터를 공부해보신 분들은 누구나 알겠지만 요즘은 어디에서나 전부 DB를 공부해야만 합니다.

그래서 시험에 나오는 유형으로 데이터베이스를 간략하게 정리해서 올려 보겠습니다.

컴활, 정보처리, SQLD, ADSP 등 DB가 들어가는 모든 과목에 공통적으로 서술되어 있는 내용입니다. 참고하셔서 공부하세요.

- 데이버테이스 시스템의 특성

1. 실시간 접근성 - 실시간으로 처리에 응답해야한다.

2. 계속적인 변화 - 데이터의 변화에 따른 최신 데이터를 유지해야 한다.

3. 동시 공용 (공유성) - 여러 사용자가 동시에 자기가 원하는 데이터를 이용할 수 있어야 한다.

4. 내용에 의한 참조 - 데이터베이스에 있는 데이터를 참조할 때 데이터 레코드의 주소나 위치에 의해서가 아니 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾는다.

- 데이터베이스의 정의

1. 통합된 데이터 (Integrated Data) - 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임.

2. 저장된 데이터 (Stored Data) - 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 자료.

3. 운영 데이터 (Operational Data) - 조직의 업무를 수행하는데 존재 가치가 확실하고 없어서는 안 될 반드시 필요한 자료

4. 공용 데이터 (Shared Data) - 여러 응용 시스템들이 공동으로 소유하고 유지하는 자료.

- 데이터 무결성 ( 개사키속참 ) -> 개새끼 속이 참..깊네 로 외웁니다.

: 데이터의 중복이나 누락 없이 정확성, 일관성이 보장된 특성

1. 개체 무결성 : 한 개체는 중복되거나 누락될 수 없는 특성

2. 사용자 무결성 : 사용자가 요구하는 의미적 요구를 준수 해야함.

3. 키 무결성 : 한 릴레이션에 같은 키 값을 가진 튜플들이 허용 안됨.

4. 속성 무결성 : 속성 값은 기본값, NULL여부, 도메인이 지정된 규칙을 준수해야하는 특성.

5. 참조 무결성 : 외래키가 참조하는 값은 다른 개체의 기본키 또는 NULL

- 데이터베이스 설계 개념 및 고려사항

- 무결성 : 정해진 제약조건을 계속 만족

- 일관성 : 저장된 데이터들사이의 응답이 처음부터 끝까지 변함 X

- 회복 : 시스템에 장애 발생시 장애발생 직전 상태 복구

- 효율성 / 확장성

- 트랜젝션의 특성

1. 원자성 (Atomicity) - 트랜잭션에 포함된 명령들은 모두 수행되거나, 모두 수행 안 되어야한다.

2. 일관성 (Consistancy) - 트랜잭션이 완료된 뒤에는 일관적인 상태에 있어야 한다. 한방향 전달.

3. 고립성 (Isolation) - 트랜잭션은 다른 트랜잭션과 독립 실행 되는 것처럼 보여야 한다. (접근 금지)

-> 갱신 이상 발생.

4. 지속성 (Durability) - 트랜잭션의 결과는 반드시 데이터 베이스에 반영되어야 한다.

- 관계대수

: 관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 정보의 검색을 어떻게 유도하는 가를 기술한 절차적 언어.

1. 순수 관계 연산자

SELECT, PROJECT, JOIN, DIVISION

2. 일반 집합 연산자

UNION(합), INTERSECTION(교), DIFFERENCE(차), CARTESIAN(교차곱)

- 관계해석

: 수학의 프레디킷 해석(predicate calculus)에 기반을 두고 있는 비절차적 언어.

- 스키마

외부 스키마 = 사용자 뷰 - 응용프로그래머 관점 - 서브스키마

개념 스키마 = 전체적인 뷰 - 스키마 - DBA 관리

내부 스키마 = 저장 스키마 - 저장장치 입장 - 시스템 프로그래머,설계자 관점.

- 시스템 카탈로그

- 자료사전

- 메타데이터

- 시스템 자신이 필요로 하는 여러 가지 객체 정보 포함

- 테이블, DB, View 접근권한 있음.

- SQL이용 검색가능

- OLTP / OLAP

- OLTP : 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스 하고, 바로 처리 결과를 돌려 보내는 형태

(Transaction Processing) 복잡하고 정규적인 데이터를 바로바로 존나 빠름 -> 예측가능

- OLAP : 다차원적인 데이터를 대화식으로 분석하는 기술

(Analytical Processing) 단순한데 분석이니깐 오랜 많은 데이터를 정적으로 천천히 분석 함. -> 예측불가

- OLAP 종류 > HD 음질의 MR을 삿다 로 외움.

1. MOLAP(Multimensinal OLAP) : 다차원 데이터베이스에 기반한 OLAP 아키텍처이다.

2. ROLAP(Relational OLAP) : 관계형 데이터베이스에 기반한 OLAP 아케틱처

3. HOLAP(Hybrid OLAP) : 다차원 데이터의 저장 공간으로 다차원 데이터베이스와 관계형 데이터 베이스가 함께 사용될 수 있는 제품을 말한다.

4. DOLAP(Desktop OLAP) : 다차원 데이터의 저장 및 프로세싱이 모두 클라이언트에서 이루어지는 데이터 베 이스이다. 설치 유지보수가 쉬우나 대용량 처리에는 한계가 있음.

ADsP 3과목 - 1장 데이터 분석 개요 필기 요약집입니다.

직접 공부하던 내용을 보기 쉽게 요약해서 올리기에 빠진 내용들도 조금 있습니다.

대략적인 개념을 먼저 잡기위해, 모두 공부 후 마지막 외울때 이용하시면 많은 도움이 됩니다. (**모르는 내용은 추가해서 공부하세요~)

1.데이터 처리

- DW, DM의 데이터를 가져와 분석에 활용한다.

- ODS는 정제된 데이터이다.

- 어디서든 데이터를 가져와 활용할 수 있지만 가급적 ODS에서 데이터 전처리 후 DW, DM과 결합하여 사용.

2. 시각화

- 시각화는 가장 낮은 분석

- 복잡한 분석보다도 더 효율적 (보이기 때문)

- 빅데이터 분석에서 필수

- SNA분석에 활용 (발전된 형태)

- 텍스트 마이닝에서의 워드 클라우드를 통한 그래프화 (발전된 형태)

- polygon, heatmap, mosaic graph 등의 그래프 작업 (발전된 형태)

** 공간 분석 = Spatial Analysis = GIS

3. 탐색적 자료 분석 (EDA)

- 점차적의로 특이한 점이나 의미있는 데이터를 도출하고 분석하여 줄여 나가는 것.

- 구조적 관계를 알아내기 위한 기법들의 통칭.

4. EDA의 4가지 주제

- 저항성의 강조, 잔차 계산, 자료변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성

5. 통계분석

- 기술통계 : 표본이 가지고 있는 정보를 쉽게 파악하기 위해 숫자 or 그래프로 표현하는 절차.

- 추측(추론)통계 : 표본의 표본 통계량으로부터 모집단의 모수에 관해 통계적으로 추론하는 절차.

첨부자료 ...

ADSP -3장.hwp

ADSP 빅데이터 준 전문가 2과목 데이터 분석 기획 자료입니다.

공부하다가 내용들이 한눈에 안들어와서 직접 정리해놓은 내용입니다.

개인 공부를 위해서 실전출제 문제 기반으로 많은 내용을 함축하여 작성 하였습니다.

필수로 외워야 하는 것들로 이루어져 있으니 더 필요한 내용은 직접 찾아서 공부를 하셔야 합니다.

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

1. 분석대상 What-How 도표 (수정)

2. 목표 시점 별 분석 기획 방안

과제 중심적인 접근 방식 : 바로 앞에 당면한 과제를 빠르게 해결

Speed & Test / Quick & Win / Problem Solving

장기적인 마스터 플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화

Accuracy & Deploy / Long Term View / Problem Definition

3. 분석 기획시 고려사항

1) 가용 데이터에 대한 고려

- 관련 데이터의 파악

- 빠짐없이 문제를 도출하고 식별

2) 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색 필요.

- 비즈니스 케이스 확보

3) 장애요소들에 대한 사전 계획 수립

- 이행 저해 요소 관리

- 분석 모형의 안정적 성능 확보

- 조직 역량으로 내재화를 위한 변화 관리

- 비용대비 효과의 적정한 비용

4. 분석 방법론

- 절차 / 방법 / 도구와 기법 / 템플릿과 산출물

5. 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소 :

고정관념 / 편향된 생각 / 프레이밍 효과

6. 방법론에 따른 모델

1) 폭포수 모델 : 대표적인 하향식 모델, 단계를 순차적으로 진행하는 방법, 이전단계가 완료되어야 넘어감.

2) 프로토타입 모델 : 일부분을 우선 개발하여 시범 사용 후 요구를 받아 개선 작업을 시작함.

3) 나선형 모델 : 반복을 통해 점증적으로 개발하는 방법, 복잡도가 상승한다는 단점이 있음.

... 첨부파일

ADSP -2장.hwp

ADSP 빅데이터 준전문가 필기 자료입니다.

기출문제 중점으로 필요한 내용들만 요약 되어있습니다.

누구나 받아서 공부하는데 도움이 되면 좋겠습니다.

개인 공부를 위해서 작성한 내용이니 생략된 내용이 많습니다. 참고하세요~

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

1. 특성

1. 존재적 특성 : 객관적 사실 (FACT 기반)

2. 당위적 특성 : 추론, 예측 ( 기대에 의한 추정 )

2. 유형

3. 지식경영 핵심 이슈

4. DIKW

5. OLTP / OLAP

- OLTP : 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스 하고, 바로 처리 결과를 돌려 보내는 형태

(Transaction Processing) 복잡하고 정규적인 데이터를 바로바로 존나 빠름 -> 예측가능

- OLAP : 다차원적인 데이터를 대화식으로 분석하는 기술

(Analytical Processing) 단순한데 분석이니깐 오랜 많은 데이터를 정적으로 천천히 분석 함. -> 예측불가

...

첨부파일 확인~!

ADSP -1장.hwp

1. 데이터 조작 언어 ( Data manipulation language)

데이터 조작언어에 대해서 알아보겠습니다.

데이터 조작언어에 종류

1. SELECT (조회)

2. INSERT (삽입)

3. DELETE (삭제)

4. UPDATE(수정)

{글} <- 여기서 중괄호{}는 생략 해주세요.

*** DBMS 이용시 칼럼에 ''작은따옴표를 묶어 주셔야 합니다. DBMS마다 상이함. ***

*** 문자데이터는 ''작은따옴표로 묶어 줘야 합니다. ***

1. SELECT 원하는 데이터를 조회할 때 사용합니다.

1-1.모든 칼럼 모든 튜플 조회 : SELECT * FROM {테이블명}

1-2. 원하는 칼럼 모든 튜플 조회 : SELECT {칼럼명}, {칼럼명2}, {칼럼명3} FROM {테이블명} 

1-3. 원하는 칼럼 원하는 튜플 조회 : SELECT {칼럼명}, {칼럼명2}, {칼럼명3} FROM {테이블명} WHERE {조건칼럼명} = {조건값}

2. INSERT 원하는 데이터를 테이블에 넣을때 사용합니다.

INSERT INTO {테이블명} ( {칼럼명1}, {칼럼명2}, {칼럼명3} ) VALUES ( '값1', '값2', '값3') 

** 칼럼에 DEFAULT 값이 설정 되어 있거나 NULL 허용이 되어 있다면 빈칸으로 두어도 됩니다.   ex ) '밥',3000, ,3명 **

** 칼럼명 부분을 생략하면 모든 데이터 입력을 하게 됩니다. ex) INSERT INTO {테이블명} VALUES ( '값1', '값2', '값3') 

3. DELETE 데이터를 삭제할때 사용합니다.

DELETE FROM {테이블명} WHERE {조건칼럼명} = {조건값}

** 앞과 마찬가지로 찾는값이 문자이면 '' 작은따옴표로 묶어주세요.

4. UPDATE 데이터를 수정할 때 사용합니다.

UPDATE {테이블명} SET WHERE {조건칼럼명} = {조건값}