강의

암호수학 - 유클리드 알고리즘, 확장 유클리드 알고리즘과 일차 디오판투스 방정식 (Euclidean Algorithm, Extended Euclidean Algorithm, Linear Diophantine Equation)

유클리드 알고리즘 (Euclidean Algorithm) gcd (a, 0) = a gcd (a, b) = gcd (b, r) (r = a % b) 의 두 가지 사실을 이용해, 두 양의 정수 a, b의 최대공약수를 구하는 알고리즘. Example a: gcd(25, 65) = ? ⇒ gcd(25, 65) = 5 확장 유클리드 알고리즘 (Extended Euclidean Algorithm) 두 정수 a, b가 주어졌을 때, 아래 식을 만족하는 다른 두 정수 s, t와 gcd(a, b)까지 동시에 구하는 방법. Example : a = 161, b = 28. s, t, gcd(161, 28) = ? ⇒ gcd(161, 28) = 7, s = -1, t = 6. 일차 디오판투스 방정식 (Linear Dioph..

암호학과네트워크보안 - 01. 서론(Introduction)

암호학의 3가지 보안 목표(SECURITY GOALS) 기밀성 무결성 가용성 1. 기밀성 기밀 정보는 보호되어야 함 조직은 기밀성을 위협하는 악의적인 행동에 대응해야 함 etc 2. 무결성 정보는 지속적으로 변경되어야 함 이 변경이, 변경이 인가된 자에 의해 인가된 매커니즘을 통해서만 이루어져야 한다는 것이 무결성. 무결성 왜곡이 항상 악의적인 행동의 결과는 아님. 3. 가용성 정보를 인가된 자가 사용할 수 있어야 함 (가용해야 함) 정보가 지속적으로 변경되어야 함 → 인가된 자가 접근할 수 있어야 함 공격(Attack) 보안의 3가지 목표는 보안 공격에 의해 위협받음. 1. 기밀성을 위협하는 공격 스누핑(Snooping) 데이터에 대한 비인가 접근, 탈취 트래픽 분석(Traffic analysis) 도..

데이터베이스프로그래밍 - 06. 데이터 모델을 데이터베이스 디자인으로 변환하기 (06. Transforming Data Models intoDatabase Designs)

The Database Design data model을 이제 Database Design으로 바꿀 수 있음. database design은 이제 특정 DBMS 제품에 따라 달라지는 DB 명세서의 집합임. 그러니까, MySQL을 사용하냐, Microsoft SQL Server를 사용하냐 이런 거에 따라서, 같은 data model이여도 다른 database design이 나올 수 있음. Logical Design + Some Physical Design 보통 아래 3개의 단계로 나누는데, Conceptual design Logical design Physical Design Database Design은 Logical design과 조금의 Physical design을 합친 꼴. Data Model ->..

데이터베이스프로그래밍 - 05. Entity Relationship 모델을 이용한 데이터 모델링 (05. Data Modeling with the Entity-Relationship Model)

The Data Model data model은 DB 디자인의 계획, 청사진임. DB design에 비해 좀 더 일반화하고 모호하게 만든 거. DB 디자인보다는 바꾸기도 쉬워서 개념적, 논리적인 문제 해결을 위해서 사용하면 좋음. E-R Model Entity-Relationship (E-R) model 은 개념과 기호(concepts and graphical symbols)들로 구성한 모델. 개념적(conceptual) 모델 만드는 데 좋음. Entity 그 객체지향에서 class랑 instance (클래스 - 객체) 처럼 Entity class, Entity instance가 있다나 봄. Attribute 직역하면 속성인데.. entity를 구성하는 놈임 그냥 이거 만약에 DB에서 user table..

데이터베이스프로그래밍 - 04. 정규화를 이용한 Database Design (04. Database Design Using Normalization)

Table Structure 평가 row 수 count / column examine(확인, 조사) data value를 확인, key / dependency 결정: Multivalued dependencies Functional dependencies Candidate keys (CK) Primary keys (PK) Foreign keys (FK) validity(유효성) / referential integrity constraint(참조 무결성 제약조건) 평가. Count Row SQL 내장함수 count(*) 사용. select count(*) from A; Examine Column SQL 내장함수 Top{Number of Rows} 사용. select top 5 * from A; Check r..