지식

요즘 대부분의 기업들은 고객 서비스 품질을 향상시키고 경쟁력을 높이기 위해 다양한 종류의 응용 프로그램을 사용합니다. 그러나 느린 애플리케이션 성능은 비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 그래서 어떻게하면 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리할 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위해 어떤 소프트웨어 성능 관리 도구를 활용할 수...

죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. 前回の記事で ブロックチェーン はネットワークにいる全員で台帳を共有していると言いましたね。 参考：中学生でもわかる！ブロックチェーンの仕組み それでは「悪い人が誰かの台帳にアクセスして書き換えることができるのでは？」と疑問に思う方もいるでしょう。もちろん ブロックチェーン にはデータの不正利用を防ぐ仕組みがあります。今回は不正を防ぐための３つの暗号技術について初心者にも分かりやすく説明します。 １．特定の人にしか見られないようにする暗号技術：公開鍵暗号化方式  ブロックチェーン に用いられる１つ目の暗号技術は公開鍵暗号化方式です。この技術によって、データを盗み見られたり、書き換えられたりすることを防いでいます。鍵による暗号化は共通鍵と公開鍵があります。 ブロックチェーン に用いられている公開鍵暗号化方式をより理解するために、まずは従来の方式である共通鍵暗号化について説明します。 共通鍵暗号化方式は二人が共通の鍵を持っていて、データを暗号化、復号化する方法です。これは、データを送りたい相手に事前に共通鍵を渡しておく必要があるのですが、どうやって共通鍵を渡すかが難しい点です。 情報が漏洩しやすいインターネット上で共通鍵を渡すことは危険であるため、厳重に管理されたルートで相手に渡す必要があります。また、第三者に共通鍵が流出した場合、簡単にデータを開封されてしまいます。このような鍵配送問題を解決したのが公開鍵暗号化方式です。 公開鍵暗号化方式の最大の特徴は暗号化するための鍵と復号化するための鍵が異なるということです。受信者はあらかじめ暗号化用の鍵を送信者に渡しておきます（相手に渡すため公開鍵と言われています）。 そして、暗号化された情報を復号化するための鍵は自分だけが持っておきます（自分だけが持っておくので秘密鍵と言われています）。 そして、送信者は事前に渡された公開鍵でデータを暗号化しておくります。この場合、もしデータが盗まれたとしても秘密鍵がなければ第三者は暗号文を読みとくことができません。 このデータを読むことが出来るのは秘密鍵を持っている受信者のみです。公開鍵暗号化方式は共通鍵暗号化方式の鍵配送問題を解決した暗号方式であり、情報漏洩を防ぐことができます。 しかし、注意すべき点は秘密鍵の管理です。秘密鍵が流出すると情報を盗まれる可能性があるため、秘密鍵の管理は慎重に行う必要があります。 ２．本人を証明するためのしくみ：電子署名 ブロックチェーンに用いられる２つ目の暗号技術は電子署名です。これは紙の文書におけるサインの役割を果たすもので、ネット上のなりすまし対策のために作られました。 電子署名は上記で説明した秘密鍵と公開鍵を利用していますが、注意すべき点は、電子署名と公開鍵暗号方式では鍵の役割が違うことです。 ＜公開鍵暗号方式＞ 秘密鍵：暗号文を復号化する。開鍵：平文を暗号化する ＜電子署名＞ 秘密鍵：平文に署名をする　公開鍵：署名が正しいか検証する では、電子署名は具体的にどのようにして行われるのでしょうか？メールを例にして説明します。 まず、一郎さんはまい子さんにメールを送るとき、通常のメッセージ（平文）と同時に、秘密鍵によって暗号化したメッセージ（暗号文）も同時に送ります。この過程で、送信するデータを秘密鍵を用いて暗号化することを電子署名といいます。 暗号化されたメッセージを受け取ったまい子さんは、誰の公開鍵で読めるか試してみます。すると、太郎さんの公開鍵で暗号文を読むことができました。さらに、解いた暗号文と平文を比べると一致していました。 こうして、確かに一郎さん本人からのメールだということが分かりました。このように、電子署名を用いると本人が送ったことを証明することができます。 ３．データを瞬時に照合できるしくみ：ハッシュ関数 ブロックチェーンに用いられる３つ目の暗号技術はハッシュ関数です。ハッシュ関数とは、どんな値を入力しても２５６ビットの長さの文字列が出てくる関数のことです。 どんなに長いまたは短い文字列を入力しても、一定の長さのハッシュ値が出てきます。また、入力値が一文字違うだけで、全く異なる文字列がでてきます。 ハッシュ関数の重要な特徴は一方向性です。データをハッシュ化するのは簡単ですが、ハッシュ化された結果から元のデータを推測することは不可能となっています。では、ハッシュ関数はどのように活用されているのでしょうか？ 例えば、オンラインで音楽ファイルなどのデータをダウンロードするときにハッシュ関数が役に立ちます。ダウンロード中にデータが破損する可能性がありますが、ダウンロード後に膨大なデータを隅々までチェックして破損しているかどうか調べるのは大変な作業です。 その際、ダウンロードしたデータのハッシュ値と、ダウンロード元のサイトに載っているハッシュ値を比較します。比較した結果、２つのハッシュ値が一致していれば、正常にダウンロードされたことが確認できます。 ビットコインのブロックチェーンではデータを受け取った後、その送信元のデータのハッシュ値と照合して本物かどうか確認するために使われています。...

비용을 절감하고 인재에 접근하는 유용한 방법으로서, 최근 몇 년간 해외 소프트웨어 개발이 더욱 인기를 끌고 있습니다. 그러나 소프트웨어 개발자를 고용할 위치를 선택하기 전에는 각 나라별 가격 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 오늘날 인기 있는 국가별 해외 소프트웨어 개발 요율에 대해 알아보겠습니다. Ⅰ. 해외...

E-learning은 언제 어디서나 지식을 전달하기 위해 정보 기술을 활용하는 교육 형태입니다. 기업들이 내부 교육에서 디지털 전환에 더욱 집중함에 따라, 적합한 E-learning 플랫폼을 선택하는 것이 핵심적인 역할을 합니다. 이 글은 주요 플랫폼들을 비교하여 기업이 보다 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 1. Smart Boarding  E-learning...

Stable Diffusion은 입력된 사진으로부터 고품질의 예술 작품을 생성하기 위해 확산 과정을 사용하는 딥러닝 모델입니다. 간단히 말해, Stable Diffusion에 대한 신호를 모델에 제공하면, 그 설명에 맞는 현실적인 이미지를 생성하도록 학습됩니다. 최근 몇 년간, AI 이미지 생성 모델은 크게 발전했습니다. 그 중 하나의 혁신적인 모델이 바로...

오프쇼어 개발 솔루션은 기업이 해외 소프트웨어 엔지니어 팀과 협력하여 기술 제품을 개발하고 운영하는 형태입니다. 기업의 필요에 따라 프로젝트 기반(contract-based) 또는 고정 팀 기반(lab-based) 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 아래는 BAP가 창립 후 약 4년 동안 100개 이상의 프로젝트에서 실행해 온, 실패 없는 오프쇼어 개발을...

모든 AI 솔루션이 모든 기업에 적합한 것은 아닙니다. 많은 경우, 맞춤형 AI(Custom AI)만이 기업의 비즈니스 요구를 정확히 충족시키고 지속 가능한 경쟁 우위를 제공합니다. 본 문서는 왜 기업이 맞춤형 AI 개발을 고려해야 하는지, 그리고 왜 BAP Software가 그 여정에서 이상적인 기술 파트너인지를 명확히 설명합니다. 맞춤형...

마테크(MarTech) 분야에서의 인공지능 소개 마케팅은 AI가 가장 잠재력을 발휘할 수 있는 분야 중 하나입니다. 오늘날의 상호 연결된 세계에서 경쟁 우위를 확보하는 것은 매우 중요합니다. 이를 위해서는 방대한 고객 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 간단한 기술이 필요합니다. 여기서 인공지능이 중요한 역할을 합니다. AI는 빅데이터 분석을...

죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. マークル木 とは、ファイルのような大きなデータを要約した結果を格納するツリー構造の一種です。 主に入出金記録などの大きなデータの要約と検証を行う際に使用されます。 データ要約および検証時の計算にハッシュ関数を用いているので、ハッシュ木とも呼ばれます。 マークル木は、公開鍵暗号方式の開発者ラルフ・マークルが1979年に発明しています。 原著論文はこちら マークル木 の構造 マークル木では、2つのデータを1つにまとめて1単位のデータとして取り扱います。 上の図では、トランザクション0（Tx0）のハッシュ、トランザクション1（Tx1）のハッシュをそれぞれ計算しています。 このAのハッシュ、Bのハッシュそれぞれを合わせた値のハッシュが頂点のハッシュ値となります。 データが蓄積されるにつれ、複数段のツリー構造が構成されてゆき、2段、3段と2個ずつハッシュ値がまとめられてゆきます。 最終的に得られた頂点のハッシュ値はマークルルート（トップハッシュやマスターハッシュとも）と呼ばれています。 マークル木には、どんなデータを入力しても一定長の値を返すハッシュ関数が使用されています。 そのため、どんなに多くの大きなデータを入力しても最終的に得られる値は一定のデータ長になります。 つまり、2個のデータを要約しても、175386個のデータを要約しても、最終的には同じデータ長にまとめることができるのです。 また、計算が単純なため、マークルルートの値を得るのに負荷が少なくて済みます。 ビットコインなどの仮想通貨では、この特性を応用することで要約元のデータの検証に用いています。 すなわち、予め保存しておいたマークルルート値とブロックのデータがあれば、 新たなブロックのデータから算出したマークルルートの値と、予め保存されたマークルルートの値を比較検証することが可能になっています。...

현대 기술 시대에서, 생성 AI(Generative AI)는 가장 트렌디한 기술 중 하나로 주목받고 있습니다. 현재 AI 시스템의 효율성과 정확성을 향상시키는 것부터 창의 산업에 새로운 기회를 제공하는 것까지, 생성 AI는 큰 주목을 받고 있습니다. 1. 생성 AI란 무엇인가요? 생성 AI의 사용 사례는 무엇인가요? 생성 AI(Generative AI)...