kakao·2025년 11월 30일원문

YEYE가 지켜보고 있다–카카오의 공격 표면 관리 이야기 (새 탭에서 열림)

카카오는 복잡해지는 외부 공격 표면을 체계적으로 관리하기 위해 통합 ASM(Attack Surface Management) 도구인 'YEYE'를 개발하여 운영 중입니다. YEYE는 자산 식별부터 취약점 스캐닝, 데이터 연관 분석까지 자동화하며, 이를 'DSR(Daily Security Review)'이라는 매일의 보안 프로세스와 결합해 실질적인 리스크를 선제적으로 제거합니다. 이를 통해 기술적 자동화와 인적 리뷰가 유기적으로 연결된 견고한 보안 방어 체계를 구축하고 있습니다. ### 공격 표면 관리의 핵심, YEYE와 DSR * 2023년 탄생한 YEYE는 산재된 보안 도구를 통합하여 외부 접점이 있는 IP, 도메인, 포트, 모바일 앱 등 모든 디지털 자산을 가시화합니다. * 단순한 도구 도입에 그치지 않고, 매일 오전 외부 피드와 공개 취약점을 검토하는 DSR(Daily Security Review) 프로세스를 통해 사람에 의한 심층 분석을 병행합니다. * 이를 통해 보안 검수를 받지 않은 자산 노출이나 최신 CVE 이슈에 대해 공격자보다 한발 앞선 대응 체계를 유지합니다. ### 자산의 체계적 정의와 데이터 모델링 * 자산을 범위(In/Out), 타입(Domain/IP/Port 등), 식별 여부(Known/Unknown)로 분류하여 자산이 확장되더라도 일관된 관리 규칙을 적용합니다. * 다양한 소스에서 수집된 정보를 표준화하고 레이블링(Labeling)하여 데이터의 근본적인 성격을 정의하고 활용도를 높입니다. * 자산과 취약점, CVE, 담당자 정보를 다형성 구조로 연결하여 특정 보안 이슈 발생 시 영향 범위를 즉각적으로 파악하고 조치 이력을 추적할 수 있습니다. ### 대규모 스캔 환경의 기술적 최적화 * **네트워크 병목 해소:** 내부 물리 서버의 대역폭 한계를 극복하기 위해 퍼블릭 클라우드를 병행 운영함으로써 대규모 동시 요청 시 발생하는 지연 문제를 해결했습니다. * **병렬 스캔 구조 구현:** 오픈소스 스캐너의 단일 프로세스 한계를 넘기 위해 스케줄러와 큐, 다수의 워커가 독립적으로 작동하는 분산 병렬 처리 구조를 직접 설계했습니다. * **비용 및 성능 균형:** 고사양 서버를 무조건 투입하기보다 스캔 특성에 맞는 최소 스펙을 도출하고, 적정 스펙의 서버를 효율적으로 분산 확장하는 가성비 기반 인프라를 구축했습니다. * **서비스 영향 최소화:** 스캔 트래픽을 공격으로 오해하지 않도록 고정 IP와 전용 User-Agent 정보를 제공하며, 초당 호출 수와 타임아웃 등 핵심 파라미터를 정밀하게 튜닝했습니다. 공격 표면 관리는 단순히 자산을 찾는 기술을 넘어, 수집된 데이터를 자산 중심으로 연결하고 매일 반복되는 리뷰 프로세스를 내재화할 때 완성됩니다. 대규모 인프라를 운영하는 조직이라면 네트워크 병목과 비용 효율을 고려한 분산 스캔 구조를 설계하고, 서비스 부하를 고려한 정밀한 튜닝을 통해 공격자보다 먼저 약점을 찾아내는 체계를 갖출 것을 권장합니다.

클라우드 보안network-securitycvesecurity-automation+3

kakao·2025년 11월 23일원문

[AI_TOP_100] 문제 출제 후기 – 기술이 아닌, 사람을 묻다. (새 탭에서 열림)

AI 기술이 비약적으로 발전하는 시대에 도구를 다루는 인간의 실제 문제 해결 역량을 측정하기 위해 ‘AI TOP 100’ 경진대회가 기획되었습니다. 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 인간과 AI의 긴밀한 협업 과정을 통해 복잡한 현실 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 내리는 ‘문제 해결자’를 선별하는 데 초점을 맞추었습니다. 결과물뿐만 아니라 AI의 한계를 인간의 통찰로 보완해 나가는 '과정' 자체를 핵심 평가 지표로 삼은 것이 이번 대회의 결론입니다. **AI와 인간의 협업 루프(Human-in-the-loop) 설계** * 단순히 문제를 복사하여 붙여넣는 방식으로는 해결할 수 없도록, 사람의 분석과 AI의 실행, 그리고 다시 사람의 검증이 순환되는 구조를 지향했습니다. * 사람은 직관적으로 파악하지만 AI는 분석하기 어려운 데이터 구조(식단표, 복잡한 표의 행/열 관계 등)를 제공하여 인간의 사전 가이드가 성능을 좌우하게 설계했습니다. * 이미지 생성과 피드백 분석, 프롬프트 개선 과정을 에이전트에게 위임하여 자동화 파이프라인을 구축하는 등 고도화된 협업 능력을 측정했습니다. **'딸깍' 방지를 위한 입체적인 난이도 설계** * 최신 AI 모델이 단 한 번의 프롬프트(One-shot)로 정답을 맞히지 못하도록 의도적인 기술적 제약과 논리적 미로를 문제 속에 배치했습니다. * '낮은 진입 장벽과 높은 천장' 원칙에 따라, 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 시작 문항부터 깊은 통찰이 필요한 킬러 문항까지 '난이도 사다리' 구조를 도입했습니다. * 특정 프레임워크에 국한되지 않고 출제자가 예상치 못한 창의적인 방식으로도 문제를 해결할 수 있는 열린 구조를 유지했습니다. **현실의 복잡성을 반영한 4가지 문제 패턴** * **분석 및 정의(Insight):** 정답이 없는 복합 데이터 속에서 유의미한 문제나 기회를 스스로 발견하는 역량을 평가합니다. * **구현 및 자동화(Action):** 정의된 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 실제 작동하는 코드나 워크플로로 구현하는 능력을 측정합니다. * **전략 및 창의(Persuasion):** 기술적 솔루션을 비기술 이해관계자에게 설득력 있게 전달하기 위한 논리와 창의적 콘텐츠 생성 능력을 확인합니다. * **최적화 및 의사결정(Decision):** 제약 조건 하에서 목표를 최대화하는 최적의 의사결정 시뮬레이션을 수행합니다. **엄격한 검증을 거친 문제 고도화 파이프라인** * 아이디어 단계부터 최종 확정까지 4단계의 파이프라인을 구축하고, 출제위원 내부 테스트 및 알파·베타 테스트를 통해 문제의 신뢰도를 검증했습니다. * AI 모델이 매일 업데이트되어 어제의 난제가 오늘의 쉬운 문제가 되는 환경에 대응하기 위해 지속적인 실증 테스트를 반복했습니다. * 문제의 겉보기 난이도가 아니라 실제 해결에 필요한 노력 비용을 기준으로 점수를 재조정하는 '캘리브레이션' 과정을 거쳐 변별력을 확보했습니다. AI 시대의 진정한 경쟁력은 도구의 기능을 단순히 암기하는 것이 아니라, AI의 한계를 명확히 이해하고 이를 인간의 기획력으로 보완하여 실질적인 가치를 만들어내는 데 있습니다. 이번 출제 후기는 기술보다 '그 기술을 다루는 사람'의 사고방식이 더 중요하다는 점을 강조하며, 앞으로의 AI 리터러시 교육과 평가가 나아가야 할 방향을 제시합니다.

AI대규모 언어 모델AI 에이전트자동화+4

kakao·2025년 11월 19일원문

우리가 진짜 문제를 풀고 있었을까? — POPM 과정이 남긴 질문 (새 탭에서 열림)

카카오의 POPM 교육 과정은 단순한 지식 전달을 넘어, 파편화된 실무 개념을 구조적으로 정리하고 이를 반복 가능한 '문제 해결 루프'로 연결하는 데 집중했습니다. 제품 전략이 팀의 일상적인 실행 지침이 되도록 돕는 이 과정은, 단순한 기능 배포가 아닌 '진짜 문제를 해결하고 있는가'라는 본질적인 질문을 실무에 던지게 합니다. 이를 통해 참가자들은 가설 검증과 지표 분석을 바탕으로 한 데이터 중심의 의사결정 체계를 실무에 직접 이식하는 성과를 거두었습니다. **전략적 사고와 지표의 재발견** * 전략을 거창한 구호가 아닌, 실무 현장에서 팀원들이 판단을 내릴 수 있게 돕는 '판단 기준'으로 재정의하고 MECE, MVP 등의 개념을 맥락에 맞게 재구성했습니다. * 지표를 단순한 데이터가 아니라 제품의 문제를 드러내는 '언어'로 인식하며, 퍼널·리텐션·코호트·LTV 등의 지표가 문제 정의와 어떻게 연결되는지 체득했습니다. * '내가 해석하는 지표가 우리 제품의 본질과 맞는가'라는 관점의 전환을 통해 데이터 해석의 정교함을 높였습니다. **실험 설계와 UX의 본질적 접근** * 실험의 성공 여부보다 '실패한 실험을 해석하는 루틴'을 중시하며, MASS 조건(측정 가능성, 기인 가능성, 민감도, 단기 확인)을 통한 구체적인 실험 체크리스트를 활용합니다. * UX 디자인을 단순한 심미적 요소가 아닌 '사용자 맥락에 기반한 설계'로 정의하고, 카카오 내부 서비스의 실제 사례를 통해 적합한 설계를 스스로 질문하게 유도했습니다. * 작게 시작하는 실험의 중요성을 강조하여 실무에서 즉시 가설을 검증해 볼 수 있는 자신감을 배양했습니다. **실무로 이어지는 실행 구조 설계** * '문제 정의 → 가설 → 지표 → 검증 → 회고'로 이어지는 루틴을 확립하여, 릴리스가 끝이 아닌 학습과 다음 우선순위 설정의 시작이 되도록 변화시켰습니다. * 과제 시작 전 '문제 정의, 기대 행동, 확인 지표'를 명문화하는 템플릿을 도입하고, 사용자 스토리 방식을 통해 팀 전체가 업무의 목적을 공유하도록 했습니다. * 주간 또는 격주 단위로 지표 확인 및 인사이트 공유 시간을 고정하여, 실행이 일시적인 이벤트가 아닌 조직의 습관으로 자리 잡게 했습니다. 프로덕트 매니저는 단순히 기능을 배포하는 것에 만족하지 말고, 배포 이후의 지표 변화가 당초 정의한 문제를 실제로 해결했는지 확인하는 '루프 기반 실행' 구조를 조직 내에 안착시켜야 합니다. "지금 우리가 하고 있는 이 일이 정말 문제 해결을 위한 실행인가?"라는 질문을 끊임없이 던지는 것이 제품 성장의 핵심입니다.

사용자 경험product-managementdata-analysisab-testing+3

kakao·2025년 11월 19일원문

POPM 과정은 어떻게 하나의 ‘제품’이 되었나 (새 탭에서 열림)

카카오의 POPM 교육은 단순한 지식 전달 과정을 넘어, PO와 PM이 공통의 언어로 협업하고 문제를 해결할 수 있도록 돕는 하나의 '제품'으로 설계되었습니다. 교육 과정을 제품 개발 프로세스와 동일하게 '구조화'와 '반복 실험'의 관점에서 접근했으며, 수강생의 피드백을 데이터로 치환하여 지속적으로 기능을 개선하듯 커리큘럼을 고도화했습니다. 결과적으로 이 과정은 전략이 실제 실행으로 이어지도록 만드는 조직 차원의 구조적 프레임워크를 구축하는 성과를 거두었습니다. **POPM 교육의 탄생 배경과 목적** * PO와 PM의 역할이 모호하고 비가시적인 업무가 많아 발생하는 의사결정의 혼선을 줄이기 위해 시작되었습니다. * 문제 정의, 지표 해석, 실험 설계 등 실무에서 반복되는 질문들에 대해 조직이 공유할 수 있는 공통 언어를 수립하는 것이 핵심 목표입니다. * PO의 전략적 고민과 PM의 실행이 단절되지 않고 하나의 목표로 이어질 수 있는 구조적 기틀을 마련하고자 했습니다. **제품 개발 프로세스를 닮은 교육 설계** * 파일럿 과정(1기)의 8개 세션을 시작으로, 매 기수마다 '사용자 피드백'을 반영하여 구조를 최적화했습니다. * 3기부터는 '전략 → 지표 → 실험 → 디자인 → 실행'의 5개 핵심 세션으로 고정하여 흐름을 단순화하고 몰입도를 높였습니다. * 교육 설계자는 PM의 관점에서 교육을 하나의 제품으로, 각 세션을 기능으로, 각 기수를 소프트웨어 버전으로 정의하여 반복 개선을 수행했습니다. **데이터 기반의 기회 점수 도출과 리디자인** * 수강생 대상의 사전/사후 설문을 통해 각 세션의 '중요도'와 '만족도' 매트릭스를 분석했습니다. * 중요도는 높으나 만족도가 낮은 영역(예: 데이터/지표 세션)을 '기회 영역'으로 정의하고, 이를 제품 기능의 우선순위처럼 취급하여 최우선적으로 개선했습니다. * 단순한 내용 수정을 넘어 슬라이드 재구성, 실습 난이도 조정, 워크시트 포맷 변경 등 구조적인 해결책을 적용하여 기회 점수를 관리했습니다. **설계자가 얻은 구조적 인사이트** * 교육은 사람의 변화보다 '구조의 누적'에 집중해야 하며, 시스템이 바뀌지 않으면 동일한 시행착오가 반복된다는 점을 확인했습니다. * 지식의 전달보다 '질문의 리듬'을 설계하는 것이 중요하며, 슬라이드 하나에도 질문과 예시, 흐름을 유기적으로 배치하여 수강생의 사고를 유도했습니다. * 실습의 목적은 정답 작성이 아니라 '생각의 구조화'에 있으며, 실습 과정이 실제 팀의 업무 루틴으로 자연스럽게 이어지도록 설계했습니다. 조직 내 교육이나 프로세스를 설계할 때 이를 하나의 고정된 커리큘럼이 아닌, 지속적으로 개선 가능한 '제품'으로 바라보는 시각이 필요합니다. 수강생을 사용자로 정의하고 그들의 불편함을 데이터로 측정하여 구조를 개선해 나간다면, 교육은 단순한 학습을 넘어 조직의 실행력을 높이는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

프로덕트 디자인product-managementdata-analysismetrics+3