Category: 컴퓨터이야기

체코에 기반을 둔 Avast에서 개발한 SecureLine VPN은 공공 Wi-Fi를 사용할때 개인 정보를 보호하기 위해 필수적입니다.

Avast는 2018 Advanced + Real-World Protection Test 및 VB100 인증을 포함하여 PC보안 및 바이러스 백신 소프트웨어로 많은 상을 수상하였습니다.

VPN를 켜고 끌수 있는 스위치가 있고 위치를 선택할수 있는 메뉴가 있습니다. 서버 입장에서 나의 접속이 일본 도쿄에 있다고 생각할려면 위치변경을 선택하고 일본의 서버를 선택하면 됩니다.

VPN은 인터넷 연결을 암호화하고 나의 위치와 나의 IP를 위장하여 다른 사람에게 표시됩니다.

p2p와 넷플릭스

P2P가 지원되는 서버는 네덜란드, 체코, 프랑스 정도로 한정되어 있습니다. p2P가 지원되면 토렌트나 넥플릭스같은 비디오 스트리밍을 사용할 수 있습니다.

체코 서버에서 넷플릭스를 재생했을때는 한국어 자막이 업고 체코어 자막만 있는 영화도 있습니다. 각 국가에 따라 오픈되는 영화가 다른것을 확인할수 있습니다. 잦은 서버이동은 넷플릭스가 감지하여 연결을 끊는 상황도 발생할수 있습니다. 동영상의 품질은 끊임없이 재생 되었습니다.

개인 정보 보호 정책

Avast SecureLine은 서비스를 “로그없음” 정책을 채택하고 있습니다. 사용자가 방문한 사이트, 사이트에서 실행한 작업, 연결된 활동에 대해 아무것도 알지 못하므로 정부나 단체가 원하는 경우에도 해당 정보를 줄수 없습니다.

하지만 일부 로그를 유지 관리하고 있습니다. 서버에 연결하거나 연결을 끊을때 표시되는 연결로그와 연결하는 동안 사용하는 대역폭의 양은 저장되고 있습니다.

보안

월별 4,350만명의 활성 사용자의 데이터, 개인정보를 보호하고 매월 15억건 이상의 멜웨어 공격으로부터 사용자를 보호한다고 주장하고 있습니다. 인공지능를 사용하여 맬웨어 탑지 및 차단, 위치기술 및 IoT 보안을 제공합니다.

• 256비트 고급 암호화 표준 : AES 256은 가장 안전한 암호화 방법 중 하나이며 금융직관, 신용 카드 회사 및 정부에서 고객 데이터를 안전하게 유지하기 위해 사용하는 알고리즘입니다.
• 단일 공유 IP : Avast 서버는 연결되 모든 컴퓨터에 대한 동일한 IP주소를 나타내고 있습니다.
• DNS 유출 방지 : 실제 IP주소가 노출될 수 있는 DNS유출을 방지합니다.
• KILL 스위치 : VPN 서버가 다운된 경우 인터넷 연결을 끊습니다. 계획되지 않은 연결해제시 오류 방지 보호 기능을 제공합니다.
• 스마트 연결 규칙 : 공공 WiFi 또는 보안되지 않은 다른 네트워크에 연결할 때 적절한 보안 조치를 설정할 필요가 없습니다. 장치가 보안되지않는 네트워크에 연결되면 SecureLine이 자동으로 켜지게 할 수 있습니다.

토렌트

SecureLine VPN은 토렌트를 허용하고 가능한 최고 수준의 서비스를 위해 전용 P2P 서비스를 제공합니다. P2P 파일 공유에 VPN을 사용하려는 경우 필수 킬 스위치가 내장되어 있습니다.

P2P를 통해 파일을 공유하는 동안 VPN 연결이 끊어지면 킬스위치가 즉시 인터넷 액세스를 차단하고 다른 사람이 실제 IP주소를 알수 없도록 합니다.

광고 차단 기능을 포함되어 있지 않습니다.

경쟁력

Avast SecureLine VPN은 많은 VPN 서비스보다 서버 위치가 적습니다. 34개국 55개 도시의 서버가 있으며 미국에는 16대의 서버가 있습니다.

• 규모는 작지만 대규모 VPN 제공업체와 동일한 암호화를 제공합니다.
• 온라인 활동을 기록, 모니터링 또는 공유하지 않습니다.
• 서버를 변경하거나 최적의 위치를 선택하여 전 세계 서버에 연결할수 있습니다.
• Windows, macOs, Linux, Android, iOS 에서 사용가능합니다.

결론

Avast SecureLine은 안정적이고 기본적이며 필수적인 VPN 서비스를 제공하빈다. 사용하기 쉬워 초보자들의 좋은 선택이 될것 입니다. VPN이 자동으로 켜지도록 설정할 수 있어 이동이 많은 사람들에게 적합한 선택이 될것입니다. Avast의 보안 프로토콜은 은행이나 군대에서 사용하는 것과 동일한 보안 수준입니다. 어디를 가든 안전한 인터넷 접속이 가능합니다.

원문 출처 : https://www.lifewire.com/avast-secureline-vpn-review-4692818

케이스라기 보다는 부품거치판이라고 해야 하나… 왠지 사고싶은.. 아니 살것같은…

링크는 요기 http://www.icoda.co.kr/i_product/pro_view.html?it_num=68042

:: 1984 – the lost video Macintosh Introduction video recovered [auf deutsch]21 years ago today, on January 24th 1984, Apple introduced the Macintosh. And we’ve seen that 1984 wasn’t like 1984.What we’ve never seen indeed, was the big day itself. Lots of historic stuff has been preserved – images, texts, even sounds, and the saga has been told on and on. However only very few people have actually seen how Steve Jobs pulls the first Mac out of this bag, how the Mac introduces itself to the public, Steves biggest grin ever, and how he is obviously overwhelmed by this moment in the Cupertino Flint Center.

Fear not, faithful Mac believers. We have found it. We have found what seems to be the only copy of a public TV broadcast on that very day. It was recorded and preserved by Scott Knaster, the ?legendary Mac hacker?, as Amazon puts it. Scott kept the tape (a NTSC Betamax III longplay) for 21 years since he keeps everything. Andy Hertzfeld saw it when he wrote the story ?The Times They Are A-Changin’? on folklore.org. From there we followed the hints, and that’s how we found it.

We worked with Scott to convert it from NTSC to PAL, we’ve polished it, cleaned it, huged it and digitzed it. Here it is. It goes back to the people who’ve made the Macintosh, and to the world. The complete material of about 2 hours is returned to Scott, Andy and the folklore.org people, and this weblog will report the story of the ?missing 1984 video? in detail. We’ll release other clips in the coming days, so bookmark and check back.

But now, Ladies and Gentlemen: please welcome – the 1984 Macintosh introduction video. A travel back in time…

가끔 SF 영화를 보면 화려한 디자인과 뭔가 있어 보이는 인터페이스들이 많이 보인다.
인터페이스의 중요성과 업무효율성을 다시 한번 생각해 보는 시간을 갖자.

한컴에 사내의 서버 및 클라이언트 PC의 운영체제를 리눅스로 모두 전환할것이라고 밝혔다.
그동안 우리나라의 거의 모든 기업에서 사용되어졌던 윈도우…
중소기업의 경우 정품을 사용하기도 하지만 다수가 불법으로 운영체제를 사용하고 있어
언제나 불법소프트웨어 단속에 불안해 하며 업무를 보고 있는 현실에서 정말 좋은 소식이라고 할 수 있다.
사업적인 측면에서 본다면 리눅스OS에 익숙하지 않은 기업들을 상대로 엄청난 비용감소의 장점을 부가시키면서 기업의 컴퓨터 운영시스템을 리눅스로 전환하는 사업도 앞으로는 잘 될것같다.
앞으로 거의 모든 업무용 프로그램은 웹기반으로 발전할것이기 때문에 윈도우든 리눅스든 업무방식의 큰 변화는 없을 것이고 공개소프트웨어인 리눅스를 사용하는 기업이 급속하게 증가할 것이다.
한컴은 이미 자기자신에게 엄청난 테스트를 하고 있는것 같다.

옛날 애플II e 컴퓨터를 가지고 게임하고 놀던 생각이 나는군.

 

Michael Kanellos (CNET News.com)

미래의 기업 데이터베이스. 한 고객의 나이는 ‘157세’로, 수입은 1.41421356’로 기록돼 있다. 엉터리 데이터다. 하지만 이 기업은 이런 엉터리 데이터를 이용해 마케팅에 필요한 고객 분류를 정확히 해내고 있다.

IBM이 현재 연구하고 있는 기술이 바람직한 것으로 판명된다면, 앞으로 고객의 개인정보는 이처럼 알 수 없는 난수로 기록, 보존될지도 모른다.

이 회사는 현재 ‘데이터 난수화(randomization)’로 불리는 고객 정보 데이터베이스 기법을 실험 중이다. 데이터 난수화를 사용하면 고객의 과거 구매기록이나 나이, 수입, 건강정보와 같은 데이터가 해독이 난수화를 통해 변경된 채로 기업에 전송된다.

예를 들어 한 사용자가 온라인 쇼핑 사이트에 가입하면서 나이를 38세로 등록할 경우, 브라우저에 설치된 난수화 플러그인은 여기에 -25에서 112 사이의 임의의 숫자를 더한 후 이를 서버에 전송하는 것이다.

재미있는 점은 이렇게 원본에서 ‘변질된’ 데이터에 난수화의 효과를 걸러낼 수 있는 엄청난 횟수의 연산을 가함으로써 ‘전체적인 패턴’을 읽어낸다는 것이다. (데이터가 난수화될 때 사용되는 숫자의 범위는 유한하기 때문에 이 데이터들을 모아 충분히 많은 횟수의 연산을 하면 그 범위를 파악해 분포도를 뽑을 수 있게 된다는 것.)

즉, 난수화를 거친 후에는 ‘A씨는 38세’라는, 한 개인에 대한 정확한 나이는 영원히 찾을 수 없게 되지만 대신 ’38세 연령의 사용자들에게 우리 사이트가 얼마나 인기가 있나’와 같은 전체적인 패턴 정보는 매우 정확한 수준까지 파악할 수 있는 것이다.

이 연구를 이끌고 있는 IBM의 라케시 아그라왈은 “컴퓨터 과학에서는 ‘좋은 결과를 이끌어 내기 위해서는 정확한 데이터가 있어야 한다’는 것이 일반적인 관점이다. 따라서 데이터의 정확도를 고의로 변질시키는 이 기술의 기본적인 개념은 컴퓨터 과학 관점에서 일종의 이단이라고 할 수 있다”고 말했다.

데이터 난수화는 개인정보가 멋대로 유린되는 현재의 상황을 해결해줄 수 있는 하나의 방법을 제시하고 있다. 오늘날 기업과 각종 단체들이 고객의 개인정보를 수집하고 거래한다는 사실에 많은 사람들이 분노하고 있다.

사람들은 개인정보 기록과 이에 대한 추적 가능성을 불쾌하게 느끼고 있으며, 미국 연방거래위원회도 개인정보 보호에 우선순위를 둘 방침임을 밝힌 바 있다.

한편 기업들의 데이터 수집에 걸려들지 않기 위해 사람들은 자주 거짓말을 하지만, 제대로 먹히는 경우는 별로 없다고 한다. 기업들은 기본적인 데이터 패턴을 재구성할 수 있는 능력이 있다. 아그라왈은 “사람들은 거짓말에 능숙하지 못하다. 그들은 본질적으로 자신도 모르는 사이에 단서를 남긴다”고 말했다.

난수화 시스템은 베이지언(Bayesian) 확률을 이용해 서로 다른 값들 사이의 관계를 설정한다. 고객이 입력한 실제 데이터는 서버로 전송되기 전에 난수화된다.

기업에서는 전송된 데이터를 두고 원래 값에 어떤 난수 연산이 적용됐는지 알아낸다. 아그라왈은 “이러한 난수분포가 생성되기 위해 어떤 연산이 사용됐는지를 알아내는 것”이라고 말했다.

서버가 해당 데이터에 적용된 난수화 연산을 알아낸다면(예를 들어 이 데이터는 ‘원래 값에서 15에서 87 사이의 숫자를 더한 것’이라던가, ‘8에서 32 사이의 숫자를 뺀 것’이라던가 하는) 기업은 마침내 (각 개인에 대한 정보는 여전히 모른 채로) 필요한 고객 기반 정보를 정확히 보여주는 도표를 그릴 수 있게 된다.

IBM 내부에서 실행된 몇차례의 실험 결과, 재구성된 도표와 실제 데이터를 이용해 그린 도표의 차이는 2-3%에 불과했다고 한다.

아그라왈은 “다시 원본 분포로 돌아온다. 이것이 수학의 아름다움”이라며 “여기서 중요한 것은 좋은 모델을 구축하기 위해 반드시 정확한 데이터가 필요한 것은 아니라는 점”이라고 말했다.

여전히 실험이 진행되고 있는 단계지만 아그라왈은 이미 유용하게 사용될 수 있는 분야를 생각해냈다. 예를 들어 기업들은 자신이 가진 고객명단의 유출 위험 없이 데이터 풀을 구성할 수 있을 것이다.

결과적으로 네트워크 침입을 당할 경우의 위험성도 감소하게 된다.

사용자 입장에서는 개인정보를 지키기 위해 회원 가입 정보창에 거짓말을 입력하지 않아도 된다.