처음이어도 괜찮아요 · 그림부터 시작해요
asset·
보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다. 이를 생략하면 보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다. 상황에서도 데모는 보일 수 있지만 제품·검증·운영 책임을 방어할 수 없습니다.
아직 답을 몰라도 괜찮아요. 아래 작은 예시를 보고 먼저 예상해 보세요.01 · 가볍게 시작하기
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cp31 frozen synthetic fixture · fixed clock/UTC · outbound deny · secret-like sentinel · one independent mutant- 1먼저 골라보기
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움직이는 순서와 달라지는 곳만 천천히 찾아요.
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한 문장으로 말해 보면 내가 이해한 곳을 확인할 수 있어요.
02 · 그림으로 보기
그림이 움직이는 순서를 직접 확인해요
- 01관찰asset · threat actor · abuse case · control owner
- 02추론보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다. asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix는 보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.를 포함한 정상·경계·실패 실행에서 독립적으로 다시 계산할 수 있어야 한다. asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다은 AI-off 기준선을 먼저 봉인하고 AI 제안 diff를 검토한 뒤, AI가 보지 못한 mutant로 재검증하고 사람이 승인·수정·거절한다. 파일·API·GitHub Actions를 사용하는 작은 automation release로 전이할 때 구현보다 contract·effect boundary·evidence owner·residual risk를 먼저 보존한다.
- 03검증asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 contract·owner·normal/boundary/failure outcome을 AI 없이 먼저 고정한다. 보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.를 frozen synthetic fixture로 재현하고 최초 divergence와 expected verdict를 설명한다. AI 제안은 baseline과 diff로만 검토하고 독립 mutant에서 trust boundary별 abuse case와 대응 control을 연결하는 threat register를 구현한다.을 다시 실행한다. asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix와 사람의 accept·refactor·reject 판정 및 residual risk를 함께 제출한다.
처음 보는 말도 책 읽듯 풀어봐요
이 수업은 쉬운 뜻과 생활 예를 아직 함께 준비하지 못했어요. 설명 없는 정확한 이름은 먼저 보여 주지 않을게요.
그림에서 찾을 쉬운 규칙
- 01보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.
- 02asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix는 보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.를 포함한 정상·경계·실패 실행에서 독립적으로 다시 계산할 수 있어야 한다.
- 03asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다은 AI-off 기준선을 먼저 봉인하고 AI 제안 diff를 검토한 뒤, AI가 보지 못한 mutant로 재검증하고 사람이 승인·수정·거절한다.
- 04파일·API·GitHub Actions를 사용하는 작은 automation release로 전이할 때 구현보다 contract·effect boundary·evidence owner·residual risk를 먼저 보존한다.
03 · 같이 풀어보기
한 단계씩 따라가면 어렵지 않아요
파일·API·GitHub Actions를 사용하는 작은 automation release의 축소된 product slice에서 asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다 release 판단을 수행한다.
cp31 frozen synthetic fixture · fixed clock/UTC · outbound deny · secret-like sentinel · one independent mutant04 · 이제 내가 해볼 차례
여기까지 오면 이런 일을 할 수 있어요
trust boundary별 abuse case와 대응 control을 연결하는 threat register를 구현한다.을 수행하고 asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix로 보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.을 독립 검증한다.
- asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 contract·owner·normal/boundary/failure outcome을 AI 없이 먼저 고정한다.
- 보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.를 frozen synthetic fixture로 재현하고 최초 divergence와 expected verdict를 설명한다.
- AI 제안은 baseline과 diff로만 검토하고 독립 mutant에서 trust boundary별 abuse case와 대응 control을 연결하는 threat register를 구현한다.을 다시 실행한다.
- asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix와 사람의 accept·refactor·reject 판정 및 residual risk를 함께 제출한다.
05 · 자주 헷갈리는 지점
틀린 답도 이유를 알면 다음에는 맞힐 수 있어요
01작은 개인 프로젝트는 공격 가치가 없어 threat model이 필요 없다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp31 asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.
02OWASP 항목을 모두 나열하면 제품별 threat 분석이 끝난다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp31 asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.는 성공 출력과 별도로 재현하고 최초 위반 지점에서 차단해야 한다.
03AI security review가 위험 없다고 하면 asset inventory는 생략할 수 있다.
한 번 더 생각해 볼 질문cp31 asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다에서 이 주장을 깨는 최소 반례와 관찰 가능한 판정값을 쓰세요.
이렇게 고쳐 생각해요asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix와 독립 mutant·human verdict가 함께 있어야 승인 범위를 설명할 수 있다.
06 · 더 궁금할 때만 보기
선생님과 검토자를 위한 믿을 만한 원문
원문과 어디까지 참고했는지 펼쳐 보기처음 배우는 동안에는 열지 않아도 괜찮아요.
valid·reliable·privacy-enhanced·fairness with harmful bias managed의 위험 관리 속성. 현재 revision 절차와 1.0 최종 문서를 구분한다.
A03 supply chain·A08 integrity·A09 logging/alerting·A10 exceptional-condition risk를 선택 threat model에 사용한다. compliance checklist나 인증으로 취급하지 않는다.
API·web 선택 variant의 versioned requirement identifier를 evidence에 연결한다. M12 전체가 ASVS를 충족한다고 주장하지 않는다.