osxninja/cybersecurity-projects이 저장소는 기초 개념부터 고급 수준의 개발에 이르기까지 프로젝트 전반을 다루는 3년간의 연구 여정 전체 기록을 담고 있습니다. 프로젝트 전반에 걸쳐 이루어진 연구, 실험, 구현, 발견 사항 및 진행 상황을 한데 모아, 기초 단계부터 고급 단계까지의 작업을 체계적으로 개괄적으로 보여줍니다.
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01 — 웹 보안 애플리케이션 보안 API 보안 인증 브라우저 보안 보안 통제 |
02 — 네트워크 보안 정찰 프로토콜 보안 엔터프라이즈 네트워크 트래픽 분석 탐지 |
03 — 악성코드 및 리버스 엔지니어링 악성코드 분석 리버스 엔지니어링 바이너리 분석 행동 연구 탐지 |
04 — IoT 및 임베디드 펌웨어 무선 프로토콜 CAN / MQTT / BLE ICS / SCADA 하드웨어 보안 |
05 — 클라우드 보안 AWS / Azure / GCP IAM 컨테이너 Kubernetes DevSecOps |
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06 — 인간 보안 OSINT 피싱 연구 사회공학 보안 인식 합성 미디어 |
07 — 암호학 현대 암호학 포스트 퀀텀 프라이버시 영지식 스테가노그래피 |
08 — 모바일 보안 Android iOS 모바일 API 통신 보안 애플리케이션 보안 |
09 — AI 보안 적대적 머신러닝 LLM 보안 프롬프트 인젝션 AI 에이전트 보안 자동화 |
10 — DFIR 디스크 포렌식 메모리 분석 네트워크 포렌식 사고 대응 증거 분석 |
열 가지 도메인은 서로 독립적인 주제가 아닙니다.
이들은 시스템, 네트워크, 애플리케이션, 인간 행동, 컴퓨팅, 증거를 통해 교차합니다.
HIDDEN RESEARCH
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SYSTEMS NETWORKS HUMAN
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OS · Runtime Protocols Identity
Binary · Memory Traffic Behaviour
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SECURITY RESEARCH
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OFFENSE ANALYSIS DEFENSE
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Assessment Reverse Eng. Detection
Exploitation Forensics Response
Adversarial Behaviour Hardening
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AI & AUTOMATION
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NEW QUESTIONS
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RESEARCH
01 FOUNDATION
Programming · Linux · Networking · Security Fundamentals
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02 APPLICATION
Web · Network · System · Cloud · Mobile Security
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03 SPECIALIZATION
Malware · Reverse Engineering · IoT · Cryptography · DFIR
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04 EXPERIMENTATION
AI Security · Detection · Automation · Adversarial Research
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05 RESEARCH
Hypothesis → Experiment → Evidence → Analysis → Findings
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└──────────────→ New Question
프로젝트 145개 · 도메인 10개 · 3년
목표는 기술을 수집하는 것이 아닙니다.
목표는 그러한 기술이 상대하는 시스템을 이해하는 것입니다. 거의 3년에 걸쳐 사이버보안의 여러 분야에서 기술 논문, 연구 논문, 학술지, 리뷰, 실무 실험을 포함한 연구를 수행한 끝에, 저는 신중하게 고려된 개발 일정과 함께 이 140개의 사이버보안 프로젝트 아이디어를 정리했습니다.
저는 이 컬렉션이 진지한 사이버보안 포트폴리오를 구축하고, 더 중요한 것은 사이버보안 분야에서 전문 경력을 쌓는 데 필요한 실무적 깊이를 기르기에 충분하다고 믿습니다. 하지만 한 가지를 분명히 하고 싶습니다. 이 프로젝트들은 누군가를 서류상으로 숙련된 사람처럼 보이게 하기 위해 설계된 것이 아닙니다. 실제로 숙련되게 만들기 위해 설계된 것입니다.
저는 이 프로젝트들을 직접 수행해 보았고, 여러 프로젝트에서 20번 이상 실패했습니다. 그 실패들은 낭비된 시간이 아니었습니다. 그 실패들은 시스템이 왜 그러한 방식으로 동작하는지, 보안 가정이 어디서 무너지는지, 공격이 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 다음에 무엇을 해야 할지 알려주는 편리한 튜토리얼이 없을 때 공격자가 어떻게 생각하는지 이해하도록 강제했습니다.
현재의 AI 시대에는 거의 모든 것이 쉬워 보이게 만들 수 있습니다. 모델은 코드를 생성하고, 익스플로잇을 설명하고, 아키텍처를 설계하고, 오류를 해결하며, 수 초 안에 그럴듯한 완전한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그러한 편리함은 유용하지만, 너무 일찍 의존한다면 학습 과정을 망칠 수도 있습니다.
제 가장 강력한 권고는 간단합니다. 그것들과 진정으로 씨름할 때까지 AI 지원 없이 이 프로젝트들을 구축하십시오.
문서를 읽으십시오. 논문을 연구하십시오. 자신의 구현을 깨보십시오. 자신의 실수를 디버깅하십시오. 실패하는 무언가를 만드십시오. 왜 실패했는지 알아내십시오. 다시 구축하십시오. 반복하십시오.
바로 그 과정에서 사이버보안이 실제로 습득됩니다.
스스로 답을 찾을 능력을 기르기 전에 AI가 답을 준다면, 당신은 사이버보안을 배우는 것이 아닙니다. AI 도구를 조작하는 방법을 배우는 것입니다.
저는 AI를 완전히 피했다고 주장하지 않습니다. 문서 자료를 미세 조정하고 개선하기 위해 소량의 AI 지원을 사용했습니다. 하지만 프로젝트를 실제로 구축하고 이해하는 일에 있어서는 의도적으로 가능한 한 AI로부터 거리를 두려고 노력했습니다. 목표는 인상적으로 보이는 저장소를 만드는 것이 아니었습니다. 목표는 구현, 실패, 디버깅, 반복을 통해 이해를 발전시키는 것이었습니다.
따라서 이 프로젝트들은 스크립트 키디, 복사-붙여넣기 학습자, 또는 사이버보안으로 가는 지름길을 찾는 사람들을 위한 것이 아닙니다. 이들은 이 분야를 이해하고 그 안에서 미래를 구축하는 데 진정으로 진지한 사람들을 위한 것입니다.
사이버보안은 도구를 수집하고, 명령어를 실행하고, 익스플로잇을 복사하거나, 튜토리얼 목록을 완료함으로써 배우는 것이 아닙니다. 시스템이 어디에서 실패하는지 알 수 있을 만큼 깊이 이해하고, 그러한 실패를 스스로 발견하는 능력을 기름으로써 배우는 것입니다.
저는 사이버보안에 강한 관심을 가진 공학도인 Hardik Roy입니다. 저는 이 분야를 여러 관점에서 이해하기 위해 연구하고, 실험하고, 실패하고, 다시 구축하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 진지한 학습자들이 또 하나의 기초적이고 반복적인 사이버보안 튜토리얼 모음 대신 도전적인 프로젝트 방향에 접근할 수 있어야 한다고 믿기 때문에 이 컬렉션을 만들었습니다.
사이버보안에 진지한 사람이라면, 이 140개의 프로젝트를 체크리스트로 취급하지 마십시오.
문제로 취급하십시오.
만드십시오. 깨보십시오. 실패하십시오. 고치십시오.
그리고 가장 중요한 것은, 왜 작동하는지 이해하십시오.
왜냐하면 결국 실제 보안 환경에서는 누구도 당신에게 튜토리얼을 건네주지 않기 때문입니다.
당신에게는 시스템, 문제, 불완전한 정보, 그리고 마감 기한이 주어질 것입니다.
다음에 무슨 일이 일어날지 알아내는 능력이 바로 당신을 사이버보안 전문가로 만드는 것입니다.