🔒 [연쇄 보안 파이프라인] 개인정보와 네트워크 데이터는 다층 연쇄 프로그램으로 실시간 암호화 보호됩니다.
> SYSTEM_MODULE: "이 페이지는 정보보안 채용 담당자 및 고객에게 AI 기반 개인정보 및 네트워크 보안 엔지니어인 DK SECURITY의 역량을 보여주기 위한 것이다."
Identity & Defense Goal
  • // Role: AI 기반 개인정보 & 네트워크 보안 엔지니어
  • // Core Task: 개인정보와 네트워크를 연쇄적인 보안프로그램으로 암호화 및 외부 침입·침투를 식별 후 차단 및 제거 활동 수행
  • // AI Capability: 머신러닝 이상 패킷 탐지 및 LLM 자동 탐지 룰셋 생성
  • // Core Value: 개인정보 유출 0건 및 침입 시도 즉시 무력화
AI & Chain Defense Simulator
침입 패킷 및 개인정보 접근 시 연쇄 방어 및 AI 분석 가동:
1. 연쇄 암호화 2. AI 침입 식별 3. 자동 차단 4. 위협 완전히 제거
STATUS: 대기 중 [버튼을 누르거나 Enter/Space 키를 누르면 시뮬레이션이 시작됩니다]
Verification Grounds
[공개 근거] AI 침입 탐지 및 연쇄 보안 파이프라인 저장소

// Main Public URL:
https://shk12170-dev.github.io/portfolio/

* 멀티 브라우저 호환성 검증 완료 (상대경로 `./` 처리 완료)

Verification Guide (검증 안내서)

1. 어디로 가나요

공개 주소: https://shk12170-dev.github.io/portfolio/ 웹 브라우저 접속

2. 무엇을 하나요 (3단계 이내)
  1. 상단 메인 화면의 [AI & Chain Defense Simulator] 영역으로 이동합니다.
  2. 'AI 연쇄 방어 가동' 버튼을 마우스로 클릭하거나 Tab키로 이동 후 Enter/Space키를 누릅니다.
  3. 버튼 하단 시뮬레이터 상태창의 메시지 변화를 확인합니다.
3. 무엇이 보이면 통과인가요

"[차단 & 제거 완료] STATUS: PASS / 외부 침입 식별 완료 및 악성 프로세스 완전 제거!" 초록색 안내 문구가 출력되면 정상 통과입니다.

4. 안 될 때

페이지 새로고침(F5)을 수행하거나, 브라우저 설정에서 자바스크립트(JavaScript) 실행 허용 여부를 확인해 주십시오.

Security Core Competencies & Verification (핵심 강점 및 검증)

언제 · 어디서 있었는가 내가 실제로 무엇을 했는가 어떤 결과가 생겼는가
STRENGTH 01: 집요한 로그 분석
최근 2개월 전 / AI 보안 프로젝트 수행 중
네트워크 방화벽에서 감지되지 않는 변종 패킷 유입 시, AI 모델의 오탐 원인을 찾기 위해 14만 건의 수집 로그 데이터를 3일간 정밀 전수 검증함. 이상 패킷 패턴 12개를 추가 도출하여 AI 탐지 알고리즘의 정밀도를 높이고 미탐율 0% 달성.
STRENGTH 02: 철저한 취약점점검
최근 1개월 전 / 배포 시스템 검증 단계
포트폴리오 배포 파일 전체 및 Git 커밋 히스토리를 대입 스캐닝 스크립트로 점검하여 하드코딩된 Secret Key 및 API 토큰 존재 여부를 검수함. 비밀값 유출 0건(Zero Hotfix)을 검증하고 보안 무결성 상태로 안정적 배포 완료.
STRENGTH 03: 신속한 위협 차단
최근 3주 전 / 모의 침투 대응 테스트
개인정보 유출 공격 시나리오 가동 시, AI 침입 탐지 엔진과 연동되는 차단 스크립트를 작성하고 실시간 자동 대응 파이프라인을 구축함. 침입 탐지 후 3초 이내 해당 악성 IP 자동 차단 및 개인정보 데이터 암호화 격리 성공.

Encryption Matrix (공개 3종 & 비공개 3종 목록)

// 보안 정책 및 개인정보보호법에 따라 민감 데이터는 암호화 및 비공개(Masking) 처리되었습니다.

PUBLIC_01
AI 연쇄 보안 아키텍처
개인정보 DB와 네트워크 접점에 배치된 다층 연쇄 방어 토폴로지 구조도 전체 공개.
PUBLIC_02
AI 침입 탐지 & 차단 스크립트
Scikit-learn 기반 이상 트래픽 식별 알고리즘 및 Python 연쇄 차단 자동화 소스코드 공개.
PUBLIC_03
보안 성능 & 호환성 검증 데이터
AI 모델 오탐률(0.1%), 침입 대응 시간(3초 단축) 및 멀티 브라우저 호환성 리포트 공개.
🔒
PRIVATE_01
실운영망 IP 및 AI 학습 Raw Log
실제 네트워크 IP 주소 및 AI 학습에 활용된 개인정보 포함 로그 데이터는 마스킹 및 비공개.
🔒
PRIVATE_02
API 인증키 & SSH 비밀키
AI 서비스 API Key, DB 접속 토큰 등 자격 증명은 환경 변수화하여 Git 코드 내 완전 제거.
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PRIVATE_03
민감 개인식별정보 (PII)
주민등록번호, 전화번호, 실제 계정 등 개인정보는 AES-256 연쇄 암호화 및 가명 처리.

System Logs [STAR] & AI Usage Log (AI 활용 및 자체 판단 기록)

[2026-06-01~07-15] ** [AI 기반 네트워크 이상 침투 식별 및 연쇄 자동 차단]** • Situation: 기존 룰 기반 방화벽이 알려지지 않은 변종 DDoS 및 SYN Flood 침투를 식별하지 못하는 한계 존재. • Task: 머신러닝(AI) 모델을 도입하여 네트워크 침입을 실시간 식별하고 연쇄 차단 파이프라인 구축. • Action: Python Scikit-learn으로 정상/악성 트래픽 분류 AI 모델을 구축하고, 이상 감지 시 방화벽-EDR 연쇄 차단 스크립트 실행. • Result: 변종 외부 침입 식별률 99.4% 달성 및 침입 발생 3초 이내 해당 IP 자동 차단 및 완전 제거.
[2026-07-01~07-30] ** [AI 기반 개인정보(PII) 유출 탐지 및 암호화 모듈 구축]** • Situation: 내부 네트워크에서 비암호화된 개인정보(주민번호, 계좌번호 등)가 외부로 유출될 위험 존재. • Task: 트래픽 내 개인정보 포함 여부를 AI로 식별하고 연쇄 암호화 프로그램으로 즉시 격리. • Action: 자연어 처리(NLP) 및 정규식 결합 AI 엔진을 설계하여 네트워크 패킷 스캐닝 및 데이터 암호화 적용. • Result: 개인정보 유출 시도 100% 식별 및 민감 데이터 연쇄 암호화 처리로 유출 사고 0건 달성.
[AI 사용 여부 및 엔지니어 판단 기록 (3줄 요약)]
1. AI에게 맡긴 일: 보안 웹 포트폴리오의 기본 HTML/CSS 반응형 레이아웃 시각화 틀 및 초기 스크립트 구조 생성.
2. 내가 판단한 일: 개인정보보호법 및 보안 가이드라인에 맞춘 PII/비밀값 0건 상태 검증 및 STAR 형식 핵심 성과 세부 검수.
3. AI 말을 안 들은 일: AI가 추천한 외부 CDN 시각화 라이브러리를 공급망 공격 위험 방지를 위해 거부하고 순수 Vanilla JS로 직접 작성함.

System Optimization Dashboard (Defect Fixes & Compatibility)

호환성 검증 데이터
  • // 1366×768 해상도: 첫 화면 스크롤 없이 [INTRO, AI SIMULATOR, GROUNDS] 핵심 요소 노출 완료.
  • // 1920×1080 해상도: 레이아웃 깨짐 및 가로 스크롤 발생 0건 확인.
  • // Console Error: 브라우저 콘솔 Red Error 0건 검증 완료.
실제 개선된 시스템 결함 4가지
No. 발견된 결함 수정 조치 내용 수정 후 결과
1 공개 URL 접속 시 404 Not Found 에러 루트 인덱스 파일 매핑 및 Trailing Slash 경로 최적화 404 오류 해결 및 즉시 웹페이지 출력
2 AI 모델 결과 출력 시 XSS 취약점 가능성 innerHTML을 textContent/안전한 DOM 생성 방식으로 변경 스크립트 삽입 공격 완전 차단
3 외부 CDN 로딩 실패 CORS 에러 외부 종속성 제거 및 자체 자원 패키징 전환 콘솔 에러 0건 (Console Error 0)
4 키보드 포커스 시 시뮬레이터 미작동 Enter/Space 키 이벤트 핸들러 구축 키보드 접근성 100% 확보

Private Area — 패스키로만 열리는 공간

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