오늘날 디지털 세계에서 사이버보안의 판돈은 그 어느 때보다 높습니다. 랜섬웨어 피해가 2031년까지 연간 2,650억 달러를 초과할 것으로 예상되고 전 세계적으로 2초마다 사이버 공격이 발생하는 상황에서 기업들은 점점 더 정교한 위협에 맞서 방어하기 위해 분투하고 있습니다.
기존 사이버보안 조치는 2023년 제로데이 익스플로잇이 40% 증가한 것으로 입증되듯 이러한 과제에 불충분함이 드러나고 있습니다. 또한 AI 기반 사이버 공격이 크게 증가하고 있으며, 특히 사회공학적 사기에 사용되는 딥페이크 공격이 그렇습니다. [1]
이러한 진화하는 위협은 혁신의 물결을 촉진하고 있으며, 글로벌 사이버보안 시장은 2032년까지 5,620억 달러를 넘어설 것으로 예상되며 연평균 성장률 14.3%로 성장합니다. 주요 부문 중 AI 기반 사이버보안 솔루션이 23.6%의 놀라운 성장률로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 클라우드 보안 시장은 17.3%의 CAGR로 확대될 전망입니다. [2]
다음 섹션에서는 가장 영향력 있는 신흥 사이버보안 기술들을 소개하며, 이들이 어떻게 사이버 위협과의 싸움을 재편하고 산업을 더 안전한 미래로 이끌고 있는지 탐구합니다.
클라우드 접근 보안 브로커는 클라우드 서비스 사용자와 제공자 사이에서 중개자 역할을 하며 보안 정책을 시행하고 클라우드 애플리케이션 전반에서 규정 준수를 보장합니다.
작동 원리
CASBs는 클라우드 사용에 대한 포괄적인 가시성을 제공하여 사용자 활동과 파일 공유 행동을 추적합니다. 고급 분석과 AI를 사용해 계정 탈취, 멀웨어, 내부자 위협 같은 클라우드 네이티브 위협을 탐지하고 완화합니다. 민감한 데이터는 암호화, 토큰화, 데이터 손실 방지(DLP) 기법을 통해 보호됩니다.
CASBs는 클라우드 활동을 모니터링하고 관리함으로써 GDPR, HIPAA, PCI DSS 같은 규제 표준 준수도 보장합니다.
기업들이 점점 더 클라우드 서비스를 채택함에 따라 CASBs는 중요한 보안 계층으로서 SaaS, IaaS, PaaS의 안전한 접근과 사용을 보장합니다. 연구에 따르면 CASBs 시장은 2030년까지 255억 6천만 달러로 성장하며 연평균 17.8% 성장할 전망입니다. [3]
예시
Microsoft Defender for Cloud Apps, McAfee의 Skyhigh Security, Palo Alto Networks의 Prisma Access가 강력한 CASB 역량을 제공하며, 사용자 중심 데이터 보안과 첨단 위협 보호를 강조해 클라우드 환경을 보호합니다.
위협 인텔리전스 플랫폼은 다양한 소스로부터 위협 인텔리전스를 수집, 집계, 분석, 운영화합니다. 기업에 사이버 위협에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공해 취약점 식별, 리스크 완화, 전반적인 보안 태세 개선을 돕습니다. [4]
작동 원리
이 플랫폼들은 위협 인텔리전스 데이터를 중앙화하고 기존 보안 도구와 통합하며 위협 탐지 및 대응 프로세스를 자동화해 사이버보안에서 사전 예방적이고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다.
구체적으로 내부(로그, 알림) 및 외부 소스(오픈소스 피드, 다크웹 모니터링)에서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 지리적 위치나 알려진 공격 패턴 같은 컨텍스트로 원시 데이터를 풍부하게 해 위협의 잠재적 영향을 이해합니다.
이 플랫폼들은 리스크 스코어링과 머신러닝 모델을 사용해 위협을 심각도별로 순위 매겨 보안 팀이 가장 중요한 리스크에 집중할 수 있게 합니다. 또한 악성 IP 차단이나 영향을 받은 시스템 격리 같은 특정 위협에 대한 대응을 자동화해 사고 대응 시간을 단축합니다.
예시
Palo Alto Networks의 AutoFocus는 클라우드 기반 위협 인텔리전스 서비스를 제공합니다. ThreatConnect는 위협 인텔리전스를 보안 오케스트레이션 및 자동화와 통합해 운영을 간소화합니다. Anomali ThreatStream은 하이브리드 배포에 이상적이며, Mandiant Advantage의 무료 위협 인텔리전스 플랫폼은 최신 위협 데이터와 인사이트를 제공합니다.
PAM은 중요한 시스템과 민감한 데이터에 대한 권한 접근을 보호, 모니터링, 관리하기 위해 설계되고 개발된 포괄적인 사이버보안 솔루션입니다. 시스템 운영자와 관리자가 보유한 권한 계정은 IT 환경에 무제한 접근을 허용할 수 있는 높은 권한을 가집니다. 이러한 계정은 공격자들의 주요 표적입니다. [5]
작동 원리
PAM은 시스템 전반의 모든 권한 계정과 자격 증명을 식별하고, 하드코딩된 비밀번호를 없애기 위해 암호화된 볼트에 안전하게 저장하며, 엄격한 접근 제어 정책을 시행합니다.
PAM은 실시간 세션 추적과 고급 리스크 탐지로 보안을 강화합니다. 권한 세션을 모니터링하고 감사 및 포렌식 목적으로 활동을 기록하며, AI와 머신러닝을 활용해 무단 접근 시도나 비정상적 행동 같은 이상 징후를 탐지합니다.
PAM 솔루션 선도 기업
CyberArk는 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경을 위한 포괄적인 PAM 솔루션을 제공하는 시장 리더입니다. BeyondTrust와 IBM Security도 원격 인력과 IoT 환경을 위한 AI 기반 PAM 도구를 제공합니다.
기만 기술은 트랩, 디코이, 가짜 자산을 사용해 공격자를 유인하고 그들의 행동을 오도하는 사전 예방적 사이버보안 전략입니다. 서버, 데이터베이스, 자격 증명 같은 고가치 대상의 시뮬레이션 환경을 만들어 공격자가 가짜 시스템과 관여하도록 유도합니다. 공격자가 이 디코이들과 상호작용하면 데이터가 기록되고 실시간 알림이 트리거됩니다. [6]
작동 원리
가짜 시스템이나 자격 증명이 네트워크에 전략적으로 배치되어 합법적 자산처럼 보이게 합니다. 공격자는 디코이들과 상호작용하도록 속아 진짜 자산에서 멀어집니다. 그들의 상호작용은 플래그되고 분석되어 기술, 도구, 의도를 이해함으로써 더 나은 방어를 가능하게 합니다.
이 기만 시스템들은 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response)와 SIEM(Security Information and Event Management) 도구와 통합되어 대응을 자동화할 수 있습니다.
기만 기술 선도 기업
Attivo Networks는 엔드포인트 중심 기만과 위협 가시성 솔루션을 전문으로 합니다. TrapX Security는 확장 가능하고 자동화된 기만 기능을 제공하는 DeceptionGrid로 유명합니다. Illusive Networks는 고상호작용 기만과 측면 이동 탐지에 집중합니다.
행동 생체인식은 인간 행동의 고유한 패턴을 분석해 신원을 확인하고 잠재적 위협을 탐지합니다. 얼굴이나 지문 같은 물리적 속성을 분석하는 전통적 생체인식과 달리, 행동 생체인식은 터치스크린 제스처, 타이핑 속도, 마우스 움직임, 심지어 보행 패턴 같은 행동을 모니터링합니다.
작동 원리
시스템은 사용자의 디바이스 또는 애플리케이션과의 상호작용(마우스 움직임, 화면 스와이프 제스처, 타이핑 패턴)을 모니터링합니다. AI를 활용해 과거 활동을 기반으로 각 사용자의 행동 프로필을 생성합니다. 그런 다음 확립된 행동 규범에서 벗어난 편차를 기반으로 리스크 점수를 할당해 추가 조사나 조치를 위해 이상 징후를 플래그합니다.
행동 생체인식 선도 기업
BioCatch, OneSpan, Plurilock Security, Arkose Labs가 사기 탐지와 신원 확인을 위한 행동 생체인식 솔루션 선도 제공업체입니다. 추정에 따르면 글로벌 행동 생체인식 시장은 2030년까지 99억 2천만 달러를 초과하며 연평균 27.3% 성장할 전망입니다. [7]
데이터 손실 방지 2.0은 클라우드-퍼스트 및 하이브리드 IT 환경에서 민감한 데이터를 보호하기 위한 차세대 접근법입니다. 기존 DLP 솔루션이 데이터 발견과 정책 시행에 집중하는 반면, DLP 2.0은 AI와 컨텍스트 인식 분석 같은 첨단 기술을 통합해 견고하고 적응적인 데이터 보호를 제공합니다.
멀티클라우드 생태계, 원격 근무 설정, 엣지 컴퓨팅 프레임워크 같은 점점 더 분산된 환경에서 데이터 보안의 과제를 해결합니다.
작동 원리
DLP 2.0은 파일 유형과 키워드 탐지를 넘어 데이터 사용의 컨텍스트(사용자 행동, 애플리케이션 사용, 워크플로 패턴)를 조사합니다. 머신러닝 모델을 사용해 비정상적 패턴을 탐지하고 리스크를 예측하며 정책 시행을 자동화합니다.
클라우드 플랫폼(Azure, AWS, 구글 클라우드)과 온프레미스 환경 전반에서 전송 중, 저장 중, 사용 중인 데이터를 모니터링하고 보호할 수 있습니다.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 민감 데이터 자동 분류 | 복잡한 구현 및 구성 |
| 하이브리드 환경에 확장 가능 | 지속적인 유지보수 및 업데이트 필요 |
| 데이터 흐름과 리스크에 대한 준실시간 인사이트 제공 |
보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)은 기업의 보안 운영을 강화하기 위해 설계된 사이버보안 도구 및 프로세스 모음입니다. 보안 도구를 통합하고 반복적 작업을 자동화하며 효율적인 사고 대응을 가능하게 합니다. [8]
작동 원리
SOAR 플랫폼은 엔드포인트 탐지 시스템, 위협 인텔리전스 플랫폼, 방화벽 등 다양한 보안 도구에서 데이터를 수집하고 연관시킵니다. 이 플랫폼들은 위협 인텔리전스로 알림 강화, 영향받은 시스템 격리, 악성 IP나 도메인 차단 같은 일상적 작업의 최대 90%를 자동화해 보안 애널리스트가 더 복잡한 과제에 집중할 수 있게 합니다.
이 플랫폼들은 사고 대응 워크플로를 간소화하고 표준화해 대응 시간을 크게 단축합니다. 초기 위협 트리아지와 대응을 자동화함으로써 평균 대응 시간(MTTR)을 시간에서 단 몇 분으로 줄여 위협 완화 효율성을 높입니다.
예시
Splunk의 SOAR 플랫폼은 워크플로 자동화와 분석에 집중합니다. Palo Alto Networks의 XSOAR는 강력한 오케스트레이션 기능으로 선도적 SOAR 솔루션으로 두드러집니다. IBM의 QRadar SOAR는 통합 위협 관리와 사고 대응을 제공하며, Rapid7의 InsightConnect는 기존 도구와의 단순성과 쉬운 통합에 집중합니다.
운영 기술 보안은 기계, 장비, 중요 인프라 같은 산업 운영을 모니터링하고 제어하는 하드웨어와 소프트웨어 시스템을 보호하는 데 집중합니다. 데이터 기밀성에 집중하는 기존 IT 보안과 달리 OT 보안은 시스템 무결성, 물리적 안전, 중단 없는 운영을 우선시합니다. [9]
작동 원리
OT 보안 시스템은 산업 제어 시스템(ICS), 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC), 분산 제어 시스템(DCS), 감독 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템의 비정상적 활동이나 위협을 모니터링합니다.
승인된 디바이스나 인력만 OT 시스템과 상호작용할 수 있도록 엄격한 접근 제어를 시행합니다. 또한 실시간 알림, 자동화된 사고 대응 메커니즘, 포렌식 분석을 포함해 공격을 신속하게 탐지하고 대응합니다.
OT 보안 시장은 2032년까지 712억 달러를 초과하며 연 17.1% 성장할 것으로 예상됩니다. 에너지 및 유틸리티가 도입을 주도할 것으로 예상되며, 제조, 운송, 의료 부문이 뒤를 이을 전망입니다.
OT 보안 선도 기업
Palo Alto Networks, Fortinet, Honeywell, Cisco가 산업 제어 시스템에 맞춤화된 포괄적인 보안 솔루션을 제공하는 선도 기업들입니다.
사이버보안 메쉬 아키텍처(CSMA)는 기업이 보안 통제를 독립적으로 설계하고 구현하면서 중앙화된 조정을 보장할 수 있게 하는 유연하고 모듈화된 보안 프레임워크입니다. 다양한 보안 도구와 통제를 통합된 생태계로 통합해 더 효과적인 위협 탐지와 대응을 촉진합니다. [10]
작동 원리
단일 경계 기반 보안 모델에 의존하는 대신, CSMA는 네트워크, 디바이스, 사용자를 보호하기 위한 분산 접근법을 채택해 복잡한 사이버 위협에 대한 응집력 있는 대응을 가능하게 합니다.
구체적으로 CSMA는 공유 정책, 신원 검증, 위협 인텔리전스를 가능하게 해 별개의 보안 도구들이 협력해 작동하게 합니다. 아키텍처는 도구들이 같은 물리적 위치에 있을 필요 없이 분산된 자산 전반에서 일관된 보안 시행을 보장합니다.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 분산 네트워크 전반에서 위협 인텔리전스 중앙화 | 도구 간 호환성 보장 어려움 |
| 가시성과 제어 개선 | CSMA 프레임워크 배포 및 관리에 고급 기술 필요 |
| 원격 근무에 더 나은 지원 | 상당한 초기 투자 필요 |
| 단일 장애 지점 리스크 감소 |
연구 기관 가트너(Gartner)가 2019년 도입한 보안 접근 서비스 엣지(SASE)는 네트워크 보안 기능과 광역 네트워킹(WAN) 역량을 단일 플랫폼으로 결합해 서비스로 제공하는 클라우드 네이티브 아키텍처입니다. 사용자 위치나 디바이스에 관계없이 기업에 안전하고 원활하며 확장 가능한 연결성을 제공하는 것을 목표로 합니다.
작동 원리
SASE는 다음 핵심 요소들을 단일 플랫폼으로 결합해 별도 도구의 필요성을 제거합니다.
보안 기능을 통합하고 에지에서 트래픽을 검사함으로써 SASE는 원격 사용자와 클라우드 기반 애플리케이션에 대한 사이버 위협 보호를 개선합니다. 또한 운영 복잡성과 비용을 낮춥니다.
예시
Palo Alto Networks는 Prisma SASE 플랫폼으로 네트워킹과 보안을 통합합니다. Fortinet은 FortiSASE 솔루션으로 보안 SD-WAN과 클라우드 기반 보호를 결합합니다. 한편 VMware는 VMware SASE 제공으로 안전한 클라우드 네트워킹을 보장합니다.
분산화되고 변조 방지 특성으로 알려진 블록체인 기술은 점점 더 다양한 부문에서 사이버보안 강화를 위해 활용되고 있습니다. 분산 원장 시스템을 통해 블록체인은 데이터 무결성, 투명성, 보안을 보장해 사이버 위협에 맞서는 강력한 도구가 됩니다.
작동 원리
블록체인은 데이터가 여러 네트워크 노드에 기록되는 분산 분산 원장 시스템을 활용합니다. 이는 공격자가 정보를 변조하거나 변경하는 것을 극도로 어렵게 만듭니다.
고급 암호화를 사용해 데이터 보호, 인증, 암호화, 무결성 보장. 일단 기록되면 블록체인의 데이터는 불변이 되며 어떤 변경도 네트워크 전체에서 쉽게 감지됩니다. 또한 분산 원장에서 트랜잭션의 검증 가능하고 감사 가능한 특성은 네트워크와 시스템 전반의 신뢰를 향상시킵니다.
블록체인의 세 가지 핵심 특성(불변성, 투명성, 분산화)은 사이버보안 강화에 매우 효과적입니다. 중앙 집중식 장애 지점을 제거해 사기와 해킹 취약성을 최소화합니다.
향후 몇 년간 블록체인은 수십억 디바이스 보안과 연결된 네트워크에 대한 사이버 공격 예방에 필수적일 것입니다. 보고서에 따르면 보안 부문 블록체인 시장은 2032년까지 588억 6천만 달러에 도달하며 놀라운 44.2% CAGR로 성장할 전망입니다. [11]
블록체인 기술 선도 기업
IBM은 데이터 무결성과 분산 신원 관리에 집중하는 블록체인 기반 보안 솔루션을 제공합니다. Microsoft는 Azure Blockchain Services를 통해 클라우드 보안 제품에 블록체인을 통합하며, Cisco는 블록체인 기술을 사용해 IoT 디바이스와 네트워크 인프라 보안을 강화합니다.
포스트 양자 암호(PQC)는 양자 컴퓨터 공격에 저항하도록 개발된 암호화 알고리즘을 의미합니다. AES, RSA, ECC 같은 기존 암호화 시스템은 고전 컴퓨터에 대해서는 안전하지만, 쇼어(Shor) 알고리즘과 그로버(Grover) 알고리즘 같은 양자 알고리즘에 취약해 암호를 깨고 데이터 프라이버시를 침해할 수 있습니다.
PQC는 기존 통신 프로토콜과 네트워크에 원활하게 통합될 수 있는 양자 내성 알고리즘을 개발해 장기적 데이터 보안을 보장하는 것을 목표로 합니다.
주요 알고리즘
미국 국립표준기술연구소(NIST)는 포스트 양자 암호화 알고리즘 표준화에 적극적으로 노력해 왔습니다. 현재 주요 후보는 다음과 같습니다:
이 알고리즘들은 데이터 센터, 클라우드 네트워크, IoT 디바이스를 포함한 시스템 전반에 배포될 수 있습니다. 2024년 NIST는 최초의 3개 최종 포스트 양자 암호화 표준을 공개했습니다. [12]
PQC 연구 선도 기업
IBM은 양자 안전 암호학의 선두에 있으며 기업을 위한 하이브리드 암호화 모델을 개척하고 있습니다. Quantum Safe 플랫폼은 엔드투엔드 양자 안전 트랜스포메이션을 촉진하고 암호화 민첩성을 강화합니다. [13]
마찬가지로 Microsoft는 클라우드 및 엔터프라이즈 환경을 위한 PQCrypto로 양자 안전 솔루션을 발전시키고 있습니다. Google도 TLS 프로토콜에 PQC를 통합해 양자 컴퓨팅이 제기할 미래 위협으로부터 보호하기 위한 사전 조치를 취하고 있습니다.
확장 탐지 및 대응(XDR)은 여러 보안 제품을 통합된 시스템으로 결합해 기업의 전체 IT 환경 전반에서 위협 조사, 탐지, 대응 역량을 개선합니다. 주요 보안 작업을 자동화함으로써 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 대응 시간(MTTR)을 크게 단축합니다.
작동 원리
XDR은 엔드포인트, 서버, 이메일, 네트워크, 클라우드 환경을 포함한 여러 도메인 전반의 데이터를 통합해 사일로된 시스템에서는 발견되지 않을 복잡하고 다중 벡터 공격을 식별합니다. [14]
다양한 데이터 포인트를 통합하고 분석함으로써 XDR은 오탐을 최소화하고 알림 노이즈를 줄여 보안 전문가가 진짜 위협에 집중하기 쉽게 만듭니다. 또한 감염된 엔드포인트 격리, 악성 네트워크 활동 차단 같은 대응 행동을 자동화합니다.
예시
여러 선도 기술 기업들이 XDR 솔루션 혁신을 주도하고 있습니다. Palo Alto Networks는 여러 보안 계층 전반에서 데이터와 통제를 통합하는 Cortex XDR을 제공합니다. CrowdStrike의 Falcon XDR은 엔터프라이즈 전반에서 통합 위협 탐지를 제공하며, Cisco의 SecureX 플랫폼은 포괄적인 네트워크 및 엔드포인트 가시성을 제공합니다.
제로 트러스트 보안은 "신뢰하지 말고 항상 검증하라"는 원칙에 기반합니다. 이 프레임워크는 위협이 이미 네트워크 내에 존재할 수 있다고 가정합니다.
작동 원리
제로 트러스트는 위치에 관계없이 모든 사용자, 디바이스, 애플리케이션의 지속적인 검증을 요구하며 리소스에 대한 접근을 허용하기 전에 철저히 인증합니다. 모든 접근 요청은 철저히 인증되어 오직 합법적 엔티티만 리소스와 상호작용하도록 보장합니다. [15]
또한 네트워크를 더 작은 세그먼트로 분할해 침해를 격리하고 행위자의 측면 이동을 방지합니다. 잠재적 공격 표면을 최소화하기 위해 사용자와 디바이스가 특정 기능 수행에 필요한 최소한의 접근 수준만 부여받도록 보장합니다.
이 프레임워크는 온프레미스, 하이브리드, 클라우드 환경 전반에서 원활하게 작동해 외부 및 내부 위협 모두로부터 보호합니다. 보고에 따르면 글로벌 제로 트러스트 시장 규모는 2034년까지 1,616억 달러를 초과하며 연평균 16.93% 성장할 전망입니다. [16]
예시
Google의 BeyondCorp 아키텍처는 VPN에 의존하지 않고 엔터프라이즈 리소스에 안전한 접근을 가능하게 합니다. Microsoft는 클라우드 기반 신원 검증을 위한 Azure Active Directory와 제로 트러스트 네트워크 접근을 제공하며, Zscaler의 Zero Trust Exchange 플랫폼은 사용자와 애플리케이션 간 연결을 보호합니다.
AI와 ML은 위협 탐지와 대응에서 전례 없는 속도, 정확성, 확장성을 제공하며 사이버보안을 혁신하고 있습니다. 2034년까지 예상 시장 규모 1,465억 달러로 AI 기반 사이버보안 솔루션 투자가 급증하고 있으며, Microsoft, Alphabet, IBM, Palo Alto Networks, CrowdStrike 같은 기업들이 주도하고 있습니다. [17]
작동 원리
AI 모델은 시그니처 기반 탐지에만 의존하지 않고 트랜잭션 패턴을 분석하고 이상 징후를 플래그해 사기 활동을 탐지합니다. 비정상적 데이터 전송이나 DDoS 공격 같은 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링하고 현재 및 새로운 위협에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
ML 모델은 사용자 행동에서 학습해 기준선을 설정해 내부자 위협을 나타낼 수 있는 편차를 식별할 수 있게 합니다. 정교한 멀웨어, 랜섬웨어, 파일리스 공격을 식별하기 위해 최신 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션을 구동합니다. 또한 ML 알고리즘은 오탐과 진짜 위협을 스마트하게 구분해 "알림 피로(alert fatigue)"를 줄입니다.
예시
Cortex XDR 같은 AI 기반 도구는 AI와 행동 분석을 통합해 포괄적 위협 탐지를 수행하고, CrowdStrike의 Falcon Platform은 머신러닝을 활용해 정교한 위협을 식별하고 차단합니다. 마찬가지로 IBM Watson은 자동화된 위협 사냥과 심층 사고 분석을 위해 AI를 활용해 대응 효율성을 높입니다.
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컴퓨터 하면 대부분 이진법(1과 0)으로 정보 처리하는 디지털 장치, 포화와 차단 사이 토글하는 수많은 트랜지스터를 떠올립니다. 하지만 아날로그 회로는 연속 전압 신호로 수치 표현·조작 가능해 실시간 수학 연산 수행합니다. 아래는 같은 숫자 스물다섯을 이진법과 아날로그 전압으로 인코딩한 직관적 예시. 디지털 연산 회로는 아날로그 대응물보다 본질적으로 복잡. 인간처럼 단계별 문제 해결하듯 논리 단 여러 단계를 거쳐 최종 답 도출. 반면 아날로그 회로는 연속·즉시 계산 수행하나 드리프트·노이즈 탓에 부정확함 감수. 정확성 필수 아닌
