컴퓨터시스템응용기술사 131회 기출문제 1교시

1. 몬테 카를로 방법(Monte Carlo Method)

몬테 카를로 방법은 확률적인 수치 계산 기법으로, 난수(무작위 수)를 이용하여 문제를 해결하거나 시뮬레이션하는 방법입니다. 이 방법은 확률적인 요소가 포함된 복잡한 문제나 수학적으로 해결하기 어려운 문제를 다룰 때 유용하게 쓰입니다.

보통 몬테 카를로 방법은 다음과 같은 과정으로 진행됩니다:

문제 정의: 해결하고자 하는 문제를 수학적으로 정의합니다.

랜덤 샘플링: 문제의 입력 변수에 대해 적절한 범위에서 랜덤한 값을 생성하여 시뮬레이션합니다.

시뮬레이션: 생성된 랜덤 값들을 사용하여 원하는 결과를 얻을 때까지 반복적으로 계산을 수행합니다.

결과 평가: 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 평가하고, 이를 활용하여 원하는 문제를 해결하거나 추정합니다.

예를 들어, 원주율을 계산하는 경우를 보면, 몬테 카를로 방법을 사용해 원의 넓이와 정사각형의 넓이의 비를 통해 근사적으로 원주율을 구할 수 있습니다. 원에 내접하는 정사각형을 가정하고, 무작위로 점을 찍은 뒤 그 점이 원 안에 들어가는 비율을 계산하여 이를 이용해 원주율을 근사하는 것이 대표적인 예시입니다.

이 방법은 실제로 많은 분야에서 활용되며, 금융, 물리학, 컴퓨터 과학, 생물학 등에서 모의실험, 최적화, 확률적 분석 등에 활발하게 사용됩니다.

 

2. NaaS(Network as a Service)

NaaS, 즉 "Network as a Service"는 네트워크 서비스를 클라우드 기반으로 제공하는 개념입니다. 이는 기업이나 개인이 네트워크 인프라를 구축하거나 유지 관리하는 것이 아니라, 필요에 따라 네트워크 기능과 서비스를 클라우드를 통해 이용할 수 있게 해주는 모델을 말합니다.

NaaS는 전통적인 네트워크 인프라를 가상화하고, 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Networking, SDN) 및 가상화 기술과 결합하여 네트워크를 제공합니다. 이는 사용자가 필요한 만큼의 네트워크 리소스를 탄력적으로 이용할 수 있게 해줍니다.

주요 장점으로는 유연성, 확장성, 비용 절감 등이 있습니다. 기업은 필요에 따라 네트워크 리소스를 늘리거나 축소하며, 서비스를 구독 형태로 이용함으로써 초기 투자 비용을 절감하고 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다.

NaaS는 다양한 형태로 제공될 수 있으며, 네트워크 연결, 보안, 대역폭 관리, 원격 액세스 등을 포함한 다양한 네트워크 기능을 서비스로 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 전략적으로 네트워크 자원을 관리하고, 더 유연하게 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있습니다.

 

3. 오토인코더(Autoencoder)

오토인코더는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나로, 입력 데이터의 효율적인 표현을 학습하는 데 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주어진 입력 데이터를 재구성하는 능력을 갖는 신경망 구조로, 입력 데이터를 압축(인코딩)하여 특정한 형태로 표현한 뒤, 이를 다시 원본 데이터로 복원(디코딩)하는 과정을 수행합니다.

일반적으로 오토인코더는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다:

인코더(Encoder): 입력 데이터를 저차원의 잠재 표현(latent representation)으로 압축하는 부분입니다. 이 잠재 표현은 입력 데이터를 간결하게 표현한 벡터로써, 입력 데이터의 중요한 특징을 담고 있습니다.

디코더(Decoder): 잠재 표현을 다시 원래의 차원으로 복원하여 원본 입력 데이터를 재구성합니다. 이 과정에서 원본과 복원된 데이터 간의 차이를 최소화하도록 학습됩니다.

주요 목적은 입력 데이터를 가장 잘 설명하는 잠재적인 표현을 학습하는 것입니다. 이를 위해 오토인코더는 데이터의 특징을 추출하고, 잡음 제거(noise reduction)나 차원 축소(dimensionality reduction) 등의 작업에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

또한 오토인코더는 생성 모델로 활용될 수도 있는데, 디코더를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나, 이미지 생성 등의 작업에서 응용될 수 있습니다.

딥러닝 분야에서 오토인코더는 데이터 압축, 복원, 특징 추출 등의 다양한 분야에서 활발하게 사용되고 있습니다.

 

4. 전이학습(Transfer Learning)

전이학습(Transfer Learning)은 머신 러닝과 딥 러닝에서 사용되는 중요한 기법 중 하나입니다. 이는 한 작업에서 학습한 지식을 다른 관련 작업으로 전이하여 적용하는 개념입니다.

기본적으로 전이학습은 다음과 같은 아이디어에 기반합니다:

사전 학습된 모델 활용: 큰 규모의 데이터셋에서 학습된 모델(예: 이미지 분류를 위한 합성곱 신경망)을 사용합니다.

학습된 모델의 일부 또는 전체를 새로운 작업에 적용: 새로운 작업에 맞게 일부 레이어를 수정하거나 추가적인 학습을 진행합니다.

이러한 전이학습은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

데이터 부족 문제 해결: 새로운 작업에 대해 충분한 데이터가 없는 경우에도, 기존에 학습된 모델의 지식을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

학습 시간과 비용 절감: 대규모 데이터셋에서 학습된 모델의 일부 또는 전체를 재사용하기 때문에, 새로운 작업을 위한 학습 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

일반화 성능 향상: 기존에 학습된 모델은 보다 일반적인 특징을 학습했기 때문에, 이러한 특징들을 새로운 작업에 적용할 수 있어 성능을 향상시킬 수 있습니다.

전이학습은 이미지 분류, 객체 감지, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 효과적으로 사용되며, 사전 학습된 모델들을 기반으로 한 다양한 라이브러리와 프레임워크들에서 지원하고 있습니다.

 

5.1 ATAM(Architecture Trade-off Analysis Method)

ATAM(Architecture Trade-off Analysis Method)은 소프트웨어 시스템 아키텍처를 평가하고 분석하는 방법론 중 하나입니다. 소프트웨어 시스템의 아키텍처는 시스템의 구조와 구성요소 간의 상호 작용을 설계하고 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. ATAM은 이러한 아키텍처적인 결정들을 하기 전에 그 영향과 트레이드오프를 평가하고 이해하는데 도움을 주는 방법론으로 사용됩니다.

ATAM은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

준비 단계 (Preparation):
시스템의 비즈니스 목표, 요구사항, 아키텍처 관련 문서 등을 수집하고 평가할 아키텍처에 대한 목표와 기준을 설정합니다.

개요 단계 (Kickoff):
ATAM의 목적과 프로세스에 대해 설명하고, 참가자들 간의 역할과 책임을 명확히 합니다.

예비 평가 (Initial Evaluation):
아키텍처 관련 문서 및 소프트웨어 시스템의 초기적인 아키텍처 구조를 평가합니다.

기능성 분석 (Functional Analysis):
아키텍처의 기능적인 측면을 중점적으로 평가하고, 이를 통해 기능 요구사항의 충족 여부와 아키텍처의 적절성을 평가합니다.

품질 속성 분석 (Quality Attribute Analysis):
아키텍처가 만족시켜야 하는 성능, 보안, 확장성, 유지보수성 등과 같은 품질 속성에 초점을 맞춰 평가합니다.

트레이드오프 분석 (Trade-off Analysis):
다양한 아키텍처적인 결정 사항들 사이의 트레이드오프를 분석하고, 이해관계자들 간에 서로 다른 품질 속성들 사이의 우선순위를 논의합니다.

결과 보고 (Evaluation Presentation):
평가 결과를 요약하고, 아키텍처적인 결정들과 이를 뒷받침하는 근거를 제시합니다.

ATAM은 아키텍처의 장단점을 이해하고 미래의 변경 사항에 대비하여 안정적이고 유연한 시스템을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이 방법론은 주로 대규모의 복잡한 소프트웨어 시스템의 아키텍처 설계 단계에서 활용되며, 이해관계자들 간의 의사소통과 결정을 지원합니다.

5.2 CBAM(Cost Benefit Analysis Method)

CBAM(Cost Benefit Analysis Method)은 비용 대비 이익 분석 방법론을 가리키는 용어입니다. 이는 특정 프로젝트, 투자, 또는 정책을 평가하기 위해 사용되며, 해당 프로젝트 또는 투자의 비용과 이익을 평가하여 결정을 내릴 때 유용한 분석 방법입니다.

CBAM은 보통 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

대상 정의 (Definition of Scope):
분석의 대상을 명확히 하고, 어떤 요소들이 비용과 이익에 영향을 미치는지를 정의합니다.

비용 식별 (Identification of Costs):
프로젝트나 투자에 들어가는 모든 비용을 식별하고 계산합니다. 이는 직접적인 비용(인건비, 재료비 등) 뿐만 아니라 간접적인 비용(운영 비용, 유지 비용 등)도 포함될 수 있습니다.

이익 평가 (Evaluation of Benefits):
프로젝트나 투자로 얻게 될 이익들을 식별하고, 이익의 가치를 계산합니다. 이는 직접적인 이익(수익, 절감 등)과 간접적인 이익(시장 점유율 향상, 브랜드 가치 상승 등)을 고려할 수 있습니다.

비용 대비 이익 분석 (Cost-Benefit Analysis):
비용과 이익을 대조하여 이득을 예측하고, 이를 통해 프로젝트 또는 투자의 가치를 결정합니다.

결정과 보고 (Decision Making and Reporting):
비용 대비 이익 분석을 통해 얻은 정보를 기반으로 결정을 내리고, 분석 결과를 보고합니다. 이는 결정을 지원하거나 의사 결정자들과 이해관계자들에게 정보를 제공하는 것을 포함합니다.

CBAM은 특정 프로젝트나 투자의 잠재적인 가치를 이해하고 이해관계자들 간에 의사소통하는 데 도움을 주며, 비즈니스 결정에 대한 근거를 마련하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 특히 리소스 할당, 프로젝트 우선순위 결정, 정책 시행 여부 결정 등에 유용하게 활용될 수 있습니다.

 

6. PNM(Processing Near Memory)

PNM(Processing Near Memory)은 컴퓨터 아키텍처와 메모리 시스템에서 사용되는 개념으로, 메모리와 데이터 처리를 물리적으로 가까운 위치에서 동시에 수행하는 기술을 가리킵니다. 이는 전통적인 Von Neumann 아키텍처에서의 메모리와 프로세서 사이의 병목 현상을 해결하고 성능을 향상시키기 위한 방법 중 하나입니다.

PNM은 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는 전통적인 방식을 변화시키는 것으로, 메모리와 연산이 물리적으로 가까운 위치에서 함께 이뤄지도록 설계됩니다. 이를 위해 프로세서나 캐시와 같은 연산 장치를 메모리 주변에 통합하거나 근처에 배치하여 데이터의 이동과 저장소 사이의 대역폭 병목을 줄이고, 연산을 병렬적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기술은 메모리 병목을 해소하고 데이터 액세스 시간을 줄여 전체적인 컴퓨팅 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 에너지 효율성을 높일 수 있고, 대용량 데이터 처리 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 특히 유용하게 적용될 수 있습니다.

PNM은 현재 연구 및 개발 단계에 있어서, 메모리 컨트롤러와 프로세서 간의 통합, 3차원 메모리 스택, 스칼라 처리 유닛 등과 같은 기술을 활용하여 메모리 주변의 연산 및 데이터 처리를 최적화하는 방향으로 연구되고 있습니다.

 

7. NoSQL의 CAP(Consistency, Availability, Partition Tolerance)

NoSQL 데이터베이스에서 CAP 이론은 데이터베이스 시스템이 Consistency(일관성), Availability(가용성), Partition Tolerance(분할 내구성) 이 세 가지 요구 사항 중 어느 것을 보장할 수 있는지에 대한 이론적인 모델을 나타냅니다. 이러한 개념은 Eric Brewer에 의해 처음 제시되었습니다.

Consistency(일관성): 모든 노드가 동시에 동일한 데이터를 가지고 있어야 함을 의미합니다. 데이터의 변화가 발생하면 모든 복제된 데이터가 일관되게 갱신되어야 한다는 것을 의미합니다.

Availability(가용성): 모든 요청은 항상 성공 또는 실패로 응답되어야 한다는 것을 의미합니다. 시스템이 항상 응답 가능하고 작동 중이어야 한다는 것을 나타냅니다.

Partition Tolerance(분할 내구성): 네트워크 분할이 발생했을 때에도 시스템이 계속해서 작동할 수 있어야 함을 의미합니다. 시스템 내의 노드들 사이에 통신이 끊어졌을 때에도 각 노드들이 독립적으로 작동하고 데이터 일관성을 유지할 수 있어야 합니다.

이 CAP 이론은 다음과 같이 설명될 수 있습니다:

CA: 일관성과 가용성을 모두 보장하는 시스템은 분할 내구성을 보장할 수 없습니다. 전체 네트워크가 연결되어 있을 때만 동작하며, 분할이 발생하면 데이터 일관성 또는 가용성 중 하나를 희생해야 합니다.

CP: 일관성과 분할 내구성을 모두 보장하는 시스템은 가용성을 보장할 수 없습니다. 네트워크 분할이 발생하면 데이터 일관성을 유지하기 위해 가용성을 희생해야 합니다.

AP: 가용성과 분할 내구성을 모두 보장하는 시스템은 일관성을 보장할 수 없습니다. 네트워크 분할이 발생하면 각 노드는 독립적으로 작동하여 일관성을 유지하지 않을 수 있지만, 가용성을 유지합니다.

NoSQL 데이터베이스는 이 CAP 이론에 따라 자신의 특징에 따라 다양한 trade-off를 선택하여 데이터 일관성, 가용성, 분할 내구성 중 무엇을 중요시 할 것인지 결정합니다. 종류에 따라 NoSQL 데이터베이스는 CA, CP, AP 중 하나의 특성을 강조하며 설계됩니다.

 

8. RPA(Robotic Process Automation)

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇이나 인공 지능(AI)을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화하는 기술입니다. RPA는 반복적이고 규칙적인 업무를 로봇이나 소프트웨어를 통해 자동화함으로써 인력을 절약하고, 업무 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

RPA는 다음과 같은 특징을 가집니다:

작업 자동화: 반복적이고 규칙적인 업무를 로봇이나 소프트웨어가 자동으로 처리합니다. 이메일 처리, 데이터 입력, 문서 정리, 결제 처리 등을 포함합니다.

사람과 시스템 간 연결: 기존 시스템과 자동화된 프로세스 간의 연결을 통해 작업을 수행하며, 사람의 개입이 필요한 부분을 최소화합니다.

비즈니스 프로세스 개선: 업무 프로세스의 효율성과 정확성을 높여줌으로써 비즈니스 프로세스를 개선합니다.

스케일링과 유연성: 작업량 증가에 따라 자동화를 확장할 수 있으며, 다양한 업무에 적용 가능한 유연성을 가지고 있습니다.

RPA는 기존에는 사람이 직접 수행했던 업무를 로봇이나 소프트웨어가 수행함으로써 인력 자원을 절약하고, 업무 처리 시간을 단축시키는 등의 이점을 제공합니다. 또한, 오류 발생 가능성을 줄이고 작업의 일관성을 유지할 수 있어 업무 품질을 향상시킬 수 있습니다.

RPA는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 금융, 보험, 제조, 의료, 공공 부문 등에서 업무 프로세스 자동화를 통해 효율성을 극대화하고 경쟁력을 확보하는 데 사용됩니다.

 

9. 알고리즘의 시간복잡도(Time Complexity), 공간복잡도(Space Complexity)

알고리즘의 시간복잡도와 공간복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 소요되는 시간과 공간을 나타내는 두 가지 중요한 개념입니다.

시간복잡도(Time Complexity):
시간복잡도는 알고리즘이 입력 크기에 대해 소요되는 시간을 나타냅니다. 주로 Big O 표기법을 사용하여 표현되며, 입력의 크기에 따른 알고리즘의 실행 시간 증가율을 나타냅니다. 예를 들어, O(n), O(n^2), O(log n) 등의 형태로 표현됩니다. 여기서 n은 일반적으로 입력 데이터의 크기를 나타냅니다. 시간복잡도는 최악의 경우에 알고리즘이 얼마나 오래 걸릴 수 있는지에 대한 분석을 수행합니다.

공간복잡도(Space Complexity):
공간복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 소비하는 메모리 공간의 양을 나타냅니다. 마찬가지로 Big O 표기법을 사용하여 표현되며, 입력 크기에 대한 알고리즘의 메모리 사용량 증가율을 나타냅니다. 공간복잡도 또한 입력의 크기에 따라 메모리 사용량이 어떻게 증가하는지에 대한 분석을 수행합니다.

이 두 복잡도는 알고리즘의 성능을 이해하고 비교하는 데 중요합니다. 일반적으로 알고리즘을 설계할 때 시간복잡도와 공간복잡도를 모두 고려하여야 합니다. 더 효율적인 알고리즘은 일반적으로 실행 시간과 메모리 사용량이 적은 알고리즘입니다. 하지만 시간복잡도와 공간복잡도 간에는 trade-off가 존재할 수 있으며, 어떤 문제에 대해서는 시간을 절약하려면 공간을 많이 사용하거나, 그 반대의 경우도 존재할 수 있습니다.

 

10. 지능정보화 기본법

지능정보화 기본법은 한국의 정보화와 디지털화를 촉진하고 지원하기 위한 법률입니다. 2013년 7월 30일에 시행되었으며, 2021년 1월 1일에는 '지능정보화 기본법'이라는 명칭으로 개정되었습니다. 이 법은 디지털 시대의 도래에 맞춰 정보화와 디지털화를 더욱 강화하고 국가 경제의 성장과 발전을 촉진하기 위한 기본적인 방향과 방안을 제시하고 있습니다.

지능정보화 기본법은 주요한 몇 가지 측면을 다루고 있습니다:

국가정보화 기본계획 수립 및 추진: 국가 정보화 기본 계획을 수립하고, 정보화 정책의 방향과 목표를 설정하여 정보화 사업을 추진합니다.

디지털 권리 보호: 디지털 정보 보호 및 개인정보 보호, 사이버 보안에 대한 규제와 지원을 제공합니다.

디지털 통신 및 미디어 분야 규제: 디지털 통신 분야와 미디어 산업에 대한 규제와 지원을 포함합니다.

디지털 인프라 구축: 디지털 인프라 구축을 위한 투자와 기반 구축에 대한 방향을 제시합니다.

디지털 교육 및 보급: 디지털 교육과 정보 기술 보급을 위한 정책을 수립하여 교육체제 및 사회 전반에 디지털 활용을 촉진합니다.

이러한 법은 디지털화와 정보화가 사회 및 경제 전반에 미치는 영향을 인식하고, 이에 적절히 대응하기 위한 규제 및 지원을 제공하는 데 목적이 있습니다. 지능정보화 기본법은 디지털 시대에 대비하여 국가의 디지털 경쟁력을 높이고, 시민들의 편의성을 증진시키며, 디지털 불평등을 최소화하는 데 기여하고자 합니다.

 

11. xAPI(eXperience Application Interface)

xAPI, 즉 Experience API는 학습 경험과 관련된 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용되는 개방형 표준입니다. 이전에는 Tin Can API라는 이름으로도 알려져 있었습니다. xAPI는 학습 관련 데이터를 수집하고 저장하기 위한 표준 규격으로서, 온라인 학습 환경에서 발생하는 다양한 활동과 상호작용을 추적할 수 있습니다.

xAPI의 주요 특징은 다음과 같습니다:

다양한 학습 경험 추적: 전통적인 학습 관리 시스템(LMS)보다 유연하게 학습 활동을 추적할 수 있습니다. 온라인 학습, 시뮬레이션, 게임, 모바일 학습 등 다양한 경험을 모두 기록할 수 있습니다.

경험 데이터의 표준화: xAPI는 학습 경험에 관련된 데이터를 구조화하고 표준화하여 저장하므로, 다양한 플랫폼과 시스템 간에 데이터를 공유하고 이해하기 쉽습니다.

실시간 데이터 수집: 실시간으로 학습 데이터를 수집하고 분석할 수 있으며, 학습자의 행동과 진전 상황을 실시간으로 추적할 수 있습니다.

개인화된 학습 경험: 수집된 데이터를 분석하여 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 활용할 수 있습니다.

xAPI는 학습 데이터의 수집과 활용에 있어서 더 많은 유연성을 제공하며, 기존의 학습 추적 방식보다 훨씬 더 다양한 학습 경험을 포함할 수 있습니다. 이것은 학습자의 행동 및 성과를 보다 포괄적으로 이해하고, 학습 프로그램의 효과성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

12. CBPR(Cross Border Privacy Rule)

CBPR는 Cross Border Privacy Rules(국경을 넘나드는 개인정보 보호 규칙)의 준말로, APEC(아시아 태평양 경제 협력체) 내에서 디지털 경제 환경에서의 개인정보 보호를 강화하고자 하는 틀을 제공하는 제도입니다.

CBPR은 다양한 회원국 간에 개인정보 보호에 대한 규칙을 표준화하여 디지털 경제 및 국제적인 데이터 이동을 원활하게 하려는 목적으로 만들어졌습니다. 이를 통해 회원국 간에 일관성 있는 개인정보 보호 규정을 설정하고, 개인정보가 안전하게 이동하고 활용될 수 있도록 지원합니다.

CBPR은 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:

개인정보 보호 기준: 회원국 간의 개인정보 보호에 대한 일정한 기준을 설정하고, 국제적으로 데이터 이동을 보다 안전하게 하는 데 목적이 있습니다.

민간 섹터의 참여와 적용: 비즈니스와 기업들에게 규정을 적용하여 그들이 회원국 간에 개인정보를 처리하는 데 일관성을 제공합니다.

인증 및 인증체계: 규정을 준수하는 기업들을 위해 CBPR 인증 및 인증체계를 구축하여 신뢰성 있는 데이터 이동을 촉진합니다.

회원국 간 협력: CBPR은 APEC 회원국들 간에 협력을 증진시키고, 개인정보 보호 관련 이슈에 대한 해결책을 모색합니다.

이를 통해 CBPR은 국경을 넘어 개인정보 보호를 표준화하고, 디지털 경제 환경에서의 개인정보 보호와 데이터 이동에 대한 환경을 조성하고 있습니다.

 

13. CSRF(Cross-Site Request Forgery)

CSRF(Cross-Site Request Forgery)는 웹 보안 공격 중 하나로, 인증된 사용자가 의도하지 않은 요청을 웹 애플리케이션에 보내도록 속이는 공격 기법입니다. 이 공격은 사용자가 이미 인증된 상태에서 공격자가 의도한 악의적인 요청을 자동으로 실행하게 합니다.

CSRF 공격의 과정은 다음과 같습니다:

사용자 인증: 사용자가 웹 애플리케이션에 로그인되어 있는 상태입니다.

공격자의 악의적인 페이지: 공격자가 피해자를 유인하여 악의적인 페이지를 방문하게 합니다. 이 페이지에는 특정한 요청을 실행시키는 스크립트나 링크가 삽입되어 있습니다.

인증된 요청 실행: 사용자가 공격자의 페이지를 방문하면, 그 페이지에서는 특정한 요청을 자동으로 실행시킵니다. 이 요청은 이미 인증된 사용자의 권한으로 실행되므로, 사용자는 이를 의도하지 않았더라도 해당 요청이 실행됩니다.

CSRF 공격은 주로 사용자의 세션 정보(쿠키 등)를 이용하여 인증된 상태에서 악의적인 요청을 실행시키는데, 이를 방지하기 위해 다양한 방어 기법이 사용됩니다. 주요 방어 기법으로는 CSRF 토큰 사용, SameSite 쿠키 속성 활용, 사용자의 요청에 대해 추가적인 확인 단계를 요구하는 등의 방법이 있습니다. 이러한 방어 기법을 통해 사용자가 의도하지 않은 악의적인 요청을 방지하고, 웹 애플리케이션의 보안을 강화할 수 있습니다.