asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다

1. 01

   먼저 생각하기 · 기초

   cp31 predict · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: AI 없이 “보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.”를 실행했을 때 exit·state·artifact·evidence가 어떻게 달라질지 먼저 예측한다.

   지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.

   외운 답에 기대지 않았는지 밝히고, 내 까닭과 “항상 맞다”는 말을 깨는 장면까지 쓰기20자 이상 작성한 뒤 내 답과 맞춰 볼 기준을 확인하세요.

   연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기움직임과 비교
2. 02

   내 말로 설명하기 · 익힌 것을 써보기

   cp31 explain · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: 보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.이 필요한 이유와 asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix가 입증하지 못하는 범위를 함께 설명한다.

   지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.

   외운 답에 기대지 않았는지 밝히고, 내 까닭과 “항상 맞다”는 말을 깨는 장면까지 쓰기20자 이상 작성한 뒤 내 답과 맞춰 볼 기준을 확인하세요.

   연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기설명 기준과 비교
3. 03

   틀린 곳 고치기 · 익힌 것을 써보기

   cp31 debug · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: 독립 mutant로 “보안 checklist를 그대로 붙여 넣고 제품의 secret·artifact·file path·workflow token에 어떤 threat가 적용되는지 연결하지 않는다.”를 재현하고 최초 위반 지점만 수정한다.

   지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.

   외운 답에 기대지 않았는지 밝히고, 내 까닭과 “항상 맞다”는 말을 깨는 장면까지 쓰기20자 이상 작성한 뒤 내 답과 맞춰 볼 기준을 확인하세요.

   연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기답과 설명 함께 비교
4. 04

   새 문제에 써보기 · 새 문제

   cp31 transfer · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: 파일·API·GitHub Actions를 사용하는 작은 automation release로 계약을 옮겨 AI 보조의 변경점과 사람이 최종 승인할 근거를 방어한다.

   지금은 답을 먼저 보여 주지 않아요. 내가 적은 답은 연습 메모로만 저장되고, 합격으로 기록되지 않아요.

   외운 답에 기대지 않았는지 밝히고, 내 까닭과 “항상 맞다”는 말을 깨는 장면까지 쓰기20자 이상 작성한 뒤 내 답과 맞춰 볼 기준을 확인하세요.

   연습과 같은 문제를 다시 풀어 보는 시간이에요. 힌트 없이 먼저 생각해 보세요. 지금 적은 답은 바로 합격으로 기록되지 않아요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기설명 기준과 비교

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