asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다

1. 01

   찾아보기 · 기초

   cp31 recognize · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: asset·threat actor 표식 중 “보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.”을 충족하는 상태를 고른다.

   이 문제는 주어진 내용과 정답 기준을 더 만드는 중이에요. 지금 적은 답은 연습 메모로만 저장돼요.

   관찰 → 규칙 → 결론 순서20자 이상 작성한 뒤 내 답과 맞춰 볼 기준을 확인하세요.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

   3. 다음 도움

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2. 02

   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.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

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3. 03

   순서 따라가기 · 익힌 것을 써보기

   cp31 trace · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: asset → threat actor → abuse case → control owner를 따라 요청에서 asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix까지 최초 contract divergence를 추적한다.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

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4. 04

   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.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

   3. 다음 도움

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5. 05

   빈칸 채우기 · 익힌 것을 써보기

   cp31 complete · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: 누락된 guard·effect boundary·failure verdict를 채워 “trust boundary별 abuse case와 대응 control을 연결하는 threat register를 구현한다.”을 fail-closed로 완성한다.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

   3. 다음 도움

      내 생각을 먼저 적고 ‘내 답과 맞춰 볼 기준 보기’을 누르면, 풀 순서와 더 자세한 도움을 열어 드려요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기답과 설명 함께 비교
6. 06

   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.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

   3. 다음 도움

      내 생각을 먼저 적고 ‘내 답과 맞춰 볼 기준 보기’을 누르면, 풀 순서와 더 자세한 도움을 열어 드려요.

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7. 07

   직접 만들기 · 새 문제

   cp31 implement · asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다: trust boundary별 abuse case와 대응 control을 연결하는 threat register를 구현한다.을 frozen synthetic fixture와 bounded effect로 구현해 asset/actor inventory·abuse-case diagram·risk/impact/likelihood·control/test owner matrix를 생성한다.

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   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

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8. 08

   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.

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   1. 관찰

      asset·actor·data flow에서 threat를 모델링한다의 output만 보지 말고 input identity, exit, side effect, rollback, log/metric과 artifact hash를 분리하세요.

   2. 개념

      보호할 asset, 신뢰 수준이 다른 actor, entry point, data flow, abuse case와 control owner를 capstone 실제 범위에 한정해 기록한다.

   3. 다음 도움

      내 생각을 먼저 적고 ‘내 답과 맞춰 볼 기준 보기’을 누르면, 풀 순서와 더 자세한 도움을 열어 드려요.

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