해킹왕 양선규

기능 명세서 단위로 봤을 때, 구현한 기능은 2개 뿐이다. 로그인 그리고 회원가입.무슨 이거 2개 만드는데 3주나 걸렸냐 싶겠지만, 진짜 오래 걸린 것 맞다. 처음 진행하는 개인 프로젝트다 보니 생각보다 기능구현 외에 할 일이 정말 많다는 것을 느꼈다.회사에서 잠깐 일을 했더라도, 전부 짜여진 코드의 틀 위에서 약간의 기능 추가와 수정, 관리 정도였고.. 아예 환경세팅부터 시작하는 것은 처음이었으니 그럴 만도 하겠다. 지난 3주를 돌아보면 나는 단 하루도 쉰 날이 없는데 왜 이렇게 지체되었을까 라는 의문이 든다.아침에 일어나 운동을 갔다오고, 밥 먹고 하루종일 컴퓨터 앞에만 앉아있는데 말이다. 뭐 예비군도 갔고, 가끔 술도 마셨고 그러긴 했지만 그건 큰 핑계가 되지 못한다. 3주는 너무 길다.기간이 지체..

매 요청마다 인가된 사용자가 요청하는 것인지 확인하기 위하여, 로그인 성공 시 JWT Access Token을 발급하고 사용자 요청 시 마다 토큰을 함께 전달받아 검증하는 로직을 추가하기로 했다. Spring Boot에서 JWT Access Token의 발급 및 검증은 Spring Security를 이용해 구현할 수 있다. 근데 생각보다 많이 복잡했다. Spring Security- Spring 기반 애플리케이션의 인증(Authentication)과 인가(권한 부여, Authorization)를 위한 보안 프레임워크 Spring Security - 특징- 포괄적인 보안 기능 : 인증, 권한 부여, 세션 관리, CSRF 보호 등 다양한 보안 기능 제공- 필터 체인 아키텍처 : 들어오는 HTTP 요청은, 여..

중고차 거래 플랫폼은 가치가 큰 물건을 거래하는 만큼 신뢰성 있는 데이터가 중요하기에, 실제로 데이터를 삭제하지 않고 논리적으로만 삭제하는 Soft delete 방식이 적합하다고 생각했다. 실수로 데이터가 삭제되어도 쉽게 복구할 수 있기 때문에 데이터 관리와 안정성이 중요한 경우 적합한 방식이라고 할 수 있다. Soft delete- 데이터베이스에서 레코드를 물리적으로 삭제하지 않고, 논리적으로 삭제된 것처럼 표시하는 기술- 일반적으로 테이블에 is_deleted 등의 필드를 추가하여 삭제된 상태를 표시한다. Soft delete - 필요성- 안전한 데이터 관리 : 우발적인 데이터 손실 방지- 데이터 복구 용이성 : 필요시 간단히 플래그만 변경하여 복구 가능- 유연한 데이터 접근 : 필요에 따라 삭제된 ..

JPA는 기본적인 CRUD 메서드들을 다양하게 지원하지만, 테이블 간 조인이 복잡하거나 동적 쿼리가 필요한 경우엔 사용하기 어렵다. @Query나 JPQL을 이용해 쿼리를 작성하면 문자열 조합이 필요하기 때문에 오류 가능성이 높아진다. 따라서 안전한 쿼리를 만들기 위해 QueryDSL을 도입했다. QueryDSL- Spring Boot에서 타입 안전한 쿼리를 생성할 수 있게 해주는 프레임워크- Java 코드를 사용하여 SQL, JPQL, MongoDB 쿼리 등 다양한 쿼리를 작성할 수 있게 함- 특히 JPA와 함께 사용될 때 강력한 기능을 발휘 QueryDSL과 타입 안전성의 관계- 타입 안전성 : 코드(쿼리)에서 사용되는 데이터가, 그 데이터에 적합한 타입으로만 보장하는 특성. (숫자는 숫자로, 문자열..

비즈니스 로직에서 발생하는 모든 예외를 캐치하고 일관된 형태로 응답하기 위해서, 전역 핸들러와 커스텀 예외를 구현했다.예외 처리 로직을 비즈니스 로직으로부터 분리할 수 있고, 클라이언트는 일관된 형태의 예외를 응답받기 때문에 예외에 대한 처리를 유연하게 할 수 있게 된다.  예외 전역 핸들러(Global Exception Handler)- 애플리케이션에서 발생하는 모든 예외를 일관되게 처리하는 메커니즘- Rest api를 구현한 Spring Boot에서는 @RestControllerAdvice 어노테이션으로 이를 구현한다. 예외 전역 핸들러 - 필요성- 코드 중복 제거 : 각 서비스마다 예외 처리 로직을 반복할 필요 없음, try-catch 블록 최소화- 일관된 오류 응답 : 모든 API에서 일관된 형태..

시작 단계에서의 내가 지향하는 프로젝트의 방향성적은 기능을, 완벽하고 확실하게 구현하기다양한 상황을 고려한 예외 처리테스트 코드 작성실무에서 사용되는 코드와 최대한 비슷하게 구현하기유지보수성 생각하기재사용성확장성가독성 ( 코드 컨벤션, 주석, 변수명 등 )왜 개인 프로젝트를 시작했는가?나는 백엔드다.아직까지 개인 프로젝트를 한 번도 해 보지 않았다.한 번쯤은 프론트, 백엔드 그리고 프로젝트의 시작과 끝까지 모든 것을 혼자 해결하며 프로젝트 흐름을 이해하고 싶었다.그래서 개인 프로젝트를 하기로 결정했다.실무에서 많이 사용되는 RestAPI 방식으로 진행하고 싶었다.그래서 템플릿 엔진을 사용하는 SSR 방식이 아닌, Vue를 사용한 프론트엔드를 따로 분리하여 직접 작업하기로 했다.왜 중고차 거래 플랫폼인가?..

케이쉴드 주니어는 정보보안 전문가를 양성하는 교육 프로그램이다.난 케이쉴드주니어 8기 모의해킹반을 수료했고 그게 3년 전인데, 벌써 14기를 모집한다니 감회가 새롭다. 당시 나는 이제 막 정보보안 공부를 시작했던 터라, 머릿속 보안에 관한 지식들이 중구난방하게 정리되지 않은 채로 펼쳐져 있었다. 하지만 케이쉴드주니어 교육을 통해, 정리되지 않았던 보안 지식들이 하나로 연결되고 정리되는 느낌을 받았다. 내가 아무 생각 없이 공부한 OS, 애플리케이션, 네트워크, DB, 인프라 등등 많은 지식들을 공격자가 어떻게 악용하여 공격하는지, 그리고 그 공격을 어떻게 대비하고 방어하는지에 대한 하나의 큰 흐름을 이해할 수 있게 해준 좋은 경험이었다고 생각한다. 특히 모의해킹 실습을 진행할 때, 웹으로 공격을 시작하여..

기본적인 백트래킹 문제이다.주어진 집합에서 6개 숫자의 조합(순서가 다른 같은 숫자를 중복으로 간주)을 구해야 한다. # 실버2 -> 백트래킹import sysinput = sys.stdin.readlinedef back_tracking(depth, start, result):    # 6개의 숫자가 모이면 출력    if depth == 6:        print(*result)        return        for i in range(start, len(S)):        result.append(S[i])        back_tracking(depth + 1, i + 1, result)        result.pop()while True:    K, *S = map(int, input..

무난한 BFS 문제이다.상하좌우로 연결된 영역이 몇개인지를 출력하면 된다. # 실버2 -> BFS"""T : 테스트 케이스 개수M : 열 ( 가로길이 )N : 행 ( 세로길이 )K : 심어진 배추 개수table : 1은 배추, 2는 방문한 곳"""from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlineT = int(input())dx = [-1, 1, 0, 0]dy = [0, 0, -1, 1]# 테이블 내에 있고, 배추인지 확인하는 함수def going_no_going(nx, ny, table):    if 0 nx N and 0 ny M and table[nx][ny] == 1:        return True    return Fa..

누적 합, DP 문제이다.2차원 리스트를 사용하기 때문에 단일 리스트보단 조금 더 복잡하다. # 실버1 -> 누적 합"""N : 표의 크기M : 합을 구해야 하는 횟수"""import sysinput = sys.stdin.readlineN, M = map(int, input().split())origin = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]# dp(누적 합)테이블 생성dp = [[0] * (N + 1) for _ in range(N + 1)]for i in range(1, N + 1):    for j in range(1, N + 1):        dp[i][j] = origin[i-1][j-1] + dp[i][j-1] + dp[i-1][j] ..