앤톤 츄바킨 박사 (Dr. Anton A. Chuvakin)
로그 관리, SIEM, PCI DSS 컴플라이언스 분야에서 저명한 보안 전문가다. 앤톤은 『보안 전사(Security Warrior)』라는 서적의 공동 저자이고, 『적을 알라: 보안 위협에 관해 알아두기, 2판(Know Your Enemy: Learning About Security Threats, Second Edition)』, 『정보보안 관리 핸드북, 6판 (Information Security Management Handbook)』, 『해커 챌린지 3: 20가지 신규 포렌식 시나리오와 솔루션(Hacker’s Challenge 3: 20 Brand-New Forensic Scenarios & Solutions)』, 『OSSEC 호스트 기반 침입 탐지 가이드(OSSEC Host-Based Intrusion Detection Guide)』 등 여러 도서의 기여 저자다.
로그 관리, 상관관계, 데이터 분석, PCI DSS, 보안 관리 등의 다양한 보안 주제에서 다수의 논문을 출판했다. 그가 운영하는 www.securitywarrior.org는 업계에서 가장 인기있는 블로그 중 하나다. 또한 강의도 하며, 최근 미국, 영국, 싱가포르, 스페인, 러시아 등의 국가에서 열린 보안 컨퍼런스에서 발표했다. 신규 보안 표준 분야에서 일하고 여러 신설 보안 기업의 자문을 맡고 있다.
최근까지 시큐리티 워리어(Security Warrior)라는 회사를 직접 운영했다. 그 전에 퀄리스(Qualys) 사의 PCI 컴플라이언스 솔루션 이사였고, 로그로직(LogLogic) 사의 로깅 책임자로 일하며 보안, 컴플라이언스, 운영에서 로깅의 중요성을 전 세계적으로 교육했다. 로그로직에 있기 전에는 전략 제품 관리라는 역할로 보안 벤더사에서 근무했다. 스토니 브룩 대학(Stony Brook University)에서 박사 학위를 받았다.
케빈 슈미트 (Kevin J. Schmidt)
델 시큐어웍스(Dell SecureWorks) 사의 수석 관리자로 델 사의 부서에서 업계를 선도하는 MSSP 관련 업무를 하며, 회사의 SIEM 플랫폼 주요 설계와 개발을 맡고 있다. 그가 맡은 업무로는 로그 데이터 수집, 상관관계, 분석 등이 있다. 시큐어웍스 이전에는 리플렉스 시큐리티(Reflex Security) 사에서 근무하면서, IPS 엔진과 안티 바이러스 소프트웨어 관련 일을 했다. 그 이전에는 가디드넷(GuardedNet) 사에서 개발자이자 아키텍처로 업계 첫 SIEM 플랫폼 중 하나를 설계했다. 미국 해군 예비군(USNR, United States Navy Reserve)의 사관이기도 하다. 소프트웨어 개발과 설계에 19년, 네트워크 보안 분야에서 11년 경력을 가지고 있다. 컴퓨터 과학 분야의 학사 학위를 보유하고 있다.
크리스토퍼 필립스 (Christopher Phillips)
델 시큐어웍스 사의 책임 소프트웨어 개발자다. 회사의 지능형 위협 서비스 솔루션(Threat Intelligence service platform) 설계와 개발을 맡고 있다. 또한 델 시큐어웍스 시스템과 보안 전문가가 고객의 정보를 분석할 수 있도록 많은 서드파티 공급자로부터 로그와 이벤트 정보를 통합하는 업무와 관련된 팀도 담당하고 있다. 델 시큐어웍스 이전에는 맥케슨 앤 올스크립트(McKesson and Allscripts) 사에서 근무하면서, HIPPA 컴플라이언스, 보안, 의료 시스템을 통합하는 고객을 위해 일했다. 소프트웨어 개발과 설계 분야에서 18년이 넘는 경력을 보유하고 있다. 컴퓨터 과학 학사학위와 MBA를 취득했다.
니샨트 가르그(Nishant Garg)
자바 엔터프라이즈 에디션(Java Enterprise Edition), 스프링(Spring), 하이버네이트(Hibernate), 하둡(Hadoop), 하이브(Hive), 플룸(Flume), 스쿱(Sqoop), 우지(Oozie), 스파크(Spark), 카프카(Kafka), 스톰(Storm), 머하웃(Mahout), 솔라/루씬(Solr/Lucene), 몽고디비(MongoDB), 카우치디비(CouchDB), HBase, 카산드라(Cassandra) 같은 NoSQL과 그린플럼(GreenPlum), 버티카(Vertica) 같은 대규모 병렬 컴퓨터(MPP, Massively Parallel Computer) 등 다양한 분야에서 13년 이상 경력을 쌓은 테크니컬 아키텍트다. 인도 필라니 BITS(Birla Institute of Technology and Science) 대학에서 소프트웨어 시스템 석사학위를 받았다. 현재 임피터스(Impetus) 사 이노베이션(innovation) 랩의 빅데이터 연구개발팀에서 일하고 있다. 유명한 IT 서비스와 금융회사에 애자일(Agile)과 스크럼(SCRUM) 같은 소프트웨어 생명주기 방법론을 적용하며 일해왔고 빅데이터 관련 기술에 대한 강의를 해왔다.
퀸튼 앤더슨(Quinton Anderson)
실시간 연산 시스템(real-time computational system)에 대한 깊은 관심과 배경 지식이 있는 소프트웨어 엔지니어다. 퀸튼의 소프트웨어 이력은 군사 방어 시스템 구축에 필요한 실시간 통신 시스템 설계와 파이낸셜 서비스와 은행 시스템 구축에 필요한 엔터프라이즈 애플리케이션 제작으로 나눌 수 있다. 퀸튼은 특정 기술이나 프로그래밍 언어에 자신을 제약하지 않고 사운드 엔지니어링(sound engineering)과 다중 언어로 처리할 수 있는 프로그램 개발(polyglot development)에 온 힘을 쏟고 있다. 오픈 소스 참여에 열정적이고, 스톰 커뮤니티에서 활발하게 활동하고 있는 멤버인 동시에 스톰 기반의 다양한 솔루션 배포를 즐겨 한다.
퀸튼의 또 다른 관심분야는 머신 러닝(machine learning) 분야 중 하나인 베이시안 신뢰 네트워크(Deep Belief network)이며, 이는 로보틱스와 관련이 있다. 컴퓨팅 이론, 범용 IT 개념, 그리고 베이시안 신뢰 네트워크에 대한 좀 더 많은 정보가 필요하다면 그의 블로그를 참조하기 바란다.
링크드인 프로파일(http://au.linkedin.com/pub/quinton-anderson/37/422/11b/)을 통해 퀸튼에 대한 정보를 찾아볼 수 있고, 깃허브 계정(https://github.com/quintona) 혹은 Bitbucket 계정을 통해 소스 코드를 찾아보거나 기존 소스에 공헌할 수 있다.
노만 매트로프(Norman Matloff)
UC Davis의 전산학과(전 통계학과) 교수다. 병렬 처리 및 통계적 회귀 기법에 대해 연구 중이며, 소프트웨어 개발에서 널리 사용되는 수많은 웹 튜토리얼의 저자다. 뉴욕타임스, 워싱턴포스트, 포브스, LA타임스 등에 여러 칼럼을 기고했으며, 『The Art of Debugging』의 공저자이기도 하다.
구형준
수년간 대기업 IT 환경에서 보안 프로세스 개선, 서비스 보안성 검토, 보안 점검, 보안 솔루션 검토, 보안 교육 등 다양한 경험을 쌓았다. 고려대학교 정보보호대학원에서 디지털 포렌식을 전공했으며, 여러 분야 중, 특히 조사자 관점에서 공격과 방어 부문에 관심이 많다. 현재 뉴욕 주립대에서 컴퓨터 사이언스 박사 과정 중에 있다.
양원국
현재 빅데이터에 전문회사인 KT NexR에 다니며, 하둡(Hadoop) 기반 시스템 운용 및 프로비저닝 개발을 하고 있다. 검색 플랫폼과 RHive 개발을 했고, 이전 직장인 티맥스소프트에서 APM 개발을 했다
조효성
광운대학교 전자공학과를 졸업하고 동대학원 임베디드 소프트웨어 공학과에서 안드로이드와 블루투스를 전공했다. 현재는 오비고에서 웹 개발자로 활동하고 있는 노드에 관심이 많은 행복 개발자이다. 행복한 HMI WebApp 개발팀에서 차량용 플랫폼에 올라가는 웹 앱을 개발하면서 많은 경험과 실력을 쌓고 있다. 번역 작업을 통해, 책을 읽는 모든 사람에게 꼭 도움이 되기를 바라는 마음을 늘 품고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『노드로 하는 웹 앱 테스트 자동화』와 『익스프레스 프레임워크로 하는 노드 웹 앱 프로그래밍』를 번역했다.
권정민
KAIST와 POSTECH에서 산업공학 및 전산학을 전공하고 다양한 데이터 처리 및 분석 업무를 경험한 후 현재 NexR에서 데이터 분석 관련 업무를 하고 있다. 데이터가 화두로 떠오르기 조금 전에 세상이 데이터로 이뤄졌음을 깨달았다는 것에 조그마한 자부심을 느끼며, 데이터에서 가치를 찾아내는 일을 좀더 즐겁고 지속적으로 할 수 있는 방안을 찾고자 하루하루 고민하며 연구한다.