기본 콘텐츠로 건너뛰기

비밀 번호를 사이트마다 다르게 지정하기





 초창기 인터넷이 보급되던 시절에는 대부분 ID 와 비밀번호를 사이트 마다 같게 지정해서 본인이 혼동하는 사태를 피하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 점점 해킹과 계정 도용이 일반화 되면서 이와 같은 방식은 매우 위험하기 때문에 비밀 번호를 생성하는 여러가지 팁들이나오게 되었죠. 사실 여러 개인마다 자신만의 비법이 있을 것이고 누구도 모르는 자신만의 비법이야 말로 가장 안전하기 때문에 이미 자신만의 노하우가 있다면 그걸 사용하기를 적극 추천합니다. 


 하지만 지금도 별 보안 의식 없이 비번을 같게 지정하거나 1111 같이 극도로 단순한 비번을 지정하는 사용자들이 있는게 사실이고 이전에 비밀 번호 생성에 대한 팁을 설명해달라는 요청도 있어 간단한 포스트를 준비하게 되었습니다. (물론 자신만의 좋은 비법이 있으면 그걸 사용하는 게 더 바람직 합니다. ) 



 일단 비밀번호를 사이트 마다 다르게 지정해야 한다면 가장 일반적인 방법은 그 사이트의 이름을 사용하는 방법입니다. 이 조합은 사이트의 영문 일부 + 자신의 암호 식으로 이루어지게 됩니다. 예를 들어 Naver 라면 Naver1234 하는 식이죠. 다만 이는 너무 쉬운 암호이기 때문에 대개 사이트의 이름 전부가 아니라 일부만 사용하는 게 더 좋습니다. Nav1234 가 더 좋은 암호죠. 


 단 일반적으로 비번은 4-8 자리 부터 6- 12 자리, 혹은 8 자리 이상을 요구합니다. 따라서 가능하면 8 자리로 비번을 통일하거나 혹은 자기만의 원칙을 만들어야 합니다. 일부 사이트가 비번을 8 자리 이상을 하도록 요구할 수 있으므로 가능하면 8 자리 비번을 만드는게 가장 헷갈리지 않고 사용할 수 있는 팁이라고 할수 있습니다. 


 사실 비밀번호를 사이트 마다 지정할 경우 나중에 자신이 헷갈리지 않는게 제일 중요합니다. 그래서 원칙이 분명해야 하고 일부 사이트에서는 적용이 불가능한 방식으로 만들지 않도록 해야 합니다.


 아무튼 사이트 이름 앞에서 몇개 + 영문 숫자 조합 이 가능 기본적으로 사용할 수 있는 방법으로 Nav34tgb 같이 키보드에서 입력이 편리한 인접한 숫자 + 영문 조합을 이용하는 게 간편합니다. 일반적인 키보드 배열을 사용하는 방식이 편하다는 것이죠. 사이트 앞자리 3개 + 9i8uh 같은 경우도 마찬가지 입니다. (지금 키보드를 보면 이 배열이 어떤 의미인지 쉽게 아실 수 있을 실 겁니다) 물론 특수 기호까지 조합하는 방법도 있죠. (다만 그러면 스마트폰에서는 입력이 조금 복잡해 질 수 있습니다.)


 하지만 이런 방식을 좀 더 복잡하게 만드는 방법도 있습니다. 이제 사이트 앞자리 2개 + 내 비번 + 마지막 자리 1개 방식으로 바꿔 봅시다. Na + 4rfvb + v 의 조합이나 Da + 4rfvb + u 의 조합은 더 강력해 보입니다. 


 아니면 반대로 중간에 넣는 방법도 있죠. 사이트 이름 첫번째 (숫자라도 동일) 를 비번 3번째에, 그리고 두번째를 비번 6 번째, 3번째는 8번째로 넣는 방식이죠. 예를 들어 네이버에 적용할 경우에 23456 이라는 평범한 암호가 23N45A6V 라는 복잡한 암호가 됩니다. 1234 같은 연속된 암호를 사용할 경우 반드시 1 이 아니라 그보다 높은 수준에서 올라가고 반대로 내려가는 (76543 같은) 순을 사용하되 중간에 사이트 이름과 혼용하면 생각보다 높은 수준의 암호가 됩니다. 


 여기서 더 꼬아 보는 방법은 영문을 하나씩 뒤로 이동 시키는 방식입니다. 예를 들어 a->b, b->c 등 입니다. 숫자의 경우는 1->2, 2->3 이 되겠죠. 

 그러나 이렇게 복잡한 방식은 자신있게 입력이 가능한 분이 아니면 그다지 권장은 드리지 않습니다. 기본적으로 비번이라는 건 본인은 입력이 쉬워야 합니다. 아무리 좋은 비번이라도 본인도 기억하기 힘들고 입력할 때도 힘들면 의미가 없죠. 


 여기까지 읽으셨다면 위에서 설명한 것 이외에도 또 다른 자신만의 아이디어가 솓아오르시는 분도 있을 실 것입니다. 또 처음에 말한대로 이미 사용하시는 분도 있겠죠. 그렇다면 그것을 본인만 이용하시면 됩니다. 위에서 든 것은 정말 예시이고 저도 100% 같은 방법은 사용하지 않습니다. 


 일단 사이트 별로 비번을 다르게 지정했다고 해도 사실 다른 계정이 털리지 말라는 법은 없습니다. 따라서 중요한 계정의 경우 최근에는 2차 인증 (예를 들어 OTP 같은) 방식이 앞으로 점차 도입될 것으로 예상됩니다. 


댓글

이 블로그의 인기 게시물

통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

 사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다.   문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다.  그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다.  사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다.  1. 입문자를 위한 책을 추천해달라  사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

  ( The katydid Prophalangopsis obscura has been lost since it was first collected, with new evidence suggesting cold areas of Northern India and Tibet may be the species' habitat. Credit: Charlie Woodrow, licensed under CC BY 4.0 ) ( The Museum's specimen of P. obscura is the only confirmed member of the species in existence. Image . Credit: The Trustees of the Natural History Museum, London )  과학자들이 1869년 처음 보고된 후 지금까지 소식이 끊긴 오래 전 희귀 곤충의 울음 소리를 재현하는데 성공했습니다. 프로팔랑곱시스 옵스큐라 ( Prophalangopsis obscura)는 이상한 이름만큼이나 이상한 곤충으로 매우 희귀한 메뚜기목 곤충입니다. 친척인 여치나 메뚜기와는 오래전 갈라진 독자 그룹으로 매우 큰 날개를 지니고 있으며 인도와 티벳의 고산 지대에 사는 것으로 보입니다.   유일한 표본은 수컷 성체로 2005년에 암컷으로 생각되는 2마리가 추가로 발견되긴 했으나 정확히 같은 종인지는 다소 미지수인 상태입니다. 현재까지 확실한 표본은 수컷 성체 한 마리가 전부인 미스터리 곤충인 셈입니다.   하지만 과학자들은 그 형태를 볼 때 이들 역시 울음 소리를 통해 짝짓기에서 암컷을 유인했을 것으로 보고 있습니다. 그런데 높은 고산 지대에서 먼 거리를 이동하는 곤충이기 때문에 낮은 피치의 울음 소리를 냈을 것으로 보입니다. 문제는 이런 소리는 암컷 만이 아니라 박쥐도 잘 듣는다는 것입니다. 사실 이들은 중생대 쥐라기 부터 존재했던 그룹으로 당시에는 박쥐가 없어 이런 방식이 잘 통했을 것입니다. 하지만 신생대에 박쥐가 등장하면서 플로팔랑곱

9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

( The final reconstruction. Credit: Oscar Nilsson )  그리스 아테나 대학과 스웨덴 연구자들이 1993년 발견된 선사 시대 소녀의 모습을 마치 살아있는 것처럼 복원하는데 성공했습니다. 이 유골은 그리스의 테살리아 지역의 테오페트라 동굴 ( Theopetra Cave )에서 발견된 것으로 연대는 9000년 전으로 추정됩니다. 유골의 주인공은 15-18세 사이의 소녀로 정확한 사인은 알 수 없으나 괴혈병, 빈혈, 관절 질환을 앓고 있었던 것으로 확인되었습니다.   이 소녀가 살았던 시기는 유럽 지역에서 수렵 채집인이 초기 농경으로 이전하는 시기였습니다. 다른 시기와 마찬가지로 이 시기의 사람들도 젊은 시절에 다양한 질환에 시달렸을 것이며 평균 수명 역시 매우 짧았을 것입니다. 비록 젊은 나이에 죽기는 했지만, 당시에는 이런 경우가 드물지 않았을 것이라는 이야기죠.   아무튼 문명의 새벽에 해당하는 시점에 살았기 때문에 이 소녀는 Dawn (그리스어로는  Avgi)라고 이름지어졌다고 합니다. 연구팀은 유골에 대한 상세한 스캔과 3D 프린팅 기술을 적용해서 살아있을 당시의 모습을 매우 현실적으로 복원했습니다. 그리고 그 결과 나타난 모습은.... 당시의 거친 환경을 보여주는 듯 합니다. 긴 턱은 당시를 살았던 사람이 대부분 그랬듯이 질긴 먹이를 오래 씹기 위한 것으로 보입니다.   강하고 억센 10대 소녀(?)의 모습은 당시 살아남기 위해서는 강해야 했다는 점을 말해주는 듯 합니다. 이렇게 억세보이는 주인공이라도 당시에는 전염병이나 혹은 기아에서 자유롭지는 못했기 때문에 결국 평균 수명은 길지 못했겠죠. 외모 만으로 평가해서는 안되겠지만, 당시의 거친 시대상을 보여주는 듯 해 흥미롭습니다.   참고  https://phys.org/news/2018-01-teenage-girl-years-reconstructed.html