정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 4
정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 4 제 6장, 악성 코드 - 악성 코드 : 의도적으로 사용자에게 피해를 주기 위해 만든 악의적 목적을 가진 프로그램 및 매크로, 스크립트 등으로 컴퓨터에서 작동하는 실행 가능한 모든 형태 - 바이 러스 : 1984년 개념이 정립이 됨, 자기 자신을 복제하여 대상 프로그램을 포함하여 해당 프로그램을 감염 시키는 것. 1988년 모리스 윔, 1999년 매크로 바이러스 출현, 2001년 코드레드 윔, 2005 MMS로 악성코드 전파. 컴 워리어 등장, 바이러스, 윔, 트로이목마, PUP, 다운로더, 드로퍼, 런처, 애드웨어, 스파이웨어, 랜섬웨어, 백도어, 익스플러잇, 봇, 스캐어웨어 등의 바이러스가 있다. 1) 부트 바이러스 : POST, CMOS, 운영체제..
2022. 2. 20.
정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 3
정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 3 제 4장, 웹 보안 웹 WWW ( World Wide Web ) 프로토콜 : FTP, Telnet, HTTP, SMTP, POP 등 웹 언어 : HTML, PHP, ASP, JSP, Java, Javascript, Python HTTP Request : 웹 서버에 데이터를 요청하거나 전송할 때 보내는 패킷 Get, Post, Head, Options, Put, Delete, trace 등의 방식이 있음 Get 방식 : 파라미터로 값을 전달하여 보안에 취약 Post 방식 : HTTP 헤더에 데이터를 전송하여 Get 방식보다는 처리 속도는 늦음 HTTP Response : 클라이언트 요청에 대한 응답 패킷 200 : 성공, 300 : 리다이렉토, 400:..
2022. 1. 17.
정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 2
정보보안개론 : 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 2 제 3장, 네트워크 보안 Dos, DDos, 스니핑 공격, 스푸핑 공격 세션 하이재킹 공격, 무선 네트워크 공격과 보안 OSI 7계층(ISO기구에서 표준화함) - 물리 계층>데이터링크 계층>네트워크 계층> 전송 계층> 세션 계층> 표현 계층>응용프로그램 계층 물리 계층 : 랜선, 랜 케이블, 광 케이블 데이터 링크 계층 : point to point 간 신뢰성 있는 전송을 위한 것, Mac 주소 할당 - 대표적인 프로토콜은 이더넷, 대표적인 장비는 스위치(랜 공유기) 네트워크 계층 : 라우팅, 흐름제어, 세그먼테이션, 오류 제어 등을 수행 - 대표적인 장비는 라우터, L3 스위치 - 여러개의 노드를 거쳐 경로를 찾기 위한 주소는 IP 전송 계층 : e..
2022. 1. 8.
정보보안개론: 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 1
정보보안개론: 한 권으로 배우는 핵심 보안 이론 1 제1장, 정보 보안의 이해 1960년대 : 유닉스 개발, 전화망 침입으로 무료 전화 해킹 1970년대 : MS 개발, 애플 탄생 1980년대 : DOS 개발, 네트워크 해킹의 시작, GNU 프로젝트 시작 1990년대 : 리눅스 발표, 윈도우NT 발표, 넷스케이프 개발(브라우저) 2000년대 : DDos 공격, 윔과 바이러스, 개인정보 유출과 도용, 전자상거래 교란 2010년대 : 농협 사이버 테러, 스마트폰 해킹 보안의 3대 요소 : 기밀성, 무결성, 가용성 기밀성 : 인가된 사람만 접근 가능 무결성 : 권한을 가진 사람이 인가한 방법으로만 정보를 변경하는 것 가용성 : 필요한 시점에 접근을 하여 이용 가능 + 인증성, 책임추적성 + 2010년부터 행정..
2022. 1. 6.
텐서플로로 배우는 딥러닝 1
텐서플로로 배우는 딥러닝 1 AI 인공지능 딥러닝 빅데이터 + GPU + Better Algorithm 1980년대부터 고안된 내용, CNN, RNN 머신러닝 지도 학습(supervised Learning) : (x , y) 정답에 대한 쌍으로 학습화 ex) 분류, 회귀 문제 비지도 학습(unsupervised Learning) : 정답 레이블이 아닌 데이터만으로 학습, 숨겨진 특징을 찾는 것 ex) pca기법, 오토인코더 강화 학습(reinforcement Learning) : Agent 가 데이터를 수집, 이것에 대한 보상을 얻으며 학습 ex) 알파고, Q-러닝, DQN기법 활용 컴퓨터 비전 ex) 물체 검출 Object Detection 자연어 처리 ex) 기계 번역, 챗봇 음성 인식 ex) 애플 ..
2021. 7. 9.