분류 전체보기155 KISA BPFDoor 악성코드 점검 가이드 배포 관련 대응 BPFDoor 악성코드: 점검 가이드와 대응 방법 최근 SKT에서 발생한 대규모 개인정보 유출로 인해 . 이번 사건은 악성코드, 특히 BPFDoor라는 악성코드가 연루된 것으로 의심되고 있어 이에 대한 대응이 필요합니다.한국인터넷진흥원(KISA)의 BPFDoor 악성코드 점검 가이드를 바탕으로, 이 악성코드의 특징과 시스템 점검 방법을 자세히 정리한 포스팅입니다.BPFDoor 악성코드란?BPFDoor는 Berkeley Packet Filter(BPF)를 악용해 시스템에 침투하는 정교한 악성코드입니다. 이 악성코드는 주로 리눅스 시스템을 타겟으로 하며, 네트워크 트래픽을 조작하거나 백도어 역할을 수행해 공격자가 시스템에 지속적으로 접근할 수 있도록 합니다. SKT와 같은 대규모 통신사나 기업 네트워크가 이.. 2025. 5. 27. TabNet Introduction TabNet은 2019년에 Google Research에서 발표한 딥러닝 기반의 트리 구조 모델로, 특히 Tabular Data 형태의 데이터에 최적화된 모델. TabNet은 Gradient-based Learning을 통해 최적화되며, 주요 특징으로 해석 가능성과 효율성을 들 수 있음 이름생년월일국어 점수영어 점수수학 점수홍길동1992년7월17일100점90점70점희동이1992년4월3일90점100점100점Tabular Data 예시 Tabular Data과 딥러닝은 다른 데이터 셋 ( Raw형 데이터 셋, 이미지, 영상 .. ) 과 비교하여 효과적인 성능을 보여주지 못하는 추세로, 비정형 데이터를 활용한 딥러닝을 사용하거나 feature engineering에 집중하여 머신 러닝.. 2024. 8. 4. 머신러닝 알고리즘 - KNN & SVM KNN KNN은 사례 기반 학습 중 하나로 별도의 모델 생성 없이 인접 데이터를 분류/예측하는데 사용할 수 있다.Lazy Learning : 모델을 미리 만들지 않고, 새로운 데이터가 들어오면 계산을 시작KNN, Native Bayes데이터로부터 모델을 생성하고 분류/예측하는 것은 Model-Based Learning 이라고 한다. K-Nearest Neighbors : K 개의 가까운 이웃을 찾고, 학습 데이터 중 K개의 가장 가까운 사례를 사용하여 분류 및 수치를 예측한다. 알고리즘 동작 방식새로운 데이터를 입력모든 데이터들과의 거리를 계산가장 가까운 K개의 데이터를 선택K개의 데이터의 클래스를 확인함다수의 클래스를 새로운 데이터의 클래스로 예측함 KNN에서는 알맞은 K를 선정하는 것이 KN.. 2024. 6. 21. 머신러닝 알고리즘 - Boosting Boosting 부트스트랩 샘플(무작위 표본 추출 시행)을 추출하는 과정에서 각 자료에 동일한 확률을 부여하는 것이 아니라 분류가 잘못된 데이터에 더 큰 가중을 주어 표본을 추출한다.약 분류기를 순차적으로 학습하는 앙상블 기법예측을 반복하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여하여 오류를 개선 > Bagging : 무작위 복원 추출로 부트스랩 샘플을 추출함> Boosting : 부트스트랩 샘플을 추출하는 과정에서 각 자료의 동일한 확률을 부여하는 것이 아니라 분류가 잘못된 데이터에 더 큰 가중을 두어 표본을 추출함 Boosting의 종류AdaBoostGradient BoostXG Boost [1] AdaBoost ( Adaptive Boosting )간단한 약 분류기들이 상호보완하도록 순차적으로 학.. 2024. 6. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 39 다음 반응형
