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[정보보안기사] 실기대비 요약 #6(네트워크 보안)

○ netstat 옵션 - -a : 모든 소켓 정보 출력 - -p : 지정한 프로토콜 연결 표시 - -n : 네트워크 주소를 숫자로 표시 - -e : 이더넷의 통계 표시 - -r : 라우팅 정보 출력 - -i : 네트워크 인터페이스에 대한 정보 출력 - -s : 각 네트워크 프로토콜(IP, TCP, UDP, ICMP)에 대한 통계정보 출력 ○ VPN 계층별 터널링 프로토콜 - 2계층 : PPTP, L2TP, L2F - 3계층 : IPSec(Transport Mode, Tunnel Mode) ○ 라우터의 no ip unreachables 설정 - 개념 : 송신할 수 없는 패킷이 나타나면 라우터는 최초출발지로 ICMP Unreachable 메시지를 보내게 된다. - 보안관점 : DoS 공격으로 이용당할 수 ..

정보보안기사 2022.04.08

[정보보안기사] 실기대비 요약 #5(네트워크 보안)

○ IP 스푸핑(IP Spoofing) - 트러스트 관계가 맺어져 있는 서버와 클라이언트를 확인한 후 클라이언트에 DoS 공격을 하여 연결을 끊는다. 그리고 공격자가 클라이언트의 IP주소를 확보하여 서버에 실제 클라이언트처럼 패스워드 없이 접근하는 공격이다. - 트러스트 관계를 쓰지 않는 것이 최상의 대책이다. 트러스트 관계는 신뢰관계에 있는 시스템간에 별도의 로그인 없이 IP 기반의 인증을 수행하고 접속하는 방식을 말한다. ○ TCP 세션 하이재킹 공격 - TCP의 세션 관리 취약점을 이용한 공격, TCP의 세션 식별정보를 공격자가 위조하여 세션을 탈취하는 방식으로 공격자는 정상적인 사용자의 출발지 IP와 Port로 위조하고 SN을 예측하여 탈취하게 된다. - TCP 신뢰성 기반으로 한 연결을 이용한 ..

정보보안기사 2022.04.07

[정보보안기사] 실기대비 요약 #4(네트워크 보안)

○ 데이터링크 계층 : MAC(48비트, 상위-벤더코드, 하위-벤더 내 할당코드) - 회선제어 : 복수의 통신 회선 사이에서 데이터의 상호 전송 제어 - 흐름제어 : 통신 당사자 간의 데이터 흐름을 규제 - 오류제어 : 전송 도중 발생한 부호 오류를 검출, 순방향오류정정, 자동 재전송 요구(ARQ) ○ 네트워크 계층 : 경로선택 및 라우팅 기능 - VLAN : 포트기반, MAC기반, 네트워크기반, 프로토콜기반 구성 - 태깅(Tagging) : 어떤 VLAN에 소속되는지 다른 스위치에게 알리는 기능 - ARP(IP->MAC), ARP Spoofing(MAC 주소 속이느 공격), 스위치환경에서의 스니핑 공격(스위치 재밍) - NAT : 12개의 서브넷 ID를 원할 경우 255.255.255.240 - IPv..

정보보안기사 2022.04.07

[정보보안기사] 실기대비 요약 #3(시스템 보안)

○ 로그 - lastlog -u algisa #algisa라는 ID를 가진 사용자의 최근 로그인 기록 추적 - lastlog -t 5 #현재로부터 5일 이내에 접근한 로그인 기록 추적 - last reboot #wtmp 파일에 저장된 정보 중 시스템 재부팅 기록 추적 - lastb #btmp 파일에 저장된 로그인 실패 기록 추적 ○ 윈도우 인증과정 구성요소 - LSA(Local Security Authority) : 시스템 자원에 대한 접근권한 검사 - SAM(Security Account Manager) : 사용자/그룹 계정정보에 대한 DB 관리 - SRM(Security Reference Monitor) : 인증된 사용자에게 SID(Security ID) 부여 ○ SID 구조 - Administrat..

정보보안기사 2022.04.06

[정보보안기사] 실기대비 요약 #2(시스템 보안)

○ utmp, wtmp, acct/pacct - utmp(x) : 시스템에 현재 로그인한 사용자들 상태 - w, who 명령 - wtmp(x) : 사용자가 로그인 또는 로그아웃할 때 기록 - last 명령 - acct/pacct : 사용자들에 의해 실행된 모든 명령 기록 - lastcomm 명령 ○ tail -f /var/log/secure : tail 명령을 이용해 secure 로그를 실시간 모니터링 ○ lastlog, btmp, xferlog - /var/log/lastlog : 각 사용자들이 가장 최근에 로그인한 기록을 담고 있는 파일, lastlog 명령어 - /var/log/btmp : 실패한 로그인 시도(유닉스의 경우 /var/log/loginlog) - /var/log/xferlog : FT..

정보보안기사 2022.04.06

[정보보안기사] 실기대비 요약 #1(시스템 보안)

○ Windows Server OS 사용자 계정관리방식 - 워크그룹방식 : 액티브 디렉토리 DB - 도메인 방식 : %SystemRoot%\System32\config\SAM에 저장 ○ 이벤트뷰어, 보안로그 - 보안로그 : Login Success/Fail, Network Login - 시스템로그 : System Start/Halt, RDP Connection - 응용프로그램 로그 : Add/Del Member in group, Application Error ○ 윈도우 감사정책 - 시스템 이벤트 정책, 계정 로그온 이벤트 정책, 프로세스 추적 정책 ○ 참조모니터 : 접근통제모델에서 정보를 사용하는 주체가 객체에 접근하는 규칙을 통제하고 감시하는 것 ○ 쉘 : 사용자와 커널이 대화하는 인터페이스 기능 제..

정보보안기사 2022.04.06

[멀티미디어콘텐츠제작전문가] 2022년 제1회 멀티미디어콘텐츠제작전문가 필기 후기

안녕하세요! 오늘은 조금은 생소하실수도 있는 멀티미디어콘텐츠제작전문가 필기 시험을 보고 왔습니다! 저 또한 준비할 때 시험 후기가 얼마 없어서 어려움이 있었는데요, 제 후기가 다른분들께 도움이 될거라 생각하고 몇자 적어보겠습니다 :) 멀티미디어콘텐츠제작전문가 시험이란? 멀티미디어콘텐츠제작전문가는 한국산업인력공단(Q-net)에서 주관하는 기사에 준하는* 시험으로, 필기시험, 실기시험을 차례로 응시하여 합격하면 자격이 주어지게 됩니다! * 학점은행제에서 해당 자격증을 18학점으로 인정하므로, 기사에 준하느 자격증으로 기재 필기는 PBT(Paper Based Test) 방식의 시험으로 객관식 80문제를 2시간 30분 이내에 풀어주시면 됩니다! 시험은 오후 1시 30분~4시까지 치뤄지는데, 시험 시간의 절반이 ..

[빅데이터분석기사] 파이썬 머신러닝(ML) 기본 틀 맛보기

일단 아래의 머신러닝 전 과정을 한번 훑고, 세부적으로 공부할 것 ---분석데이터 검토--- import pandas as pd data=pd.read_csv('데이터명', encoding='utf-8') data.head() print(data.shape()) ---특성(X)과 레이블(y) 나누기--- X1=data[['a', 'b', 'c']] y=data[['z']] ---train, test 데이터셋 나누기--- from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X1, y, stratify=y, random_state=42) ---정규화(MinMax)--- fr..

[빅데이터분석기사] 교차분석(Cross-tabulation Analysis)

교차분석(Cross-tabulation Anlaysis) 비교 대상이 되는 항목들의 빈도를 이용하여 자료 간 관계의 유의성을 파악할 때 사용한다. 주로 '범주형' 자료 간의 관계를 확인하는 데 쓰이며, 전체 비율을 통해 예상빈도를 구하여 실제빈도와의 차이를 대조하는 방식이다. 아래는 당뇨환자 25명과 당뇨가 없는 정상인 75명의 인원 총 100명의 비만 유무를 조사한 결과이다. 100명 가운데 비만(20)과 정상(80) 체중의 구성비가 1:4이므로 당뇨환자군 안에서 비만과 정상의 비율 역시 1:4, 비환자군 안에서도 1:4의 비율로 환자 수가 도출될 것을 예상해 볼 수 있다. 이를 기대빈도(예상빈도)라 한다. 당연히 실제로 빈도수는 예상과 다를 것이다. 관측빈도 부분을 보면 당뇨환자 25명 중 비만인 사..

[빅데이터분석기사] 연관규칙분석(Association Rule Analysis)

연관분석 연관분석이란, 대량의 트랜잭션 정보로부터 개별 데이터(변수) 사이에서 연관규칙(x면 y가 발생)을 찾는 것을 말한다. 가령 슈퍼마켓의 구매내역에서 특정 물건의 판매 발생 빈도를 기반으로 'A 물건을 구매하는 사람들은 B 물건을 구매하는 경향이 있다.'라는 규칙을 찾을 수 있다. 다른 말로 장바구니 분석(Market Basket)이라 한다. 연관규칙 조건 결과의 빈도수를 기반으로 표현되기 때문에 비교적 결과를 쉽게 이해할 수 있다. 구매내역의 자료 구조를 가지기 때문에 특별한 전처리 과정을 필요로 하지 않는다. 그러나 품목의 개수가 늘어남에 따라 분석에 필요한 계산의 수가 기하급수적으로 증가하는 단점이 있다. 넷플릭스(Netflex)도 연관규칙을 추천 알고리즘에 적용했다. A영화에 대한 시청 결과..

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