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[혁신성장 청년인재] 인공지능을 활용한 보안전문가 양성과정
DAY 112 : 마지막 날 | 프로젝트 발표 | 혁신성장청년인재집중양성 후기 | IT국비교육 후기 | 멀티캠퍼스 국비교육 | 국비교육 장단점
# 920시간, 5개월 교육과정의 마지막 날이 왔다. 오늘 최종 프로젝트 발표 후에 수료식이 있다. 거리두기 지켜서 넓직넓직하게 사람들이 자리에 앉아있는 모습이다. 최종 발표 심사를 위해 외부 심사위원님들도 오셨다. # 세 팀 중 두번째 발표 순서! No Mask No Pass 라는 뜻을 가진 NMNP팀이 가장 먼저 발표를 했다. AI를 활용한 안면인식 + 물리적 보안 프로젝트이다. 사용자 얼굴 인식 후, 마스크를 쓰면 문을 열어준다 ㅎㅎ 그 다음은 우리조! 내가 발표하는 모습이다 ㅎㅎㅎ 마지막으로 ARGUS 팀이 발표를 했다. 이 팀은 인공지능을 활용한 내부정보 유출 탐지 솔루션을 개발했다. 프로젝트 발표가 끝날 때 마다 아주 예리한 질문들이 쏟아졌다. 이후 프로젝트 수상과 수료식이 있었다. # 후기 ..
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DAY 102 ~ 111 : 프로젝트 정리 | 프로젝트 보고서 작성 | 프로젝트 발표준비
# 이제 에이전트 개발이 완료가 되어서, 딥러닝 정확도 높이고 보고서 쓰면 프로젝트가 완수가 된다. 딥러닝 정확도를 올리고 올리고 해서 94%까지 올렸다. 테스트 해봤을 때 오탐도 확실히 많이 줄고 (기존 버전에서는 인터넷 익스플로러나 노트패드 이런 게 악성코드로 예측되었는데, 이제 이런 정상파일들은 정상이라고 나옴), XGBoost나 다른 알고리즘도 써봤는데 DNN으로 지금까지 개발한 모델이 제일 잘 나오는 것을 확인했따.. 그래서 걍 ㄱㄱ 하기로 글고 이제 보고서를 작성해야 한다. 여기 강사님들과 멘토님들은 보고서 작성을 엄청 중요하게 생각하신다. 프로젝트를 잘 해도 보고서가 구리면 빛을 못본다고 무척이나 강조하신다. 그림 넣을 때 사이즈나 그림 테두리 같은거.. 목차, 그림목차 이런 하나하나 디테일..
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DAY 96~101: 프로젝트 셋째주~ | 에이전트 개발 완료 | 딥러닝 feature 고도화 작업
# 지난 주 크게 두 가지 변경사항이 있었다. 하나는 데이터셋 변경, 다른 하나는 PE format 추출 방법 변경. 기존에 EMBER 데이터셋 사용에서 KISA 데이터셋 사용으로 바꾸었고, 메모리에서 PE format 읽는 걸 실행파일 바이너리에서 PE format읽는 것으로 바꾸었다. # 실행파일에서 읽는 것으로 바꾼 뒤, 에이전트 개발은 속도가 붙어 이번 주 내에 개발이 완료 되었다. 내가 만든 파이썬 화이트 리스트 코드와 C 에이전트와 embedding 도 완료했다. C랑 Python이랑 embedding 하는 게 좀 삽질이 있었지만 잘 마칠 수 있었다. 이것도 따로 정리를 하긴 해야겠다 ㅋㅋㅋㅋ (하면서 자료가 너무 없어서 꼭 한 번 정리를 해야겠다고 생각함) - "실행되는 프로세스 글로벌 후킹..
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EMBER 데이터셋 불러오기 | Colab 에서 내 드라이브 마운트해서 데이터 저장
플젝에서 EMBER 데이터셋 쓰려고 했는데, 못쓰게되었다. 사용법만 간단하게 정리! Colab에서 내 드라이브 마운트해서 진행했고, EMBER데이터 커서 다운받는데 오래걸림. # 드라이브에 마운트해서 내 드라이브에 ember dataset 다운받기 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') Mounted at /content/gdrive # 내 드라이브로 이동 cd /content/gdrive/My\ Drive /content/gdrive/My Drive # 폴더 하나 만들기 mkdir YAK_project # 생성한 폴더로 이동 cd YAK_project/ /content/gdrive/My Drive/YAK_project # ember..
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DAY 91~95 : 프로젝트 둘 째 주 | 두 가지 난관에 봉착하다... | EMBER dataset | 메모리에서 PE format 읽기
이번 주 월요일이 쉬는 날이었다. 오랜만에 쉬는 날이라 (내 생일도 껴있었고,,) 완전 푹 쉬다보니 플젝 다 까먹음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 암튼 플젝이 두 가지 난관에 봉착했다. # 하나는 PE format을 메모리에서 읽는 것이 어렵다는 점이다. 우리는 프로세스가 실행 되어 메모리에 올라간 후, 글로벌 후킹을 걸어 서스펜드 상태에서 메모리에 올라온 PE format을 읽어오려고 했다. 글로벌 후킹은 구현하였으나, 메모리에서 pe format을 읽는 게 넘 어려웠다. 이 주 차인데 진척이 없어서 고민이었다. 이 부분을 맡으신 분이 쉬지도 않고 열심히 하셔서 방향을 선뜻 바꾸자고 제의하기도 어려웠다. # 다른 하나는 EMBER 데이터셋에서 데이터 추출에 제약이 크다는 점이다. EMBER 데이터셋은 PE format..
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DAY 85 ~ 90 : 프로젝트 첫 주 | 착수보고서 | 일일보고서 작성
# 지난 주 프로젝트 방향성을 잡고 이번 주 부터는 개발에 돌입했다. 11월 2일에, 착수보고서와 일일보고서를 작성했다. 둘 다 초본은 내가 작성하고, 다른 팀원들은 계속 개발을 했다. 착수보고서 발표 이후엔 일정에 맞게 각자 할 일을 했다 ㅋㅋㅋㅋ # 일일보고서는 아래와 같이 작성했다. 앞으로 매일 일일보고서를 작성해서 제출해야한다. 이는 팀원이 매일 돌아가면서 작성하기로 했다. 서로 맡은 부분의 진행상황을 점검하고 돌아보는 데에 좋을 것이다. # 착수보고서는 아래와 같다 급하게 만들라고 하셔서 2~3시간만에 호닥 만든거라 퀄이 높지는 않다.. 몇 페이지만 대략 가져오면 이런 식으로 작성했다. 그래도 나쁘지 않은 피드백을 받았다. 대충 이런 식.... # 토요일 멘토링 이번 주 부터는 매 주 토요일마다..
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DAY84: 여섯번째 멘토링 | 주제 수정(최최최최최종.jpg) | 플젝 착수!
내가 팀 프로젝트 팀장을 맡았는데, GSAT시험 준비하느라 플젝에 신경을 많이 못썼다. 팀장이 손 놔버리니까 팀원들 일 진척도 지지부진해지는 걸 확 느꼈다. 결국, 지난 주 멘토링에서 거의 진전이 없는 상태로 이번 주에 멘토님들을 만나게 되었다. 우선 지난 주 OT 환경에서는 악성코드 감염이 어렵다 - 예를 들어 USB 포트도 다 철로 막아버리고, 망도 따로 운영하는데 어떻게 악성코드가 들어가냐? 백신 업데이트 하려다가 감염되는 경우도 있는데, 너희 백신을 왜 깔아야 되냐 - 는 문제가 있었다. 이에 대해 OT 환경보다는 IT 가 연결된 스마트팩토리 환경을 주제로 진행하기로 했다. 또, EMBER 데이터셋을 직접 살펴보고, EMBER데이터셋을 활용해서 악성코드 탐지 딥러닝 모델을 만들어봐도 괜찮을 것 같..
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DAY 79~83: 인공지능 테스팅
솔직히 이번 주는 수업을 거의 듣지 못했다. 11월 1일에 gsat 시험이라, D-7인 이번 주는 그냥 수업 안듣고 인적성 공부하기로 마음 먹음.. SW 테스팅 쪽도 전에 게임개발하시는 분들이랑 얘기해본적 있는데 ISTQB 이런 자격증 따면 좋다고 했었다. 연봉이 달라진다고ㅎㅎ 이 일주일 공부 과정이 약간 ISTQB 과정인거 같은데, 제대로 집중을 못해서 아쉽다. 아래는 직접 찾아본 Testing 시험 일정이다. 수업 듣는 김에 시험도 보면 좋을텐데, 시험 일정도 마땅치가 않다. www.sten.or.kr/exam/examlist.php STEN 1. 시험 결과는 일정에 기재된 성적발표일 오후 9시부터 “나의신청내역” 페이지에서 결과보기를 통해 조회가 가능합니다. 2. 자격증 배송은 성적발표일로부터 약 ..
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DAY78: 다섯 번째 멘토링 | 프로젝트 주제 심화시키기
오랜만에 오프라인에서 멘토님들을 뵈었다. 코로나때문에 온라인으로 멘토링을 진행해왔는데, 아무래도 직접 마주보고 이야기하는 회의가 훨씬 효율이 좋았다. 지난 번 멘토링에서 정했던 "OT에서 딥러닝을 활용한 악성프로그램 탐지" 주제를 심화시켰다. OT 환경에 대한 조사, 딥러닝을 어떻게 활용하여 악성코드를 탐지할 것인지 등에 대해 이야기를 나눴다. 우리끼리 주제와 역할, 일정을 노션에 정리한 후, 오후 6시 쯤에 멘토님들에게 발표를 진행했다. 멘토님께서 OT 환경이 망 분리된 상태라고 가정하면, 악성코드가 들어갈 수 없다는 의견을 주셨다. 백신을 사용할 필요가 거의 없고, 백신 프로그램이 오작동하면 그게 오히려 훨씬 위험하다고 하셨다. 또, 참고 데이터로 EMBER 데이터셋을 확인해보라는 의견도 있으셨다. ..
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DAY67-77: 머신러닝/딥러닝
지난 주에 numpy와 pandas 를 활용하여 dataframe생성, 시각화 등 기초적인 단계를 수행했다면, 이번 주 부터 약 이 주 동안은 머신러닝의 기초와 실습을 진행했다. 머신러닝 이론들과 수학적 방법들? 을 계산하는 과정이 쉽지 않았다. ㅎㅎ 그래도 실습을 하면서 진행하니, 지루하지는 않았다. 과정을 들으면서 정리를 잘 해두면 좋았을 텐데, 전에 지원했던 삼성전자 서류가 붙는 바람에 gsat을 준비하게 되었다. 수업 들으랴, 수업 끝나고 gsat 공부하랴 정신이 없었다.ㅠㅠ 이번 과정에서 진행한 몇몇 프로젝트들을 소개하면, 딥러닝 활용하여 주가 예측해보기, 손글씨(MNIST) 숫자 인식하기, 영상에서 개-고양이 인식하기 등.... 이론 공부와 실습을 참 많이도 했다. 삼성전자 gsat 끝나고 (..
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DAY66 : 프로젝트 주제 선정 멘토링
# 앞으로 약 한 달 간 지금까지 배운 것을 토대로 프로젝트를 진행한다. 오늘은 주제를 선정을 목표로 멘토링을 했다. 한 시간 가량 자신의 관심사를 조사하여, 프로젝트를 제안했다. 평소 네트워크 탐지나 IoT 에 관심이 있어서, 아래와 같은 플젝을 제안했다. # 프로젝트1: 머신러닝을 활용한 네트워크 탐지 및 시각화 기존에 "네트워크 트래픽을 분석 + Snort로 alert + ELK Stack으로 시각화" 프로젝트를 진행함. 여기서, alert를 Snort 룰 기반이 아닌 머신러닝으로 대체해서 하면 좋을 것 같습니다. 장점 - 기존에 했던 프로젝트를 발전시키는 거라, 빠른 진행 가능/ ELK 시각화 기 진행, 네트워크 트래픽 분석 경험다수 - 오픈소스를 사용해서, 개발 용이성 큼 한계 - 머신러닝이나 ..
Security
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현인과 대화
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현인과 대화 | 독후감
[책리뷰] 좋아보이는 것들의 비밀 : 사람들의 마음에 남는 색
# 나는 어떤 것들을 좋아보인다고 느낄까? 이 책도 학교 온라인 도서관에서 둘러보다 우연히 접하게 된 책이다. 흥미로운 제목에 이끌려 읽어보게 되었다. 좋아보이는 것들의 비밀. 나는 어떤 것들을 좋아보인다고 느낄까? 평소 좋고 싫고 하는 판단을 끊임없이 해왔으면서 왜 그렇게 생각해왔는지는 전혀 고려해보지 않았다는 사실을 깨달았다. 내가 무엇을 파는 사람이 아니더라도, 궁금해졌다. 왜 수 많은 까페 브랜드들 중에 사람들은 스타벅스를 좋아하는지. 티셔츠에 나이키 로고만 박혀도 제품이 좋아보이고 예뻐보이는지. 아래 두 옷의 가격을 예상해보자. 뭐가 더 값어치가 높을까? 나이키 로고 후드 나이키 로고가 없는 후드 사실 이 책을 읽기 시작하자마자 앉은 자리에서 두 세시간 안에 끝까지 읽어버렸다. 그런데 한 번 읽..
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현인과 대화 | 독후감
[책리뷰] 살아남은 것들의 비밀: VMD 이랑주 작가님과 함께 떠나는 세계 전통시장 여행
# 40여개국 150여곳의 전통시장 이 책은 학교 온라인 도서관을 둘러보다가 눈에 들어왔다. 10년이면 강산도 변한다는 속담이 무색하게 5년이면 모든 게 바뀌는 것만 같은 요즘, 살아남은 것들의 비밀이 무엇일까? 매일 수십 수백개의 제품이 쏟아지는데, 그 중 살아남는 것들에는 비법이 있나? 창업에 관심이 있는 나는 대체 어떤 상품이 살아남나 궁금하여, 책을 읽어보게 되었다. 특히 전통시장은 최근 대형마트와 경쟁하며 축소되는 추세이지 않나. 해외의 전통시장은 어떻게 살아남았는지 궁금하기도 했다. 작가님이 1년간 40여개국의 150여곳의 유명하고 오래된 전통시장을 방문하여, 오래 살아남은 시장의 비밀을 풀어나간다. 전 세계 다양한 시장과 상인의 모습, 상품들의 독특한 진열을 이미지로 첨부해주셨다. 그래서 책..
21세기생존기
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