일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- ZIP
- main
- rps.apk
- 인자 전달
- Android 디컴파일
- 데이터베이스
- db
- Android 서명
- enumerate
- android
- SECCON
- r
- RPS
- Python
- Pay1oad
- 릴레이션 생성
- CodeEngn
- select
- ADB
- Database
- Programming
- __name__
- SQL
- __main__
- sys
- 무결성 제약조건
- 스키마 생성
- 데이터 무결성
- Today
- Total
목록분류 전체보기 (58)
블로그
기사 링크 http://www.ciokorea.com/t/37/%eb%b3%b4%ec%95%88/124668 기사 내용 발췌 비디오 게임 수요가 증가한다는 점을 이용해 사이버 범죄자가 인기 게임으로 위장한 악성코드를 유포하고 있는 것을 발견했다고 카스퍼스키가 밝혔다. 2018년 6월 초부터 2019년 6월 초의 12개월간 이러한 공격에 당한 사용자는 93만 명이 넘는 것으로 나타났다. 그 중 약 1/3 이상은 3가지 게임에 집중됐다. ... 연구진은 미출시 게임을 가장해 사용자가 악성 파일을 다운로드하도록 유인하는 시도가 있음을 발견하기도 하였다. ...
통계 분석 기법을 이용한 가설 검정(1) T검정 't 검정(t-test)'은 두 집단의 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아볼 때 사용하는 통계 분석 기법입니다. compact 자동차와 suv 자동차의 도시 연비 t검정 먼저 mpg데이터를 불러와 class,cty변수만 남긴 뒤 class변수가 "compact"인 자동차와 "suv"인 자동차를 추출하겠습니다. mpg % filter(class %in% c("compact", "suv"))t.test()를 이용해 t검정을 하겠습니다. 앞에서 추출한 mpg_diffl데이터를 지정하고, ~기호를 이용해 비교할 값인 cty(도시 연비)변수와 비교할 집단인 class(자동차 종류)변수를 지정합니다. t.test(data = mpg_diff, ..
가설(Hyphothesis) 모수에 대한 예상, 주장, 또는 단순한 추측 귀무가설 또는 영가설(Null Hypothesis, H0) 통계학에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 대립가설(Alternative Hypothesis, H1) 귀무가설에 대립하는 명제이다. 즉, 귀무가설에 반대되는 가설이다. 가설검정 증거를 수집하여 가설이 맞는지 확인하는 단계 유의수준 객관적인 증거가 95% 필요하다. 그런데 그렇다고 해서 꼭 그런것이 아니다. 이럴때 발생하는 것이 오류이다. 유의확률 귀무가설을 가정하였을 때 표본 이상으로 극단덕인 결과를 얻을 확률이다. 실험의 유의확률은 0~1 사이의 값을 가진다. p-value 관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 정도를 0에서 1사이의 수치로 표현한 것이다. p-val..
인터랙티브 그래프란? 인터랙티브 그래프(Interactive Graph)란, 마우스 움직임에 반응하며 실시간으로 형태가 변하는 그래프를 말합니다. 그래프를 HTML 포맷으로 저장하면, 일반 사용자들도 웹 브라우저를 이용해 그래프를 조작할 수 있습니다. plotly패키지로 만들기 패키지 준비하기 install.packages("ploty") library(ploty) ggplot2로 그래프 만들기 ggplot2로 만든 그래프를 ploty패키지의 ggplotly()에 적용하면 인터랙티브 그래프가 만들어집니다. library(ggplot2) p
기사 링크 https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=79780 기사 내용 발췌 특정 게시판 취약점 악용해 공격...DB 탈취 가능성도 배제 못해 SQL 인젝션 공격 예방 위해선 모든 입력값에 대한 적절한 검증절차 설계·구현 ... SQL 인젝션 취약점은 데이터베이스와 연동된 웹 어플리케이션에서 입력된 데이터에 대한 유효성 검증을 하지 않아 발생하는 취약점으로, 취약한 웹 어플리케이션은 사용자로부터 입력된 값을 필터링 과정 없이 넘겨받아 동적 쿼리(Dynamic Query)를 생성한다. ... 나의 의견 웹해킹에서 가장 기초적인 것으로 알려진 SQL인젝션으로 사이트에서 피해를 입다니 정말 큰 문제라고 생각한다. 많은 기업들이 처음에 개발할 당시에 보안에 무게를 두고서 ..
기사 링크 http://www.ciokorea.com/t/37/%EB%B3%B4%EC%95%88/123147 기사 내용 발췌 기업 네트워크에 연결된 수백만 개 IoT 기기의 40% 이상이 암호화되지 않았다는 조사 결과가 나왔다. 이는 방대한 수의 기기가 중간자(MitM) 공격에 노출돼 있음을 의미한다. 이를 악용하면 해커가 데이터를 빼내거나 변조할 수 있다. ... 일반적인 컴퓨터에서도 악성 코드를 감지하는 데 다소 시간이 걸리는데, 해킹된 IoT 기기를 찾아내는 것은 더 어렵다. 적발되기 전까지는 해커에게 네트워크에 대한 은밀한 백도어를 제공하게 된다. ... 나의 의견 일반적인 컴퓨터에서도 악성코드를 감지하는데 다소 시간이 걸리는데, 해킹된 IoT 기기를 찾는 것이 어렵다는 것은 이미 우리 주변에 감..

지도 시각화 지역별 통계치를 색깔의 차이로 표현한 지도를 '단계 구분도(Choropleth Map)'이라고 합니다. 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 단계 구분도는 ggiraphExtra패키지를 이용하여 만듭니다. # 패키지 설치 install.packages("ggiraphExtra") # 패키지 로드 library(ggiraphExtra) R에 내장된USArrests데이터를 이용해서 만들어보겠습니다. USArrests데이터는 지역명 변수가 따로 없습니다. 따라서 tibble패키지의 rownames_to_column()을 이용해 state변수로 바꿔 새 데이터 프레임을 만들겠습니다. library(tibble) crime

텍스트 마이닝 문자로 된 데이터에서 가치 있는 정보를 얻어 내는 분석 기법을 '텍스트 마이닝(Text mining)' 텍스트 마이닝 준비하기 패키지 준비하기 한글 자연어 분석 패키지인 KoNLP(Korean Natural Language Processing)를 이용하면 한글 데이터로 형태소 분석을 할 수 있습니다. KoNLP는 자바(JAVA)가 설치되어있어야 하므로 자바를 설치해줍니다 저 같은 경우에는 java_1.8.0_211버전을 설치했습니다. KoNLP를 사용하려면 rJAVA, memoise패키지가 필요하므로 설치하고, 필요한 라이브러리를 로드해줍니다. # 패키지 설치 install.packages("rJAVA") install.packages("memoise") install.packages("K..