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25. 침해대응&CERT (3) : Google Hacking을 통한 취약 • 노출정보 검색 이번 글에서는 직전 글에서 알아본 키워드를 직접 활용하여,실제로 구글에 노출되어 있는 취약정보 등을 직접적으로 찾아보는 과정을 수행한다. 즉, 구글링만을 통해서도 노출된 여러 가지 취약한 정보를 찾아볼 수 있다. 이를 위해서는 키워드를 최대한 많이 사용해 보고, 여러 자료들을 찾아보면서어떠한 검색 방법을 통해서 검색했을 때, 내용들이 나오는지 익혀놓을 필요성이 존재한다.  혼자 고민하고 응용하는 과정 또한 중요하지만,여러 레퍼런스 또한 찾아보고 응용하면서 내 것으로 만드는 과정도 중요하다고 할 수 있다.     구글 해킹(Google Hacking) 실습 - 개인 정보  intitle:"index of" "/userlist/" 웹 서버의 디렉토리 인덱스가 "/userlist/"라는 단어를 포함하고 있는 .. 2024. 7. 1.
6. AWS TechCamp [기본 과정] : Snowflake 데이터를 활용한 AWS 머신러닝 서비스 구축하기 2024년 6월 27일 (목) 2:00 PM – 5:00 PM    Snowflake  클라우드 기반의 데이터 웨어하우스 서비스 탄탄한 데이터 기반을 위한 요구 조건 끊임없는 데이터 사일로 현상 : 사일로는 운영의 복잡성을 증가시키고 분석을 위해서는 결국 데이터의 이동을 발생 → 통합된 데이터 : 단일 플랫폼에서 비정형 데이터 포맷, 오픈 포맷, 서드파티 데이터까지 모두 접근  숨은 비용 증가 : 최적화 작업을 위한 여러 가지 수동 작업과 여러 가지 서비스/기능을 통해
숨겨진 비용이 발생 → TCO 절약
: 완전 관리형 서비스를 사용하여 최소한의 시간, 노력, 전문 지식만으로 대규모 사용자 대상의 워크로드를 효율적으로 지원  단편적인 정책 : 시스템과 사용자 전반에 걸쳐 일관되지 않은 거버넌스 정책으로 .. 2024. 6. 27.
5. AWS TechCamp [기본 과정] : AWS에서 제안하는 Generative AI Application 모범사례 알아보기 2024년 6월 27일 (목) 9:00 AM – 12:00 PM    빅데이터의 확산에 따라 무한대에 가까운 컴퓨팅 리소스가 생겼으며, 머신러닝 기술도 혁신적으로 발전하고 있다.  생성형 AI  생성형 AI는 대화(가이드, 조언), 이야기, 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠와 아이디어를 생성한다.즉, 인간의 창의성을 증진시키고, 혁신을 이끌며, 다양한 유형의 정보를 종합하는 데 사용이 가능하다.방대한 데이터에서 사전 훈련된 대규모 언어 모델에 의해 구동되며, 일반적으로 이를 파운데이션 모델(Foundation Model)이라고 정의한다. 머신러닝 → 딥러닝 → 파운데이션 모델로 진화하며, 생성형 AI도 다양하고 복잡한 입력 데이터를 처리하여 더욱 다양하고 복잡한 출력을 제공해 준다. 전통적인 머신.. 2024. 6. 27.
4. AWS TechCamp [기본 과정] : Amazon Bedrock을 활용하여 상품리뷰 요약과 비디오 숏폼 만들기 2024년 6월 26일 (수) 2:00 PM – 5:00 PM    Amazon Bedrock  Foundation Model(FM)을 사용하여 Generative AI 애플리케이션을 손쉽게 만들고 확장하는 완전 관리형 서비스이다. Foundation Model(FM)광범위한 데이터를 적용시킨 머신러닝 모델으로, 범용적인 즉, 올라운드 플레이어라고 할 수 있다.FM은 여러 모델이 존재하며, 동작하는 방식이 모두 다르다.  Amazon Bedrock에서는 이것들을 통일시키기 위해 단일 API로 설계되어있다.이는 RAG에도 사용이 가능하며, 에이전트 기능, 서버리스 서비스를 지원한다. Amazon Bedrock 작동 방식1. FM 선택 Playground를 사용하여 FM을 실험해 보고 필요에 맞는 FM을 선.. 2024. 6. 26.

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