Python

이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 간소화된 AI 기반 SIEM 로그 분석 시스템을 구축할 것입니다. 우리의 초점은 로그 분석 및 이상 탐지에 있습니다. 로그를 수집하고, 경량 머신 러닝 모델로 이상을 탐지하며, 시스템이 자동으로 응답할 수 있는 방법에 대해서도 언급할 것입니다. 이 실습 개념 증명은 AI가 실용적이고 접근 가능한 방식으로 보안 모니터링을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여줄 것입니다. 목차 SIEM 시스템이란? 필수 조건 프로젝트 설정하기 로그 분석 구현 방법 이상 탐지 모델 구축 방법 테스트 및 결과 시각화 자동 응답 가능성 결론 SIEM…

파이썬이 객체를 + 또는 -와 같은 연산자와 함께 작동하게 하는 방법에 대해 궁금했던 적이 있나요? 또는 객체를 인쇄할 때 어떻게 표시하는지 알고 싶었나요? 답은 파이썬의 매직 메서드, 또는 던더(더블 언더) 메서드로 알려져 있습니다. 매직 메서드는 여러 작업 및 내장 함수에 대한 객체의 동작을 정의하는 데 사용되는 특수한 메서드입니다. 이것이 파이썬의 객체 지향 프로그래밍을 강력하고 직관적으로 만드는 것입니다. 이 안내서에서는 매직 메서드를 사용하여 더 우아하고 강력한 코드를 작성하는 방법을 배우게 됩니다. 이러한 메서드가 실제 시나리오에서 어떻게 작동하는지 보여주는 실용적인 예제를 볼…

리스트를 뒤집는 것은 파이썬 프로그래밍에서 기본적이며 알고리즘, 데이터 처리 및 일반적인 문제 해결에 자주 사용됩니다. 데이터 정렬, 순서를 역순으로 분석하거나 코드에 새로운 변화를 주고 싶을 때, 리스트를 뒤집는 방법을 알고 있어야 합니다. 이 가이드에서는 Python에서 리스트를 뒤집는 가장 효과적인 방법을 탐색할 것입니다. 각 기술을 상세히 설명하고 코드 예제를 제공하여 특정 문제에 최적의 방법을 선택할 수 있도록 도와드리겠습니다. 파이썬 여행을 시작하는 경우, DataCamp의 파이썬 입문 과정을 추천합니다. 이를 통해 리스트 처리와 데이터 구조와 같은 기본 개념을 학습할 수 있습니다. 파이썬에서 리스트를…

네트워크 트래픽을 실시간으로 시각화해 보고 싶은 적이 있었나요? 이 자습서에서는 Python과 Streamlit을 사용하여 대화형 네트워크 트래픽 분석 대시보드를 구축하는 방법을 배우게 될 것입니다. Streamlit은 데이터 분석 및 데이터 처리를 위한 웹 애플리케이션을 개발할 수 있는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 자습서를 마치면 컴퓨터의 NIC(네트워크 인터페이스 카드)에서 원시 네트워크 패킷을 캡처하고 데이터를 처리하며 실시간으로 업데이트되는 아름다운 시각화를 생성하는 방법을 알게 될 것입니다. 목차 네트워크 트래픽 분석이 중요한 이유 전제 조건 프로젝트 설정 방법 핵심 기능 구축 방법 Streamlit 시각화 작성 방법 네트워크…

AWS Lambda는 서버를 관리하지 않고 코드를 실행할 수 있게 해주는 강력한 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 서버 프로비저닝이나 유지보수를 걱정하지 않고 코드 작성에만 집중할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 첫 번째 함수 설정부터 다른 AWS 서비스와 통합하는 방법까지 AWS Lambda를 살펴볼 것입니다. 데이터 스트림 처리나 API 구축과 관련하여, 이 안내서는 AWS Lambda를 사용한 서버리스 배포를 시작하는 데 도움이 될 것입니다. AWS Lambda란 무엇인가요? AWS Lambda는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고 코드를 실행할 수 있는 아마존 웹 서비스(AWS)에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다. AWS Lambda는 필요할…

강화 학습 (RL)은 지도 및 비지도 학습과 더불어 세 가지 주요 기계 학습 패러다임 중 하나입니다. RL에서 에이전트는 누적 보상을 최대화하기 위해 환경과 상호 작용하는 방법을 학습합니다. 이는 시행착오를 통해 다양한 환경 조건에서 최적의 행동을 학습합니다. 인간 피드백이 포함된 강화 학습 (RLHF)은 에이전트가 각 단계에서 인간 입력에 기반해 행동을 수정할 수 있도록 합니다. RL은 자율 주행 자동차, 자동화 된 거래, 비디오 게임의 컴퓨터 플레이어, 로봇 훈련 등과 같은 문제를 해결합니다. 딥 신경망을 사용하여 RL 알고리즘을 적용할 때, 이를 심층 강화…

5일차에 오신 것을 환영합니다! 디지털오션의 12일! 어제, 당신은 생일 알림 서비스를 디지털오션 함수에서 실행하도록 설정했습니다. 이제 서버리스이고 클라우드 준비가 완료되었습니다. 🎉 오늘은 이 서비스를 자동화하여 스스로 일정에 따라 실행되도록 한 단계 더 나아갈 것입니다. 수동 입력은 필요 없습니다. 이 가이드를 끝내면, 당신의 서비스(또는 작업 중인 다른 함수)는 매일 정해진 시간에 자동으로 실행될 것입니다. 즉, 더 이상 스스로 트리거를 기억할 필요가 없습니다. 자동으로 작동합니다. 자동화의 이유? 어제 클라우드에 함수를 배포한 것은 큰 성과였지만, 수동으로 실행해야 한다면 자동화의 목적을 무색하게 합니다. 오늘의…

사이버 보안에서 허니팟은 시스템을 손상시키려는 잠재적 공격자를 유인하고 감지하도록 설계된 미끼 시스템입니다. 마치 열린 곳에 놓인 꿀단지가 파리를 유인하는 것과 같습니다. 이 허니팟을 시스템을 위한 보안 카메라로 생각해 보세요. 보안 카메라가 누가 건물에 침입하려고 하고 어떻게 하고 있는지를 이해하는 데 도움을 주듯이, 이 허니팟은 누가 시스템을 공격하려고 하고 어떤 기법을 사용하는지 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 이 튜토리얼이 끝나면 Python으로 데모 허니팟을 작성할 수 있고 허니팟이 어떻게 작동하는지 이해하게 될 것입니다. 목차 허니팟의 유형 이해하기 개발 환경 설정 방법 코어…

소개 우리는 Python 내장 함수 map()을 사용하여 반복 가능한 객체(예: 리스트 또는 사전)의 각 항목에 함수를 적용하고 결과를 검색하기 위한 새로운 이터레이터를 반환할 수 있습니다. map()은 맵 객체(이터레이터)를 반환하며, 이를 프로그램의 다른 부분에서 사용할 수 있습니다. 또한 맵 객체를 list() 함수나 다른 시퀀스 유형에 전달하여 이터러블을 생성할 수 있습니다. map() 함수의 구문은 다음과 같습니다: map(function, iterable, [iterable 2, iterable 3, …]) for 루프를 사용하는 대신, map() 함수는 반복 가능한 객체의 모든 항목에 함수를 적용하는 방법을 제공합니다. 따라서 아이템을 다른 이터러블로…