분류 전체보기137 [Cloudgoat] Cloud Breach S3 시나리오 환경 OS: Kali Linux 2022.2 IP: 192.168.211.128 취약점 개발자의 실수로 인한 Reverse Proxy 환경구성 미흡 설정 값이 잘못되어 Reverse Proxy로 동작하는 EC2 서버의 IP 주소 exploit 흐름도 공격자가 EC2 인스턴스의 IP를 발견했다는 가정 하에 흐름이 진행된다. (VPC- EC2, S3를 사용해서 실습) 다양한 방법을 통해 분석을 진행하며 해당 EC2 인스턴스가 Reverse Proxy 서버 역할을 수행함을 알게 됨 EC2 서버를 Reverse Proxy로 구성하는 경우는 온프레미스 환경 → 클라우드 환경으로 전환하는 과정에서 자주 있는 상황 2번의 결과를 알게 된 공격자는 curl 명령을 통해 웹 서버에 요청을 보냄. 이때 호스트 헤.. 2023. 6. 2. Cloudgoat 환경구축 깃허브 링크 GitHub - RhinoSecurityLabs/cloudgoat: CloudGoat is Rhino Security Labs' "Vulnerable by Design" AWS deployment tool 액세스 관리 > 사용자로 접속 2. 사용자 추가 3. 사용자 이름: cloudgoat 4. 권한 설정: 그룹 만들어서 하던가 아니면 기존 거 권한 복사하던가 맘대로 (난 AdministratorAccess 정책이 설정된 cloudgoat 그룹을 하나 만들어서 추가함) 5. 사용자 생성 6. 잘 생성되어 있는지 확인 7. 사용자 > cloudgoat > 보안 자격 증명으로 접속 8. 하단에 액세스 키 만들기 선택 → 액세스 키 모범 사례 및 대안 : Command Line Interface(.. 2023. 6. 2. [Neo4j] Graph Data Science-머신러닝(Machine Learning) GDS의 머신러닝이란? Neo4j에서 그래프를 생성하고 Python, Apache Spark 등과 같은 머신 러닝 학습을 수행하기 위해 다른 환경으로 내보낼 수 있어야 한다. 이러한 외부 프레임 워크는 사용자가 정의할 수 있는 유연성을 갖고 있다. GDS의 머신러닝은 그래프 머신러닝 학습 패턴, 파이프라인 객체 및 관리, 노드 분류, 링크 예측 등을 할 수 있다. - Neo4j에서 그래프 기반 머신러닝 도구를 사용해야 하는 이유 1. 복잡한 모델 디자인 관리 2. 강력한 데이터베이스 결합을 통한 빠른 프로덕션 경로 3. 개발 및 테스팅 GDS의 ML 파이프라인 및 모델 GDS는 end-to-end ML 워크플로를 위한 관리형 파이프라인을 제공한다. 데이터 선택, 기능 엔지니어링, 데이터 분할, 하이퍼 파.. 2023. 1. 6. [Neo4j] Graph Data Science-그래프 알고리즘(Graph Algorithms) 이번에는 다양한 알고리즘 계층과 알고리즘의 다양한 실행 모드 및 GDS에서 알고리즘을 실행하는 데 필요한 메모리를 추정하는 방법에 대해서 공부해볼 것이다. 계층 GDS 알고리즘은 알파, 베타, 프로덕션 세 계층으로 분류된다. 계층 설명 접두사 알파 알고리즘이 실험적이며 언제든지 변경되거나 제거될 수 있음을 나타낸다 gds.alpha. 베타 알고리즘이 프로덕션 품질 계층의 후보임을 나타낸다 gds.beta. 프로덕션 품질 알고리즘이 안정성 및 확장성과 관련하여 테스트되었음을 나타낸다 gds. 실행 모드 GDS 알고리즘에는 알고리즘 결과를 처리하는 방법을 결정하는 4가지 실행모드가 있다. 실행모드 설명 stream 알고리즘의 결과를 레코드 스트림으로 반환한다. stats 요약 통계의 단일 레코드를 반환하.. 2023. 1. 5. [Neo4j] Graph Data Science-사이퍼 프로젝션(Cypher Projection) 네이티브 프로젝션 효율성과 성능에 최적화되어 대규모 그래프 데이터 과학을 지원 Cypher 프로젝션 탐색적 분석, 실험 및 더 작은 그래프 프로젝션을 지원하기 위해 유연성과 사용자 정의에 최적화 GDS에는 네이티브 프로젝션과 사이퍼 프로젝션이라는 두 가지 프로젝션 유형이 있다. 이번에는 사이퍼 프로젝션에 대해서 공부해보자! https://liz09045.tistory.com/153 [Neo4j] Graph Data Science-네이티브 프로젝션(Native Projection) 네이티브 프로젝션에 대하여 네이티브 프로젝션은 Neo4j 스토어 파일에서 직접 읽어 최고의 성능을 제공한다. 개발 및 생산 단계 모두에 적합하다. [기본 프로젝션의 기능] - 노드 및 관계 요소를 liz09045.tistory... 2023. 1. 5. [Neo4j] Graph Data Science-네이티브 프로젝션(Native Projection) 네이티브 프로젝션이란? GDS에는 네이티브 프로젝션과 사이퍼 프로젝션이라는 두 가지 프로젝션 유형이 있다. 네이티브 프로젝션 효율성과 성능에 최적화되어 대규모 그래프 데이터 과학을 지원 Cypher 프로젝션 탐색적 분석, 실험 및 더 작은 그래프 프로젝션을 지원하기 위해 유연성과 사용자 정의에 최적화 네이티브 프로젝션은 Neo4j 스토어 파일에서 직접 읽어 최고의 성능을 제공한다. 개발 및 생산 단계 모두에 적합하다. * 사이퍼 프로젝션에 대한 글은 다음 게시글에 있다! 기본 프로젝션의 기능 - 노드 및 관계 요소를 그대로 프로젝션 하기 - 숫자 노드 및 관계 속성 포함하기 - 관계 방향 변경 - 병렬 관계 집계 위 기능들은 다양한 유형의 분석 워크 플로 및 알고리즘에 대한 투영을 준비하는데 도움이 된다.. 2023. 1. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 23 다음
