기존 진행했던 프로젝트 및 여러 해외 자료들을 보며 docker가 흔하게 사용되는 것은 다들 알고 있을 것이며, 나 또한 원리는 정확히 파악하지 못한 채 사용해 왔다. 매번, Docker는 정확히 무엇이고 왜 이렇게 이슈가 되는 것일까?라는 생각이 있었지만 이번 포스팅을 통해 Docker가 어떻게 등장하게 되었는지? Docker란 무엇인지 알아보고자 한다. 1. Docker의 등장 배경 Docker의 등장 배경에는 여러 가지 이유가 있지만, 가장 큰 이유는 클라우드 환경의 발전과 환경 관리(버전 관리)의 문제라고 생각한다. 기존 시스템에서 여러 애플리케이션을 구동하고 배포하기 위해서는 하나로 통일된 형태의 환경설정이 필요했으며 이는 여러 애플리케이션을 구동할 때 환경 충돌과 같은 시스템 동작에 치명적인 ..
1. Selenium No Such Element 에러 최근 Selenium을 사용하여 크롤러를 구축할 일이 생겨 평소와 같이 Xpath, Selector 등을 사용하여 구축을 시도하였다. 하지만, Selenium 사용 시 가장 흔하게 발생하는 selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message:no such element:Unable to locate element:{"method":"css selector", "selecto":"실제 사용한 구문"} 에러가 발생하여 모든 방법을 동원해 수정하였으나 오류는 해결되지 않았다. 해당 에러를 해러를 해결하는 방법에는 클래스 명에 공백이 존재하여 공백 대신에 점(.)을 사용하여 해결, 로딩 시간으로 인한 오..
1. 개요Raccoon Stealer v1은 2019년 4월 언더그라운드 포럼에서 서비서형 악성코드(MaaS, Malware-as-a-Service)로 판매되며 발견된 악성코드이다. 2019년 이후에도 꾸준하게 등장하였으나 2022년 7월 변종인 Raccoon Stealer 2.0(v2)가 발견되었다. 2. 샘플 및 분석 환경분석 대상 샘플 및 Hash Value, Time Stamp는 아래와 같다. 분석 Windows 10 가상환경에서 진행하였으며 IDA Version 및 사용한 Debugger 정보는 아래와 같다. 3. 상세 분석지난 포스팅했던 공유폴더 경로 및 경로 설정 행위 부분 이후 루틴에 대해 분석한 결과를 포스팅하고자 한다. [Malware Analysis] Raccoon Stealer 2..
Pytorch를 사용하여 Siamese Network 기반 ML 모델을 구현하던 중 RuntimeError : Boolean value of Tensor with more than on values is ambiguous 에러가 발생하였다. 1. 에러 내용 Siamese Network 모델의 Train 과정 이후 Performace 측정을 위해 코드를 돌리던 중 Tensor의 값과 관련된 에러가 발생하였다. 에러가 발생한 코드는 아래와 같으며 Model의 Predict 결과를 Threshold 기준으로 하여 판단하는 부분에서 에러가 발생하였다. def evaluate_model(model, test_loader, device): model.eval() # 모델을 평가 모드로 설정 correct = 0 t..
1. 개요Raccoon Stealer v1은 2019년 4월 언더그라운드 포럼에서 서비서형 악성코드(MaaS, Malware-as-a-Service)로 판매되며 발견된 악성코드이다. 2019년 이후에도 꾸준하게 등장하였으나 2022년 7월 변종인 Raccoon Stealer 2.0(v2)가 발견되었다. 2. 샘플 및 분석 환경분석 대상 샘플 및 Hash Value, Time Stamp는 아래와 같다. 분석 Windows 10 가상환경에서 진행하였으며 IDA Version 및 사용한 Debugger 정보는 아래와 같다. 3. 상세 분석해당 샘플이 수행하는 악성 행위에 대한 전체적인 Process는 아래와 같다. 해당 샘플이 실행되면 C&C 서버를 통해 악성 DLL 파일을 다운로드한 후 컴퓨터 정보, 웹 ..
Deep Learning 서버 구축을 처음하다보니 Ubuntu 포맷만 10번 정도 한 것 같다...겨우겨우 구축을 완료하였고 다음에 혹시라도 하나하나 다 찾아보는 삽질을 안하기 위해 해당 글을 포스팅하기로 마음먹었다😭 ⚠️Version 호환성 확인 nvidia Driver, CUDA, cuDNN 버전 호환성 확인이 서버 구축을 하며 가장 중요한 부분이라고 생각한다. 해당 부분을 정확히 인지하지 않고 설치하면 GPU가 정상적으로 인식되지 않거나 DL 코드 실행 중 DNN library is not found(버전 호환성 에러)에러가 발생하지 않는다. 이번에 설치한 Ubuntu 환경 및 각 파일들의 버전은 아래와 같다. 우선, 사용하고자 하는 Tensorflow의 버전과 호환되는 CUDA, cuDNN 버전을..
1. 에러 내용 Few-Shot Learning(FSL)과 관련된 오픈 소스를 실행하기 위해 Python 가상환경을 진입하려고 시도하였으나, PSSecurityException Error가 발생하였다. 이는 MicroSoft에서 Script 실행 정책의 Default Value를 Restricted로 설정하기 때문이다. 2. 문제 해결 PowerShell을 관리자권한으로 실행하고 Set-ExecutionPolicy Unrestricted 명령어를 실행하면 가상환경 진입(실행)이 가능해진다. Set-ExecutionPolicy Unrestricted
최근, 연구실 내 세미나 준비 및 대외활동 프로젝트 진행으로 인해 Paper Review 및 악성코드 관련되어 포스팅을 거의 하지 못하였다.😭 지난 포스팅(Paper Review: Feature Selection For Malware Detection Based on Reinforce ment Learning)에 이어 2번째 Paper Review이지만, 앞으로는 이때까지 포스팅하지 못한 논문들과 악성코드(최근 동향 및 분석?)와 관련된 내용으로 포스팅하고자 한다. 이번에 분석한 논문은 Dynamic Prototype Network Based on Sample Adaptation For Few-Shot Malware Detection이며 2023년 5월 IEEE Transactions on Knowled..
1. Multi-Task Learning란? 일반적인 Machine Learning(ML) 및 Deep Learning(DL)은 1개의 모델에서 1개의 Task를 수행하는 Single Task Learning 방식으로 동작한다. 하지만, 기존의 ML 및 DL과는 다르게 Multi-Task Learning(이하 MTL)은 서로 연관성이 존재하는 Task를 동시에 학습하여 모든 Task의 성능을 전박적으로 향상시키고자 하는 학습 패러다임이다. Figure 1을 통해 일반적인 Single Task Learning(이하 STL)모델과 MTL의 차이를 보자. STL의 경우 각 Task마다 각각의 Training Data 및 Trained Mode가 존재하는 것을 볼 수 있다. 반면, MTL의 경우 1개의 모델에서..
