피싱 사이트로 확인된 URL을 입력받고, DB에 저장하여 조회가 가능하도록 API를 만들 예정 1. postgresql 설치 https://www.postgresql.org/ 위 링크를 통해 postgresql 설치 (설치 시 입력하는 비밀번호를 기억해야 함) 1. pgadmin4 실행 2. pgadmin4에서 데이터베이스 생성 (배포 시 변경 예정) 2. Flask app 작성 1. 패키지 설치 pip install flask-sqlalchemy pip install psycopg2-binary pip install Flask-Migrate 2. app.py 작성 from flask import Flask, make_response, request, jsonify import requests from ..

www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 아이오와 주 에임스에 있는 (거의) 모든 거주용 주택을 설명하는 79개의 변수를 통해 각 집의 최종 가격을 예측 ※ feature별 영향을 고려하지 않은 쉬운 방법 Data Description File description train.csv - the training set test.csv - the test set data_dscription.txt - 각 칼럼에 대한 설명 sample_submission.csv - 판매 월 및 연도, 부지 면적 및 침실 수에 대한 선형 회귀 벤치마크 서브미션 Data description MSSubClass : 매매와 관련된 주거 타입 식별 MSZoning ..

www.kaggle.com/c/titanic Titanic : 1912년 4월 15일 타이타닉이 빙산과 충돌하면서 2224명의 승객과 승무원 중 1502명이 사망 "어떤 사람들이 생존할 가능성이 더 높은가?"에 대한 예측 모델 구축 Data Dictionary Variable Definition Key survival 생존여부 0 = 사망, 1= 생존 pclass 티켓 클래스 1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd sex 성별 Age 나이 sibsp 배우자나 형제자매 parch 부모나 자식 ticket 티켓 번호 fare 좌석 요금 cabin 선실 번호 embarked 탑승 항구 C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton 구글 드라이브 마운트하여 드라이브에..

모두를 위한 딥러닝 : www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=2 lecture만 정리 lec 07 - 1 : Learning rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) Gradient descent : $- \alpha \triangle L(w_1, w_2) $ - $ \alpha $ : Learing rate Learning rate를 잘 정해야 함 Learning rate가 너무 크면 overshooting 발생 (cost값이 줄어들지 않고 발산하게 됨) Learning rate가 너무 작으면 너무 오래 걸리고, local minimum에서 멈출 수도 있음 ..

모두를 위한 딥러닝 : www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=2 lecture만 정리 ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명 Machine Learning 프로그램 자체가 데이터를 학습하는 것 Supervised learning : 레이블된 데이터(training set)를 가지고 학습을 하는 것 Types of supervised learning : regression, binary classification, multi-label classification 들인 시간에 따른 시험 성적 예측 : regression 들인 시간에 따른 Pass/non-pas..

(2020.04.02 백업) 디지털 포렌식 장비 (H/W) 디스크 복제 장치 * lCS imagemassterSeries * Logicube Dossier & Falcon * Tableau TD3 (가장 많이 사용) * DataExpert Magicube * RedEye Forensic Duplicator Kt II, III 이동형 포렌식 워크스테이션 * Forensic Air-Lite MK III * ICS RoadMasster 3 * Forensic Air-Lte M-15-SR 휴대용 포렌식 도구 * Encase Portable HDD 쓰기 방지 장치 * ICS super DriverLock * Tableau Forensic Bridge * Wiebetech Wiebetech Dock USB 쓰기 방..

(2020.04.01 백업) 디지털 포렌식 필요성 컴퓨터 관련 범죄 증가 및 증거자료의 디지털화 - 일반 범죄에서도 증거 또는 단서가 전자매체 내에 보관되어 있는 경우가 가히 급수적으로 증가 - 디지털 자료는 복사가 쉬울 뿐만 아니라 원본과 사본의 구분이 어렵고 조작 및 생성, 전송, 삭제가 매우 용이 - 범죄 관련 증거 자료가 디지털화 되어감에 따라 증거 수집, 분석을 위한 전문적인 디지털 포렌식 기술 개발이 필요 디지털 포렌식 기술의 활용도 증가 - 국가기관에서의 컴퓨터 범죄 뿐만 아니라 일반 범죄 수사에서의 활용 빈도가 증가 - 일반 기업체 및 금융회사 등의 민간분야에서도 디지털 포렌식 기술의 수요 급증 디지털 포렌식 5대 원칙 법적 증거로서의 효력을 인정받기 위함 정당성의 원칙 : 획득한 증거 자..