일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- ZIP
- 디스크
- disk
- Android
- shadow
- 케쉴주
- Mobile
- John the ripper
- swing
- Interceptor
- 파일해시생성
- 모바일프로그래밍
- 리버싱핵심원리
- Frida
- 써니나타스
- Multimedia
- K-shield Jr 10기
- ctf-d
- SW에듀서포터즈
- crack
- K-sheild Jr
- tar
- Reversing
- 포렌식
- 안티디버깅
- 침해사고대응
- Autoware
- upx
- CodeEngn
- Today
- Total
목록분류 전체보기 (275)
물먹는산세베리아
이젠 좀 외우자 만들려는 테이블 PK : vuln_result_id 주의할 거 : UTF-8 인코딩 해줄 것, vuln_result_id는 index처럼 사용하게 autoincrement(+1씩 자동생성) CREATE TABLE vuln_result_list( vuln_result_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, vuln_number VARCHAR(10), vuln_name VARCHAR(30), vuln_result_date DATETIME, vuln_type VARCHAR(30), vuln_result VARCHAR(30), vuln_desc VARCHAR(100), vuln_severity VARCHAR(5), vuln_host_id VARCHAR(30..
Frida 서버 실행 시 발생한 에러이다. 분명히 권한 설정도 해줬고, ls-al로 보면 실행파일이 맞는데 위와 같은 에러가 발생했다. 64bit에 맞춰 설치하려던 게 문제였다. getgrop -ro.product.cpu.abi shell 안에서 위 명령어로 확인해보니 32bit인데 64bit 서버 파일을 설치하려고 해 문제가 생겼던 것 같다. 앞에 떡하니 generic_x86이라고 있는데 왜 그랬지 https://github.com/frida/frida/releases Releases · frida/frida Clone this repo to build Frida. Contribute to frida/frida development by creating an account on GitHub. githu..
보호되어 있는 글입니다.
보호되어 있는 글입니다.
정형 데이터와 비정형 데이터 정형데이터 - 어떤 구조로 되어 있다 - CSV, Excel에 저장하기 쉬움 랜덤 포레스트 '랜덤'으로 선택된 샘플, 특성 사용 → 훈련 세트 과대적합 막음(기본 매개변수 설정만으로도 좋은 결과를 내기도 함) import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data') data = wine[['alcohol', 'sugar', 'pH']].to_numpy() target = wine['class'].to_numpy() train_input, test_input, train_target..
보호되어 있는 글입니다.
현재까지 진행된 훈련방법 및 모델 평가의 문제점 테스트 모델의 평가 점수를 보고 실전의 성능을 기대하기 때문에 세트스 세트로 성능을 확인할수록 점점 테스트 세트에 맞추게 됨 따라서 일반화 성능을 올바르게 예측하려면 모델을 만들고 마지막에 딱 한번만 테스트 세트를 사용해야 한다. 그렇다면 max_depth 매개변수를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝은 어떻게 하는 걸까? 검증 세트 기존 훈련세트로 할당한 데이터를 또 나눠 검증세트에 할당하는 방법을 사용하면 된다. 이때 나눈 데이터가 검증 세트이다. * 훈련에 따라 다르지만 보통 20~30%정도를 테스트 세트와, 검증 세트에 할당한다. 다만 훈련 데이터가 아주 많다면 조금만 할당해도 괜찮다. 그래서 순서는 다음과 같이 진행됟ㄴ다. 훈련 세트에서 모델 훈련 → 검증..
문제 조수의 차이만큼 하얗다는게 무슨말이지 풀이 주어진 파일은 png 파일인데 별 내용없고 그냥 하얀 직사각형 파일이다. HxD로 열어보면 PNG 파일은 맞는 것 같다. (헤더, 푸터 시그니처 모두 맞다) 하얀데 내용이 아무도 없는 건 스테가노그래피를 의심해볼 만 하다. 저 흰색 안에 플래그가 들어 있지 않을까. 스테가노그래피 툴 https://www.aperisolve.com/ef22b2feeea333bca6d93c062bc96cbf Aperi'Solve www.aperisolve.com RGB 정보, Zsteg, steghide, ExifTool, Binwallk 등 스테가노그래피에 사용되는 툴을 한번에 쓸 수 있는 사이트이다. Bleu..? Blue인데 잘못 쓴건가 보다. flag 발견 정답 그래서..
문제 풀이 주어진 docx 파일을 hxd로 열었을 때 힌트가 될 법한 문자를 발견했다. PK 파일을 열면 될 거 같다. 맨 위에 헤더 시그니처가 50 4B 03 04인 것으로 보아 zip 압축파일이다. 압축파일로 만들어서 풀면 뭐가 나올 거 같다. 열면 flag 파일이 있긴 한데 내용이 이게 전부라 맞나 싶지만 정답 놀랍게도 맞다.
보호되어 있는 글입니다.