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Windows ARP Cache 내부 자산 식별하는 방법, ARP Spoofing 탐지까지 ARP Cache란 무엇인가?ARP(Address Resolution Protocol)는 IP 주소를 MAC 주소로 변환하기 위한 프로토콜입니다.같은 네트워크(L2)에서 통신할 때 반드시 필요합니다.동작 흐름[내 PC] → "192.168.0.10 누구야?" (ARP Request)[상대] → "나야, MAC은 aa-bb-cc..." (ARP Reply)→ 캐시에 저장👉 이 결과가 바로 ARP Cache (ARP 테이블) 입니다.핵심 특징필요할 때만 생성 (On-demand)일정 시간 후 자동 삭제 (휘발성)Layer2 기반 (같은 네트워크에서만 의미 있음)Windows에서 ARP Cache 조회 방법CMD 방식 (가장 기본)arp -a출력 예시Interface: 192.168.0.5 --- 0x6 ..
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현관문 도어락 건전지, 망간 vs 알카라인 뭐가 맞을까? 도어락은 생각보다 “전기를 많이 쓰는 장치”입니다도어락은 단순히 버튼만 있는 장치가 아니라🔢 비밀번호 입력 처리🔐 인증 확인⚙️ 모터로 문 열기/잠그기이 과정을 모두 수행하는 전자기기 + 모터 장치입니다.👉 특히 “문이 열릴 때”순간적으로 강한 전력(전류)이 필요합니다.망간 vs 알카라인, 뭐가 다를까?1️⃣ 망간 건전지💸 가격이 저렴⚠️ 출력이 약함⚠️ 전압이 빨리 떨어짐👉 사용하면?문이 잘 안 열릴 수 있음배터리 부족 경고가 빨리 뜸사용 기간이 짧음2️⃣ 알카라인 건전지 (추천 👍)🔋 출력이 강함🔋 전압이 오래 안정적으로 유지됨🔋 전자기기/모터용에 적합👉 사용하면?문이 부드럽게 잘 열림배터리 오래 사용 가능오작동 줄어듦⚠️ 망간 건전지 사용 시 실제 문제실제 많이 겪는 사례입니다 ?..
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웹툰 스토리부터 콘텐츠 랜딩페이지까지 자동 생성하는 아키텍처 설계 왜 지금 ‘콘텐츠 자동화’가 중요한가✔ 기존 방식의 한계디자이너 → 개발자 → 배포 (시간 오래 소요)콘텐츠 제작 비용 높음반복 작업 많음✔ AI 기반 방식👉 “프롬프트 기반 생산 시스템”아이디어 → 자동 생성 → 수정 → 배포👉 결과제작 시간 90% 감소반복 콘텐츠 무제한 생성마케팅 자동화 가능스토리 생성 (LLM)✔ 프롬프트Create a webtoon story:Genre: cybersecurityPanels: 6Include:- scene- emotion- dialogue- camera angle✔ 결과 구조[ { "scene": "dark server room", "emotion": "tense", "dialogue": "We’ve been breached...", "..
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Claude Code 멀티 훅으로 구현하는 AI DevSecOps 통제 구조 Claude Code에서 “행동 제어 + 보안 + 품질 보장”을 동시에 구현하는 멀티 훅 구조입니다.개념 구조 (핵심 이해)이 설정은 한 줄로 요약하면Claude가 어떤 작업을 하기 전/후/종료 시점에 “강제 검사 로직”을 삽입하는 구조즉,AI가 실행하는 모든 행동을 Hook으로 감시 + 차단 + 검증사람이 아닌 AI 코드 실행 환경에 DevSecOps 정책을 강제 적용Hook 실행 흐름 (Lifecycle)구조는 3단계입니다.[PreToolUse] → 실행 전 검증[PostToolUse] → 실행 후 통제[Stop] → 전체 작업 종료 시 검증PreToolUse (사전 차단 계층)가장 중요한 핵심 보안 레이어✔ Bash 실행 전"matcher": "Bash"적용 목적AI가 쉘 명령 실행하..
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텔레그램으로 서버를 조작한다? COKACDIR로 완성하는 AI DevOps 환경 “텔레그램으로 제어하는 AI 코딩 에이전트 + 터미널 운영 플랫폼”단순 AI 툴이 아니다COKACDIR는 일반적인 AI 챗봇이나 코드 생성 도구와 다르게👉 이미 사용 중인 AI 코딩 에이전트를 통합 제어하는 플랫폼입니다.✔ 핵심 개념Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI / OpenCode 연동텔레그램 기반 원격 제어터미널 파일 관리자 + DevOps 도구 통합👉 한 줄 요약“AI + CLI + 파일 시스템 + 원격 제어를 하나로 묶은 운영 도구”기본 구조 흐름[사용자 (Telegram)] ↓[COKACDIR 서버] ↓[AI Agent (Claude / Codex / Gemini)] ↓[파일 시스템 / 쉘 / Git / SSH]기존 AI..
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AI가 취약점 ‘스스로’ 찾고 있다, Claude 4.7과 Mythos가 바꾼 보안의 기준 Claude Opus 4.7과 Claude Mythos Preview,그리고 Project Glasswing: Anthropic이 던진 메시지Anthropic은 2026년 4월 16일, 범용 플래그십 모델 Claude Opus 4.7을 일반 공개했습니다. 이번 모델은 고난도 소프트웨어 엔지니어링과 장기 실행형 에이전틱 작업에서 이전 세대보다 더 강해졌고, 스스로 출력을 검증하는 성향과 더 높은 해상도의 비전 처리 능력을 강조합니다. 같은 시기 Anthropic은 제한 공개 연구 프리뷰인 Claude Mythos Preview에 대한 고위험 사이버 보안 분석과 함께 Project Glasswing도 공개했습니다. 이 세 가지 발표를 함께 보면, Anthropic이 단순히 “더 똑똑한 모델”을 내놓은 것이 ..
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macOS와 Windows 듀얼 운영 환경 Sonoma, Boot Camp 구성 및 운영 macOS는 애플 Mac의 기본 운영체제입니다. 일반 PC에서 Windows가 깔리듯, Mac에서는 macOS가 중심이 됩니다. macOS는 설치와 업그레이드를 할 때 Software Update, macOS Recovery, App Store, 부팅 가능한 설치 프로그램(bootable installer) 같은 방법을 사용할 수 있습니다. Apple은 이들 중 Software Update가 가장 빠르고 쉬운 방법이라고 설명합니다.Boot Camp란?Boot Camp는 Intel Mac에서 Windows를 별도 파티션으로 설치해 듀얼 부팅으로 쓰는 방식입니다. Apple 문서 기준으로 Boot Camp Assistant는 Windows 10 설치를 지원하며, Mac 모델에 따라 외장 USB 드라이브가 필..
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Mac Mini로 로컬 AI 완성하기: Swap, Ollama, Metal 최적화 가이드 맥미니에서 LLM이 어려운 이유LLM 리소스 특성모델필요 메모리qwen:7B약 4~8GBgemma:7B약 4~8GBqwen:14B10~16GBllama3:8B6~10GB👉 문제맥미니 8GB / 16GB → 부족macOS 메모리 흐름RAM 사용Memory CompressionSwap 사용👉 LLM은메모리 압축 효과 낮음swap 사용 시 속도 매우 느림Swap 관점 전략전략 1: swap “활용”이 아니라 “버티기 용도”👉 목표swap = fallbackRAM = 실제 실행전략 2: swap 모니터링 필수vm_stat 1sysctl vm.swapusage전략 3: swap 발생 시 판단 기준상태대응swap 정상swap 증가 지속모델 과도swap + CPU 100%다운그레이드 필요LLM 운영 구조 설계?..
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Google Workspace CLI 사용 Drive, Docs, Gmail 자동화까지 한 번에 gws CLI란 무엇인가Google Workspace API를 CLI로 직접 제어하는 도구기존 (복잡)curl -H "Authorization: Bearer TOKEN" \https://www.googleapis.com/drive/v3/filesgws (간단)gws drive files list✔️ 왜 쓰는가API 문서 몰라도 됨OAuth 인증 자동 처리JSON 그대로 사용 가능Drive / Gmail / Docs / Sheets 전부 통합설치 방법 (Step by Step)Go로 설치go install github.com/googleworkspace/cli/cmd/gws@latest👉 설치 확인gws --helpOAuth Client 준비👉 Google Cloud Console에서 생성OAuth C..
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사람처럼 행동하는 AI를 만드는 방법, 한국형 페르소나 데이터셋 분석 Nemotron Personas 개요Synthetic Persona 기반 AI 학습 데이터셋실제 사람을 모방한 가상의 사용자 프로필개인정보 없이 생성된 안전한 데이터AI가 사람처럼 행동하도록 만드는 핵심 요소기존 AI와의 차이기존 LLM평균적인 사용자 기준동일한 답변 스타일문화/지역 반영 부족Personas 기반 AI사용자 유형별 응답문화/국가 특화행동 패턴 반영Nemotron-Personas-Korea의 의미✔ 인구통계 기반연령대직업지역✔ 행동 특성소비 성향의사결정 방식IT 활용 수준✔ 커뮤니케이션 스타일존댓말 / 반말간접 표현 / 직설 표현감정 표현 방식왜 중요한가?👉 기존 문제글로벌 모델 → 한국 사용자와 mismatch👉 해결한국 문화 기반 AI서비스 품질 향상사용자 경험 개선AI Agent에..
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