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리눅스 시스템 설정을 Webmin 웹 기반으로 관리 Webmin은 웹 기반의 시스템 관리 도구로서, 사용자가 웹 브라우저를 통해 시스템을 설정하고 관리할 수 있게 하는 오픈 소스 도구입니다. 주로 Linux 및 유닉스 기반 시스템에서 사용되며, 시스템 관리자가 CLI(Command Line Interface) 대신 웹 인터페이스를 통해 서버를 구성하고 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 주요 기능 시스템 구성 및 관리 파일 시스템: 파일 및 디렉토리 관리, 파일 편집기 제공. 네트워크 설정: 네트워크 인터페이스, 라우팅, DNS 설정 등을 웹 인터페이스를 통해 수정 가능. 서비스 제어: 다양한 시스템 서비스(웹 서버, 데이터베이스 등)를 시작, 중지, 다시 시작할 수 있음. 사용자 및 보안 관리 사용자 및 그룹 관리: 사용자 및 그룹 생성, 수정, 삭제 가.. 2024. 1. 6.
인프라 및 클라우드 자산을 Steampipe 쿼리로 통합 관리 Steampipe는 오픈 소스의 인프라 스프레드시트입니다. 이것은 인프라 및 클라우드 자산을 쿼리하고 관리하기 위한 도구로 사용됩니다. Steampipe는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있는 경험이 익숙한 사람들을 위해 설계되었습니다. Steampipe는 다양한 모듈 및 플러그인을 통해 다양한 클라우드 제공 업체 및 데이터 소스에 대한 지원을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 각종 클라우드 서비스, 데이터베이스, 네트워크 디바이스 등과 같은 여러 환경에서 데이터를 추출하고 분석할 수 있습니다. Steampipe의 핵심 특징은 다음과 같습니다. 표준 SQL 사용: Steampipe는 SQL 쿼리 언어를 사용하여 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 플러그인 아키텍처: Steampipe의 플러그인.. 2024. 1. 5.
Cortex XSOAR 보안 인프라 자동화로 SIEM 보완 SOC 효율성 향상 TheHive는 오픈 소스 보안 인시던트 응답 플랫폼으로, 보안 팀이 사이버 공격 및 보안 이슈에 대응하는 데 도움을 주는 도구입니다. TheHive는 이벤트 및 알림 관리, 조사, 대화 및 협력을 위한 다양한 기능을 제공합니다. Cortex는 또 다른 오픈 소스 도구로, TheHive와 통합하여 사용할 수 있습니다. Cortex는 다양한 보안 인텔리전스 및 분석 도구를 통합하고, 자동화된 보안 작업을 지원하는 플랫폼입니다. 이것은 보안 분석가 및 대응자들이 사이버 공격에 대응하는 데 필요한 정보를 수집하고 분석하는 데 도움이 됩니다. Cortex는 다양한 서비스를 제공하며, 예를 들어 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다.검색 및 인텔리전스 통합: 다양한 보안 인텔리전스 소스에서 정보를 검색하고 수집.. 2024. 1. 4.
TheHive for SOAR 오케스트레이션 및 사이버 보안관제 자동화 TheHive는 보안 사건 대응 및 탐지를 위한 오픈 소스 플랫폼 중 하나입니다. 다양한 보안 도구와 통합되어 보안 분석 및 대응을 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다. 주요 목적은 보안 사건을 효과적으로 관리하고 대응하는 데 도움을 주는 것입니다. 아래는 TheHive의 주요 특징과 활용 예시에 대한 설명입니다. 이벤트 수집 및 분석 TheHive는 다양한 보안 도구 및 소스에서 수집된 이벤트 및 알림을 중앙 집중식으로 관리합니다. 이벤트는 자동으로 플로우로 흐르며 분석 및 조사를 위한 기본 데이터로 사용됩니다. 대시보드 및 시각화 사용자는 대화형 대시보드를 통해 현재의 보안 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 보안 팀은 중요한 이벤트 및 경고에 대한 빠른 대응을 지원할 수 있습니다.. 2024. 1. 3.
한글깨짐 환경 인코딩 UTF-8 유니코드 변환 문제 해결 파이썬을 사용하여 JSON 파일의 UTF-8 여부를 체크하고, 만약 UTF-8이 아니라면 인코딩을 변경하는 코드는 다음과 같이 작성할 수 있습니다. 이 코드는 chardet 라이브러리를 사용합니다. 먼저, 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. pip install chardet 그런 다음 아래의 파이썬 코드를 사용하세요. import json import chardet def check_and_convert_encoding(file_path, target_encoding='utf-8'): with open(file_path, 'rb') as file: raw_data = file.read() result = chardet.detect(raw_data) detected_encoding = result['en.. 2024. 1. 2.
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