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쿠키 도난 및 악성 행위로 인한 보안 위협 대응책 및 전략 쿠키 도난과 악성 행위로 인한 보안 위협에 대응하는 것은 다양한 방면에서의 조치를 필요로 합니다. 이미 고려하고 있을만한 점들을 바탕으로, 추가적인 대응책과 전략을 정리합니다.쿠키 도난 및 악성 행위에 대한 고려사항안전한 쿠키 관리: 모든 쿠키는 Secure 및 HttpOnly 플래그를 사용하여 설정되어야 합니다. 이는 쿠키가 HTTPS를 통해서만 전송되도록 하며, JavaScript를 통한 접근을 차단하여 XSS 공격의 위험을 줄입니다.세션 관리 강화: 주기적인 세션 리프레시와 더불어, 비정상적인 세션 활동이 감지될 경우 사용자에게 추가 인증을 요구하는 다단계 인증 메커니즘을 도입합니다.안티 바이러스 및 안티 맬웨어 솔루션: 최신 안티 바이러스 및 안티 맬웨어 솔루션을 사용하여 악성 코드의 존재를 탐지.. 2024. 5. 10.
n8n Webhook URL 호출 시 인증을 통한 보호조치 n8n을 사용하면서 Webhook URL의 노출 문제를 인증을 통해 해결하는 방법으로 여러 접근 방식이 있습니다. n8n은 HTTP Basic Auth, Header Auth, Query Parameters를 사용한 인증 등 여러 인증 방식을 지원합니다.1. HTTP Basic AuthHTTP Basic Auth는 사용자 이름과 비밀번호를 이용해 인증을 수행하는 가장 간단한 방식입니다. n8n에서 Webhook을 설정할 때, Authentication 옵션을 Basic Auth로 설정하고, 사용자 이름과 비밀번호를 지정할 수 있습니다.Webhook 노드를 열고 Authentication을 Basic Auth로 설정합니다.User와 Password 필드에 사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다.이제, Webh.. 2024. 5. 9.
윈도우 환경 다운로드 실행파일 및 스크립트 실행 위험 보안 통제 윈도우 시스템에서 다운로드 폴더에 실행 파일(.exe), 스크립트 파일(.hta, .jse, .cmd 등)이 다운로드 되어 실행될 때 발생할 수 있는 보안 위협을 방지하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다. 이러한 파일들은 악성 코드의 전형적인 전달 수단이 될 수 있으며, 사용자의 시스템에 백도어를 설치하는 등의 악용될 가능성이 높습니다. 여기에는 Software Restriction Policies (SRP)나 AppLocker와 같은 윈도우 내장 기능을 활용하는 방법과 기타 보안 관련 조치들이 포함됩니다.Software Restriction Policies (SRP)SRP는 관리자가 시스템에서 실행할 수 있는 애플리케이션을 제어할 수 있게 해주는 기능입니다. 이는 특정 파일 유형이나 경로에서 실행되는 프.. 2024. 5. 8.
안전한 네트워크 통신을 위한 터널링 프로토콜 및 구현 방법 네트워크 터널링은 캡슐화라는 과정을 통해 한 네트워크에서 다른 네트워크로 데이터를 전송하거나 통신하는 방법입니다. 이 과정에서 트래픽 데이터를 다른 형태로 재포장하며, 때때로 암호화 단계를 포함하여 터널을 통해 전송된 트래픽의 성격을 숨길 수 있습니다. 네트워크 스택 위에서 작동하는 터널링 프로토콜은 기본 네트워크의 패킷 페이로드 부분을 사용하여 전체 패킷을 네트워크를 통해 전송합니다.네트워크 터널링이란?네트워크 터널링은 주로 네트워크 스택에서 지원하지 않는 새로운 또는 다른 프로토콜이 현재 네트워크를 통해 실행될 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 두 번째 중요한 용도는 공용 인터넷과 같은 불안전한 통신 매체를 사용하여 컴퓨팅 장치와 컴퓨터 네트워크 또는 두 네트워크 간에 안전한 연결을 제공하는 가상 사설.. 2024. 5. 7.
OpenAI ChatGPT 모델 Fine-tuning 진행 과정 OpenAI의 ChatGPT 모델을 Fine-tuning하는 과정은 여러 단계로 이루어집니다. 여기서는 고급 사용자를 위한 OpenAI의 기술 문서와 예제를 기반으로 한 개요를 제공할 것입니다. 이 과정은 데이터 준비부터 실제 Fine-tuning, 그리고 평가까지 포함됩니다.1. 목표 정의 및 데이터 준비목표 설정: Fine-tuning의 목적을 명확히 합니다. 예를 들어, 특정 주제에 대한 대화의 품질을 향상시키거나, 특정 양식의 텍스트를 생성하도록 모델을 맞춤화할 수 있습니다.데이터 수집: Fine-tuning에 사용할 텍스트 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 학습할 예제로, 원하는 출력과 함께 입력 텍스트를 포함해야 합니다.데이터 정제: 수집한 데이터에서 노이즈를 제거하고, 필요한 형식으로.. 2024. 5. 6.