OpenAI17 워크플로우 자동화 툴을 통한 취약점 점검 및 대응 자동화 수행 n8n은 워크플로우 자동화 툴로, 다양한 API, 데이터베이스, 그리고 시스템과 연동하여 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 여러분이 말씀하신 서버 취약점 점검 결과를 분석하고 처리하는 것도 n8n을 활용하여 가능합니다. n8n을 사용하여 보안 취약점 데이터를 처리하는 기본적인 접근 방식은 다음과 같습니다.데이터 수집: n8n은 HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리, 파일 읽기 등 다양한 방법으로 취약점 점검 결과 데이터를 수집할 수 있습니다.데이터 가공: 수집한 데이터에 대해 JavaScript 코드 노드를 사용하거나 내장된 데이터 변환 기능을 사용하여 필요한 가공을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 유형의 취약점을 통합하거나, 특정 조건에 따라 불필요한 항목을 제거하는 작업 등을 자동화할 수 있.. 2024. 6. 9. 네트워크 패킷 실시간 수집분석 효율적인 중복제거 및 특이사항 필터링 네트워크 패킷을 syslog를 통해 수집할 때, 데이터의 양이 많아 중복 항목을 효율적으로 제거하는 방법(Network Packet Deduplication Strategies)은 여러 가지가 있습니다. 중복 데이터를 제거하는 것은 저장 공간을 절약하고, 분석을 더 빠르고 정확하게 만들어줍니다.해시 함수 사용: 각 패킷에 대한 해시 값을 계산하고, 이 값을 기반으로 중복을 확인합니다. SHA-256 또는 MD5와 같은 해시 함수를 사용하여 각 패킷의 고유한 지문을 생성할 수 있습니다. 이 방법은 데이터의 무결성 검사에도 유용합니다.데이터 정규화: 데이터를 분석하기 전에, 가능한 한 모든 패킷을 표준 형식으로 정규화합니다. 이것은 IP 주소, 타임스탬프 등의 필드에서 발생할 수 있는 미세한 차이를 제거하여.. 2024. 5. 15. 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. GPTs 시스템 보안강화 방법과 인스트럭션 유출방지 프롬프트 추가 방법 GPTs (Generative Pre-trained Transformers)는 다양한 인공지능 응용 분야에서 사용되며, 특히 자연어 처리에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만, 이러한 시스템은 보안 위협에도 취약할 수 있으며, 특히 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)과 같은 해킹 기법을 통해 취약점이 드러날 수 있습니다. 이에 따라, GPTs 시스템의 보안을 강화하기 위한 방법과, 특히 인스트럭션 유출을 방지하기 위한 프롬프트 추가 방법에 대한 조사를 요약해 보겠습니다. GPTs 보안 취약점 검사 방식 GPTs 시스템의 보안 취약점을 검사하기 위해 사용할 수 있는 방식 중 하나는 자동화된 보안 테스트 봇을 구현하는 것입니다. 이러한 봇은 GPTs 모델을 대상으로 다양한 해킹 기법을 시뮬레이션.. 2024. 4. 8. GPT의 Custom Actions 기능으로 Google Spreadsheet 정보를 활용 GPT의 Custom Actions 기능을 사용하여 외부 API 호출을 통해 데이터를 검색하는 방법에 대해 구체적인 예로, 사용자가 입력한 우편번호에 대한 주소를 찾아 응답하는 GPTs 만드는 과정을 Google Apps Script를 활용하여 설명하겠습니다. 이 프로세스는 Google 스프레드시트에 우편번호와 주소 데이터를 저장하고, Google Apps Script를 사용하여 이 데이터를 검색한 다음, GPTs를 통해 사용자에게 해당 주소 정보를 제공하는 방식으로 진행됩니다. 1. Google 스프레드시트 준비 스프레드시트 생성: Google 드라이브에서 우편번호와 주소 정보를 포함하는 스프레드시트를 생성합니다. 데이터 입력: 우편번호와 해당하는 주소를 스프레드시트에 입력합니다. 스프레드시트 ID 확.. 2024. 4. 4. 이전 1 2 3 4 다음
