intelligence9 OTX Threat Intelligence API 정보 수집 및 IoC Hunting 자동화 OTX(Open Threat Exchange)는 AlienVault에서 운영하는 플랫폼으로, 여러 보안 위협 정보를 제공합니다. OTX Threat Intelligence(OTX TI) 정보를 API로 수집하는 방법입니다.OTX API 사용하기API Key 발급OTX API를 사용하려면 먼저 API 키를 발급받아야 합니다. OTX 웹사이트에서 회원가입 후 API 키를 생성할 수 있습니다.API 호출OTX는 RESTful API를 제공하며, 다양한 엔드포인트를 통해 정보를 조회할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 Indicators of Compromise(IoC)에 대한 정보를 조회하거나, 특정 그룹의 트랜드를 확인할 수 있습니다.인증과 요청API 요청 시 HTTP 요청을 보내고, 이를 인증하기 위해 발급.. 2024. 10. 25. 외부 IP주소 평판검사 정보조회 수집 및 불량/악성 대응 활용 (TI 연계) IP 평판 정보를 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스에 저장하여 TTL(대략 1주일) 동안 유지하면서, 이를 활용하는 방법입니다. 이를 통해 악의적인 IP 주소를 식별하고 차단하거나 보안 이벤트를 모니터링하는 데 활용할 수 있습니다.주요 API 소개 및 활용1. AbuseIPDB기능: IP 평판 점수, 악용 기록, 신고 기능활용 사례: 신고된 악성 IP 주소를 확인하고 블랙리스트에 추가2. IPQualityScore기능: IP 평판 점수, 프록시/VPN 탐지, 피싱/스팸 탐지활용 사례: 의심스러운 IP를 탐지하고 사용자 세션을 모니터링3. VirusTotal기능: 멀웨어, 피싱 URL 검사, IP 평판 정보활용 사례: 멀웨어와 피싱 URL을 사전에 탐지하고 차단4. Talos Intelligence.. 2024. 9. 14. SOC 구축: TheHive, Cortex 및 MISP 설치 TheHive와 Cortex를 연동하여 SOC(Security Operations Center) 운영을 계획하신다면, 기본적으로 Elasticsearch를 포함한 몇 가지 주요 구성 요소가 필요합니다. TheHive와 Cortex는 특히 사건(response)을 관리하고, 위협을 분석하며, 자동화된 대응을 지원하기 위해 설계된 도구들입니다. Elasticsearch는 이러한 도구들이 데이터를 저장하고 검색하는 데 필수적인 역할을 합니다. 다음은 TheHive와 Cortex 연동 및 SOC 운영을 위한 기본적인 구성 요소들입니다.Elasticsearch: TheHive와 Cortex 모두 Elasticsearch를 데이터 저장소로 사용합니다. 이는 빠른 검색과 데이터 분석을 위해 필수적입니다.설치 및 설정.. 2024. 7. 27. 조직 내부에 TI(Threat Intelligence) 환경 구축 및 운영으로 보안수준 향상 TI (Threat Intelligence) 환경을 내부에서 구축하고 운영하는 것은 조직의 보안 수준을 향상시키는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 일반적이고 표준적인 방법들이 있습니다.TI 플랫폼 선정: 먼저, 조직에 맞는 TI 플랫폼을 선정해야 합니다. 시중에는 MISP (Malware Information Sharing Platform), ThreatConnect, Anomali ThreatStream 등 다양한 TI 플랫폼이 있습니다. 각 플랫폼의 기능, 비용, 호환성 등을 고려하여 선택하세요.데이터 수집: TI 환경의 핵심은 다양한 출처에서 정보를 수집하는 것입니다. 이는 공개 소스(OSINT), 사이버 범죄 포럼, 다크웹, 정부 보고서, 상업적 피드 등을 포함할 수 있습니다. .. 2024. 7. 4. 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. 이전 1 2 다음 728x90
