728x90 대학공부58 UDP 사용자 데이터 그램 형식8바이트 고정 크기 헤더발신지 포트 번호목적지 포트 번호길이: 헤더와 데이터를 합한 전체 길이검사합: 오류 탐지 UDP 서비스프로세스 대 프로세스 통신(종단간 통신): IP 주소와 포트번호로 구성된 소켓 이용비연결형 서비스: 각 사용자 데이터그램은 독립적흐름 제어: X오류 제어: 검사합만 존재혼잡 제어: X -> 실시간 트래픽을 전송비연결형 서비스: 각 사용자 데이터그램은 독립적흐름 제어: X오류 제어: 검사합만 존재혼잡 제어: X -> 실시간 트래픽을 전송큐잉(Queueing): 프로세스가 시작될 때 포트번호를 요청. 입/출력 큐 생성. 프로세스 종료 시 큐 제거다중화와 역다중화: 송신측 - 다대일 관계, 다중화. 수신측 - 일대다 관계, 역다중화 UDP가 적합한 서비스: DNS.. 2024. 5. 24. DNS 도메인 이름 시스템(DNS, Domain Name Service)DNS의 필요성도메인 이름과 IP주소를 매핑컴퓨터는 통신할 때 숫자인 IP 주소를 처리사람들은 IP 주소보다 사용하기 편리한 이름을 사용함DNS 변환 과정사용자는 호스트 이름을 파일 전송 클라이언트에게 전달파일 전송 클라이언트는 호스트 이름을 DNS 클라이언트에 전달부팅 시 알게된 DNS 서버의 IP주소를 이용하여 파일 서버의 도메인 이름을 조회(query)DNS 서버는 파일 서버의 IP 주소를 응답DNS 클라이언트는 IP 주소를 파일 전송 클라이언트에게 전달파일 전송 클라이언트는 수신한 IP 주소로 파일 서버에 접속이름 공간계층적 이름 공간을 가지기 위해 도메인 이름 공간을 만들어야 함트리는 0에서 127까지의 128개 레이블(label).. 2024. 5. 24. ICMP 인터넷 제어 메시지 프로토콜(ICMP)IP 프로토콜의 문제점신뢰성이 없고 비연결형 데이터그램 전달오류 제어(오류 보고 및 오류 수정) 기능이 없음호스트와 관리 질의를 위한 메커니즘이 없음네트워크 관리자는 다른 호스트나 라우터로부터 정보를 획득할 필요가 있음2가지 유형의 메시지오류-보고(error-reporting) 메시지: 라우터나 목적지 호스트가 IP 패킷을 처리하는 도중 발견하는 문제 보고질의(query) 메시지: 호스트나 네트워크 관리자가 라우터나 다른 호스트로부터 특정 정보 획득 시 사용 (ping 등)ICMP 메시지 형식오류 보고 메시지오류 수정이 아닌 보고만 함오류 수정은 상위 계층 프로토콜(TCP)에 맡김오류 메시지는 언제나 최초의 발신지로 전송ICMP 오류 메시지 중요한 사항오류 메시지를 .. 2024. 5. 17. IP 스푸핑 IP 스푸핑(spoofing)해커가 자신의 IP주소를 악용하고자 하는 호스트의 IP 주소로 변조ACL 통제를 회피할 수 있는 공격 방법ACL(Access Control List)접근 통제 방법. 네트워크 방화벽을 통한 트래픽 필터링 방법.라우터를 통과하는 패킷을 필터링하는 목록으로 네트워크에 대한 접근을 허용 또는 거부하는 기능변조된 IP를 사용하기 때문에 추적이 어려움TCP/IP 구조적 결함을 이용한 공격 방법 - 인증 방법의 부재공격자를 신뢰 관계에 있는 호스트(관리자)인 것처럼 속임신뢰 관계: 특정 시스템의 IP와 신뢰 관계를 맺고(서버에 등록) 로그인 없이 접속을 허락하는 것 공격방법서버와 클라이언트 B(관리자)는 신뢰 관계를 맺고 있음(ACL)클라이언트 A(공격자)가 서버에 접근하고자 함(3-w.. 2024. 5. 17. 연관규칙 생성과 연관분석의 실제 1. 지표를 이용한 연관규칙의 분석연관분석의 지표Support(지지도): 이걸 본 사람이 얼마나 많을까?support(A): A가 등장하는 트랜잭션의 비율support(A -> B): A와 B가 모두 등장하는 트랜잭션의 비율Confidence(신뢰도): 이걸 본 사람은 저것도 봤을까?confidence(A -> B): A가 등장하는 트랜잭션 중, B까지 등장하는 비율confidence(A -> B) = support(A->B) / support(A)높은 confidence를 갖는 연관규칙을 반드시 유의미하다고 볼 수 있나?lift(향상도)lift(A -> B) = confidence(A -> B) / support(B)support(B)가 높아 confidence(A -> B) 값이 높아지는 것을 방지l.. 2024. 5. 13. 군집화 알고리즘과 군집에 대한 평가 1. K-평균 군집화와 퍼지 군집화K-Means Clustering사전에 군집의 개수 K를 결정각 군집에는 중심이 존재하게 되는데, 중심과 군집 내 데이터 거리 차의 제곱 합을 최소로 하는 최적 군집을 찾음일단 중심 K개를 찍고 반복Python에서의 K-평균 군집화# 알고리즘 수행을 위해 필요한 라이브러리import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansplt.figure(figsize = (10, 5))# K-means Clustering의 실제df = pd.read_csv('menu.csv', engine = 'python')df_data = df[['가격', '판매량']] # 군집화하기 위해 사용할 .. 2024. 5. 13. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
