전체 글 (69) 썸네일형 리스트형 [DB] DBMS 쌩기초 Database: Data의 집합OS는 File System을 통해 파일을 디스크에 관리하지만 Concurrency Control(유저들이 동시에 접근 가능하도록)이나 recovery(작성하다 전원 나간 경우)를 보장하지 않음=> Database를 관리하는 Database Management System(DBMS)가 필요 DBMS의 종류는 크게 2가지RDBMS(Relational DBMS): 키(key)와 값(value)들의 간단한 관계를 테이블화 시킨 매우 간단한 원칙의 전산정보 데이터베이스 ex) MySQL, PostgreSQL, Oracle database...NoSQL: 전통적 RDBMS보다 덜 제한적인 매커니즘 제공, 단순 검색 및 추가 작업을 위한 매우 최적화된 키 값 저장 공간 ex) Mon.. [논문리뷰] A Comparative Study of Time Series Anomaly Detection Models for Industrial Control Systems - 산업 제어 시스템(Industrial control systems)의 결함, 사이버 공격 등 이상 탐지를 위해 다섯 가지 대표적인 시계열 이상 감지 모델 (InterFusion, RANSynCoder, GDN, LSTM-ED, USAD) 의 비교 연구를 수행- 공개 데이터셋인 SWaT와 HAI 사용- 기존의 머신러닝 기반 이상 탐지 연구는 정상 데이터만을 이용해 비정상 행위를 탐지하는 비지도학습 접근에 초점- 환경과 데이터셋을 동일하게 하고 모델 간 비교 진행 Anomaly Detection in Industrial Control SystemsICS 구조ICS는 산업 분야의 물리적 프로세스를 관리하며 ICT(Information & Communication Technology)와 결합함에 따라 사이버.. [운영체제] Virtual Memory(2) 프로세스에게 몇 개의 프레임이 할당되는지 결정해야 함 -> Allocation of FramesHW/SW 측면에서 요구사항이 있음instruction 수행 과정에서 page fault가 안 나려면 최소 6개의 페이지 필요Loop 내의 page는 한꺼번에 allocate 되는 것이 유리함그렇지 않으면 매 loop page fault 발생 Fixed Allocation프로세스의 크기에 따라 고정적인 프레임 개수 할당하는 방식, 크기 비례 할당Priority Allocation프로세스 중요도 기반 프레임 할당중요도 높은 프로세스는 빨리 끝나야 됨 -> 프레임 많이 할당 -> page fault(I/O) 적게 발생 -> waiting 상태 감소 => 크기나 중요도만으로 프레임을 할당했을 때 너무 많이 page .. [논문리뷰] WinCLIP: Zero-/Few-Shot Anomaly Classification and Segmentation zero-shot 이미지 분류: 특정 카테고리의 예시가 포함된 데이터를 학습되지 않은 모델을 사용해 이미지 분류를 수행하는 작업one-shot: 하나의 샘플 이미지만으로 새로운 클래스를 인식few-shot: 한 클래스당 일부 샘플 이미지만 사용하여 새로운 클래스 인식dense features; 이미지 데이터의 로컬 및 전역 특징을 보다 세밀하게 포착하는 특성window; 고정된 크기의 부분 집합, 데이터를 일정한 크기의 시,공간적 단위로 분할 INTRODUCTIONvision-language 모델인 CLIP(Contrastive Languate Image Pre-training)은zero/few-shot 성능을 보여주며 혁신적인 일반성을 보였으나 이상 분류 및 분할에는 한계가 있음정상 이미지에서 보완적 .. [논문리뷰] EfficientAD: Accurate Visual Anomaly Detection at Millisecond-Level Latencies INTRODUCTION- 지난 몇 년간 딥러닝 기술은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 최첨단 이상 탐지 방법을 발전시켜왔으나, 이상 탐지 성능을 높이기 위해 종종 계산 효율성을 희생함- 실제 세계에서 이상을 너무 늦게 감지하는 경우 경제적 피해를 입히거나 인간의 생명을 위협할 수 있기에 이상 탐지 방법의 계산 및 경제 비용에 주의를 기울이는 것이 중요함- 해당 논문에서는 강력한 이상 탐지 성능과 높은 계산 효율성을 보이는 EfficiendAD 제시- 정상 이미지로 사전 훈련된 teacher network에 의해 계산된 특징을 예측하기 위해 student network 훈련- student network는 이상한 이미지에서 훈련되지 않았기에, 일반적으로 모방하지 못함- teacher, student 출력 간의 .. [aws/m1] ec2 사용자 추가, 관리 https://repost.aws/ko/knowledge-center/new-user-accounts-linux-instance EC2 Linux 인스턴스에 대한 SSH 액세스 권한이 있는 새 사용자 계정 추가SSH를 사용하여 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) Linux 인스턴스에 연결할 수 있는 새 사용자 계정을 추가하고 싶습니다.repost.aws-> 되게 잘 나와있음 1. 키 페어 생성 - 앞의 포스팅처럼 pem 파일 권한 변경 > chmod 600 test.pem 2. 인스턴스에 ssh 접속 후 사용자 추가sudo adduser sudo su - test_user //컨텍스트 변경mkdir .sshchmod 700 .sshtouch .ssh/authorize.. [aws/m1] 간단한 flask 웹사이트 ec2로 배포하기 2023년 ICEWALL 웹해킹 강의를 준비하면서 공방전을 해보고자 했으나 .. 1. aws ec2 인스턴스 생성 웬만한 설정은 기본값 또는 프리 티어로 선택하고 몇 가지만 주의해서 볼 것- AMI에 따라 ssh 접속 시 입력이 달라짐- 키 페어로 ssh 접속 시 인증하기 때문에 새 키 페어 생성을 클릭하고 다운되는 .pem 파일을 잘 보관할 것- 보안 그룹 22 포트 인바운드 규칙 설정으로 ssh 접속 허용 2. pem 파일 권한 변경- chmod: 권한 변경 명령어- 순서대로 (user)(group)(other) 인데 600 이니까 나만 파일을 읽고 쓰도록 하겠다는 것- 400 으로 해도 무관, 읽기만 허용 3. ssh 접속ssh -i @- 는 인스턴스 연결 페이지에서 확인 가능 - 1번에서 Ama.. [논문 리뷰] TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks TadGAN은 2020년 MIT에서 발표한 시계열 이상 감지 모델이다.TadGAN은 GANs(Genertive Adversarial Networks) 와 LSTM 순환 신경망을 활용한 비지도학습(unsupervised learning) 방법으로, 복잡한 시간 상관 관계를 포착하고 효과적인 데이터 재구성을 통해 false positives을 최소화한다.오픈 소스로 공개 -> https://github.com/sintel-dev/Orion GitHub - sintel-dev/Orion: A machine learning library for detecting anomalies in signals.A machine learning library for detecting anomalies in signals. .. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
