분류 전체보기 (68) 썸네일형 리스트형 [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. .. [운영체제] Virtual Memory (1) 가상 메모리는 공간 사용의 효율성을 높이기 위해 등장Background이론적으로는 모든 프로세스의 주소 공간이 메모리에 올라와있어야 하지만(폰 노이만 머신의 기본 원칙), 실질적으로는 그럴 필요가 없음현재 접근하는 부분만 메모리에 있으면 프로그램 실행에는 문제 없음실제로 CPU가 접근하는 부분만 메모리에 올려 보자 -> 메모리 절약, 동시에 실행되는 프로세스의 개수 증가(프로세스의 일부만 메모리에 올라오니까)그러면 원칙이 깨져버림 -> 원칙은 지키자CPU한테는 프로세스의 주소 공간이 전부 올라 와있다고 사기 치고, 혹시나 안 올라와있는 부분에 CPU가 접근하면 OS가 재빨리 올려줘(페이지 교체)logical memory와 physical memory의 완벽한 분리Virtual Memoryphysical .. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
