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kill process by result of ps -ef kill -9 $(ps -ef | grep '[PROCESS_GREP_NAME]' | awk '{print $2}')
[네트워크] 아호-코라식 알고리즘을 이용한 URL 패턴매칭 및 차단 BoB 에서 길길멘토님의 과제인 아호-코라식을 이용해 패턴매칭을 하는 과제가 있었다. URL의 대조를 이용해 유해사이트인지 판단하여 패킷을 DROP, SEND 하는 프로그램을 짜오는 내용의 과제였다. 먼저 패킷 관련 구현은 윈도우에서 진행하였다. 원래 우분투에서 하려 했지만, 얼마전 대회 중 노트북이 고장나 어쩔 수 없이 윈도우를 설치하게 되었다. (AS기사님이 우분투를 처음 보신다면서... 죄성합니다 기사님) 우분투에서는 보통 패킷 관련 프로그램을 구현할 때 WinDivert를 사용한다고 한다. 실제로도 많은 도구들이 WinDivert를 사용하고 있다. (Snoopspy, Clumsy 등) 그래서 WinDivert를 사용하면서, 언어는 파이썬을 사용하려고 ctypes를 이용해 dll에서 읽어오려 했다...
인공신경망 Neural Network #1 ( 구현 수정본) 구현 방식에 오류를 발견하여 오류 수정 후 재작성 하였습니다.기존 글은 http://blog.kim82536.pe.kr/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D-Neural-Network-1에서 확인할 수 있습니다. 4. 결과를 알 수 없는 뉴럴 네트워크 만들어 보기 기존 소스에서는 OutputNeuron 을 2개 두고, 각각 데이터를 받아 가장 높은 데이터를 가진 뉴런을 출력하는 방식이었습니다만,원 글의 C++ 소스에서는 OutputNeuron 을 1개만 두고 (위 그림 참고) 역치값에 현재 데이터를 비교하여 True, False 를 반환하는 방식이라 부득이 하게 수정하게 되었습니다. 원글 소스: http://blog.secmem.org/197 수정 ..
인공신경망 Neural Network #2 내용 출처; http://blog.secmem.org/197 지난 포스팅과 이어집니다링크: http://blog.kim82536.pe.kr/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D-Neural-Network-1 전체 소스: https://github.com/Kcrong/basic-neural-network/blob/master/sigmoid.py 1. 뉴런의 수학적 해석지난 번에 구현한 뉴런의 입출력 동작을 수학적으로 해석해보겠습니다. 아래는 그 뉴런을 도식화한 그림입니다.편의 상 그림에는 두 개의 입력 밖에 없지만, 입력 갯수는 증가될 수 있습니다. 출력을 살펴보자면, 우선 앞 뉴런에서 입력을 받으면 (0 또는 1) 각 연결 가중치가 곱해지고, 이들의..
인공신경망 Neural Network #1 이 글의 전체 예제는 https://github.com/Kcrong/basic-neural-network 에 있습니다. 이 글은 http://blog.secmem.org/197 을 참고했으며, 모든 예제를 직접 작성하였습니다. 1. 뉴럴 네트워크란?컴퓨터 공학에서 뉴럴 네트워크란, 인공지능 분야의 기술로 인간의 뇌 속에 있는 신경을 모델링 하여 문제를 해결하는 방법을 말합니다. 2. 뉴런이란?뉴런은 신경망을 구성하는 신경세포 한 개를 말합니다. 뉴런 하나는 단순히 전기 신호를 전달하는 역할 밖에 없지만, 이 뉴런이 엄청 모이면 인간의 지능을 가지게 됩니다. (실제 인간은 1000억개의 뉴런을 가지고 있다 합니다.) 뉴런의 동작방식은 다음과 같습니다. 출처: 나무 위키 Cell Body : 세포체 Nucl..
주요인사연설분석 자동화 KoNLPy 와 word2vec 을 이용해 제작하였습니다 소스:.https://github.com/Kcrong/speech_analysis 발표 자료: http://prezi.com/ekz8oi2yg-mo/?utm_campaign=share&utm_medium=copy Tree - Visualization 은 https://github.com/pvthuy/word2vec-visualization을 참고했다. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888..
syscall 보호되어 있는 글입니다.
유전 알고리즘 구현 소스 오류 디버깅 갑자기 소스를 고치다가, 돌려보니 진화가 올바르게 되지 않았다. 초반 (0~5) 세대 때 적합도가 잠깐 상승하더니, 그 이후에는 데이터가 그래프처럼 제자리 걸음을 반복했다. 아래 소스는 삽질을 반복한 소스이다. 당연한 부분에 오류가 있으니, 문제점을 찾아보자. """ Author Kcrong """ from random import randint as rand from matplotlib.pyplot import plot, show, xlim, ylim, xlabel, ylabel from numpy import mean # 범위: x ~ y-1 def randint(x, y): return rand(x, y - 1) # 원하는 값 WE_WANT = [1, 3, 2, 4, 1, 1, 1, 1] # 우월 ..