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Tensorflow는 Google에서 개발한 딥러닝 모델을 개발하고 학습하는 프레임워크입니다. Tensorflow와 각종 딥러닝 라이브러리 (ex: matplotlib, numpy, scikit-learn)를 활용하기 위해선 Python 개발 환경이 준비되어야 하는데요. pip을 통해 필요한 패키지를 개별적으로 설치할 수도 있겠지만은, 최근에는 Anaconda 또는 Docker를 활용하여 딥러닝 환경을 빠르게 구축하고 개발을 용이하게 할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Docker 이미지를 통해 Tensorflow 환경을 구축하는 내용을 다루고자 합니다. Docker 설치 1. Docker Windows 배포판은 아래 주소에서 받을 수 있습니다. ▶▶ https://docs.docker.com/docke..
패킷 필터링 기능 Wireshark에서 제공하는 Display filter를 이용하여 캡처된 패킷을 목적에 따라 분류할 수 있습니다. 필터링 바는 Wireshark 상단 빨간색 박스로 표시된 영역에 위치합니다. 이번 글에서는 몇 가지 대표적인 필터링 명령어를 소개하도록 하겠습니다. 예시1: 프로토콜 별 분리 아래는 TCP, UDP 그리고 ARP 프로토콜을 선별해내는 예시에 해당합니다. 다른 예시: dns: DNS (Domain Name System), 도메인 이름을 조회하는 패킷 dhcp: DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol), 동적 IP 주소 할당 요청을 위해 발생하는 패킷 icmp: ICMP (Internet Control Message Protocol), 송수..
Wireshark 인터페이스 구성 Wireshark 인터페이스는 아래와 같이 6개의 구역으로 나누어져 있습니다. Main Toolbar Filter Toolbar Packet List Packet Details Packet Bytes Status Bar Main Toolbar Wireshark에서 주로 많이 사용되는 기능들을 제공하는 툴바입니다. 제일 좌측은 실시간 패킷 캡처를 위한 기능들로 구성이 되어 있으며, 그 뒤로는 패킷 데이터 불러오기/저장과 패킷 검색 기능 이외에도 패킷 정보 창(Packet List/Details/Bytes)에 표시되는 글자 폰트를 조정할 수 있는 버튼들이 존재합니다. '패킷 검색' 기능의 경우 특정 헥사 값(16진수 바이트 값)을 포함하는 패킷을 찾아내는 데에 유용합니다. ..
Wireshark 란 네트워크상에서 주고받는 메시지 데이터 블록의 기본 단위를 패킷이라고 부릅니다. 이메일을 보내거나, 파일을 다운로드받거나, 유튜브 동영상을 시청하는 등, 인터넷에 접속하여 우리가 행하는 모든 행위는 사실 패킷의 운송 과정을 통해 이뤄질 수 있는 것이죠. 알게 모르게 우리의 컴퓨터에서는 매초 많게는 수만 개의 패킷 데이터가 들어오고 빠져나가곤 합니다. 실시간 네트워크 분석을 위해 이 짧은 찰나에 발생하는 패킷 교환 과정을 포착하는 여러 가지 도구들이 제공되고 있으며, 그중 하나가 오늘 다루게 될 Wireshark입니다. Wireshark는 가장 보편적인 무료 오픈 소스 네트워크 패킷 분석 프로그램입니다. 개별 패킷 내의 프로토콜 정보를 세부적으로 파악할 수 있으며 상당히 직관적인 GUI..