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타원곡선암호 연산 파이썬 구현(ECC, P-192)
Implementing Elliptic Curve Cryptography operation in Python on the Curve P-192 P-192 곡선 파라미터 선언 # define P-192 parameters p = 2 ** 192 - 2 ** 64 - 1 a = -3 b = 0x64210519E59C80E70FA7E9AB72243049FEB8DEECC146B9B1 n = 0xFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF99DEF836146BC9B1B4D22831 gx = 0x188DA80EB03090F67CBF20EB43A18800F4FF0AFD82FF1012 gy = 0x07192B95FFC8DA78631011ED6B24CDD573F977A11E794811 WeierStrass Form de..
[SpringBoot] 7. SpringSecurity 인증 모듈 개발 (OAuth2, jwt, 소셜로그인)
SpringSecurity, OAuth2.0, JWT, Session 등, 까다로운 개념이 많아서 개인적으로는 공부하는데 시간이 꽤 걸렸습니다. 프로젝트를 진행할 때마다 인증 서비스 코드를 작성하는 시간을 줄이면 좋겠다는 생각에 다른 프로젝트를 진행하더라도 언제든지 가져다 쓸 수 있는 인증 모듈을 제작해보고자 했습니다. 확장가능하고 유지보수 가능한 구조에 대해 고민 독립적인 모듈로서의 기능 회원서비스를 의존하지 않도록 하려는 고민 내가 다른 프로젝트를 진행하더라고 바로 가져다 사용할 수 있게끔 하려는 고민 위의 고민들을 통해 완성되었으며 현재는 IBAS 동아리 홈페이지에 적용되어 있습니다. 1. 인증모듈 코드 https://github.com/InhaBas/Inhabas.com-api/tree/dev G..

DDD, 어그리게이트 분리를 위한 리팩토링
[refactor/#119] DDD를 지키도록 게시글 도메인과 메뉴 도메인 분리 by Dong-Hyeon-Yu · Pull Request #120 · Inha 게시글 엔티티가 메뉴 엔티티를 직접 참조하고 있었는데, 두 개의 어그리게이트를 분리하기 위해서 MenuId 를 참조하도록 함. 단, @EmbeddedId 와 @GeneratedValue 는 동시에 사용할 수 없는 문제가 있음. ( github.com [refactor/#115] DDD 를 지키도록 회원 도메인과 게시판 도메인 분리 by Dong-Hyeon-Yu · Pull Request #117 · Inh 게시판 엔티티가 회원 엔티티를 직접 참조하는 것이 아니라, 회원 엔티티 ID 를 참조하도록 하여, 두 어그리게이트를 분리시킨다. MemberId..
![[컴퓨터 보안] 수업 필기](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FwMLMb%2FbtrFFsbZF8H%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOTrLKIUG73D3s4rriWJ0Jb-SUMMKUhhYXWy-6BC0o1u%2Fimg.jpg%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1756652399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DzxqXrU2bBiwxW93n9OKpvfyM3cY%253D)
[컴퓨터 보안] 수업 필기
CIA와 접근제어 DLP와 소인수분해 문제 & 고전암호 유한체와 AES block cipher Block Cipher Mode와 Stream Cipher 웹 해킹과 Dos 공개키 (RSA, Diffie-Hellam, Elgamal, ECC) Hash Function과 MAC 전자서명과 인증서 네트워크, 시스템 보안 & 보안장비, 솔루션 AI 보안 & 블록체인

520 Error 해결 (Cloudflare)
다음과 같은 오류가 발생했다. 갑자기 모든 서브도메인까지 접속이 안되는 상황 발생 서버는 건드리지 않았기 때문에, 클라우드플레어 관련 문제라고 판단. 클라우드 플레어 관련 설정이 변할 수 있는 것은, 저번에 설정해놨던 프록시 서버 주소라고 판단. (프록시 요청 시 원래 사용자 ip 복원하기) 클라우드플레어 레퍼런스와 비교해보니 역시나 변경되어 있었다. 프록시 서버 ip 목록을 최신화 하니 잘 작동한다.
![[전공생이 설명하는 OS] 메모리 관리 - (2) Virtual Memory](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcznDeA%2FbtrDQFQXHkg%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKyNURmjXWAzUBCm5KLHlzmAejQqP4xzuW3TXyyPgn5a%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1756652399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DjmYAph%252BSruzbhjbB2fMICBdCu9A%253D)
[전공생이 설명하는 OS] 메모리 관리 - (2) Virtual Memory
1. 가상메모리란? 각 프로세스에게 큰 전용 메모리를 제공하는 기술. 2. 부분적재 에러코드, 자주 접근되지 않는 코드들까지 한번에 적재할 필요가 있나? Locality, Knuth's estimation : 10%의 코드가 90% 실행시간을 갖는다. 가상메모리도 일종의 캐시. 디스크와 메모리 사이의 캐시 (fetch policy) 그러면 필요한 부분을 언제 올릴건데? (resident set policy) 메모리에 올라와 있는 각 프로세스의 조각들을 어떻게 효율적으로 관리할 것인가? (replacement policy) 메모리가 부족해서 다른 조각들을 쫓아내야할때 어떤 조각들을 쫓아낼것인가? 매핑테이블을 어떻게 관리할 것인가? 보통 paging 과 segmentation 기법을 사용 - 프로세스를 조각..
![[전공생이 설명하는 OS] 메모리 관리 - (1) Partition/Page/Segment](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FdzyGvh%2FbtrDNUuJMxt%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAsbYRIOM0Ct6BFEZqP-hFKxGWApDDFPm9jJx3zzRJho%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1756652399%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DdH%252FET7onZ0bkxzdJ%252F5LVwAxb3jg%253D)
[전공생이 설명하는 OS] 메모리 관리 - (1) Partition/Page/Segment
1. Memory Management 란? 메모리는 (1) OS(resident monitor, kernel) (2) user 두 부분으로 나뉜다. Uni-programming 환경에서는 user part 에 1개의 프로그램만 적재되고, multi-programming 환경에서는 다수의 프로그램이 적재될 수 있다. Memory management 라는 말은 OS 가 user 가 사용하는 메모리를, 프로세스의 요청에 맞게 분할 및 분배하는 것을 포함한다. 메모리를 할당하는 방식은 프로세스 실행 시점에 따라 크게 두 가지로 분류할 수 있다. static allocation : 프로그램 실행 이전에 미리 메모리를 할당하는 방식 (예, global 변수나 상수 등) dynamic allocation : runt..

AWS 비정상적인 디스크 Ops 잡기
상황 aws 비용 명세서를 보는데 위처럼 ebs IOps(input/output operations per second)가 갑자기 엄청나게 늘어났다. 이전달까지는 2백만 IOs 안쪽으로 기록됐는데, 이번달은 6천만 IO가 넘어가서 추가요금이 발생하는 상황이었다. 평소보다 30배 이상 증가한 셈이다. 바로 cloud watch 에서 모니터링 지표를 확인했다. 위에서 볼 수 있듯이, 쓰기 처리량이 5월 초부터 증가했다. 반면 평균 쓰기 크기는 줄었다. 종합하자면, 아주 작은 크기의 디스크 쓰기 작업이 자주 발생하고 있는 상황이다. IO 횟수로 과금되는 EBS 특성상 한번 IO 할 때 데이터를 최대한 모아서 한번에 작업하는 것이 유리한데, 매우 비효율적으로 작동하고 있는 셈이다. 로그성 데이터가 초단위로 쓰여..