연습 또 연습.

ulimit -c unlimited sysctl -w kernel.core_pattern=core 이것도 안 먹힐 때 그냥 core파일 경로가 이상하거나 안 맞는거다. echo core >/proc/sys/kernel/core_pattern 간단.

인증서 적용. 어렵지 않다. 1. certbot install sudo apt install python3-certbot-nginx 2. certbot으로 서버에 SSL 인증서 설치 sudo certbot --nginx -d abc.com -d sub.abc.com 설치 도중 옵션에서 2를 누르면 http -> https 리다이렉트 설치가 완료되면 자동으로 /etc/nginx/sites-available에 있는 nginx 설정값들이 업데이트 되고 인증서가 매칭된다. 3. certbot 업데이트 certbot 인증서는 90일마다 업데이트 해야하는데, 사실 /etc/cron.d에 업데이트가 등록되어 있다. 테스트 명령어는 다음과 같다. sudo certbot renew --dry-run 4. 테스트 ssll..

/etc/nginx/sites-available에 다음과 같이 만들고 sites-enabled에 심볼릭 링크를 걸어준다. server { server_name sub.abc.com; listen 80; root /var/www/html/sub.abc.com/; index index.html index.php; location / { try_files $uri $uri/ =404; } location ~ \.php$ { include /etc/nginx/snippets/fastcgi-php.conf; fastcgi_pass unix:/var/run/php/php7.4-fpm.sock; # With php-cgi (or other tcp sockets): #fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;..

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier def build_model(): X = tf.keras.layers.Input(shape=[28, 28, 1]) H = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=5, padding='same', activation='swish')(X) H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H) H = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=5, padding='same', activation='swish')(H) H = tf.keras.la..

Make model def build_model(): X = tf.keras.layers.Input(shape=[28, 28, 1]) H = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=5, padding='same', activation='swish')(X) H = tf.keras.layers.BatchNormalization()(H) H = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=5, padding='same', activation='swish')(H) H = tf.keras.layers.MaxPool2D()(H) H = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same', activation='..

Data Augmentation from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, # set input mean to 0 over the dataset samplewise_center=False, # set each sample mean to 0 featurewise_std_normalization=False, # divide inputs by std of the dataset samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std zca_whitening=False, # apply ZCA ..

Dockerfile FROM ubuntu:18.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt update && apt install xinetd libc6-dev-i386 -y RUN useradd -mU user COPY ./flag /home/user COPY ./prob /home/user COPY ./xinetd.d /etc/xinetd.d/prob RUN chmod 750 /home/user /home/user/prob RUN chmod 440 /home/user/flag RUN chown -R root:user /home/user CMD ["/usr/sbin/xinetd", "-dontfork"] docker-compose.yml version: '3' se..

1. php-fpm 설치 apt install php-fpm 2. /etc/nginx/sites-available/default 수정 location 추가 (fastcgi_pass) location ~ \.php$ { include snippets/fastcgi-php.conf; # # # With php-fpm (or other unix sockets): fastcgi_pass unix:/var/run/php/php7.4-fpm.sock; # # With php-cgi (or other tcp sockets): # fastcgi_pass 127.0.0.1:9000; }

ping을 허용하려면 INPUT, OUTPUT 모두 허용해줘야 한다. iptables -I INPUT -s [SOURCE_IP] -p icmp --icmp-type echo-request -j ACCEPT iptables -I OUTPUT -d [SOURCE_IP] -p icmp --icmp-type echo-reply -j ACCEPT 나갈 때는 출발지와 목적지가 바뀌는 것에 유의한다. 정책 삭제 방법 정책 번호를 확인한다. iptables -L --line-numbers INPUT, OUPUT 확인 후 정책 번호로 삭제하면 된다. iptables -D INPUT 1 정책 백업 방법 iptables restart하면 초기화된다 (...) iptables-save ~/iptables.local

- user level exploit의 목적 : system("/bin/sh"); - kernel exploit의 목적 : commit_creds(prepare_kernel_cred(0)); KASLR - 커널 주소 랜덤화 → prepare_kernel_cred 주소 랜덤화 - 유저레벨 익스플로잇과 마찬가지로 오프셋 계산 - /proc/kallsyms에서 함수 주소 확인 할 수 있다. - kernel.kptr_restrict 켜져있으면, 안 된다. (KADR, Kernel Address Display Restriction) - kernel.kptr_restrict 끄고 확인 SMEP (Supervisor Mode Execution Prevent) - 커널이 유저 레벨 코드 실행 불가하게 함 - 커널이 커..