개발하는 초롱이

월 1천 찍었던 개발자 3번째 이야기, 암은 어떻게 되었는가?

개발자 초롱이 — Sun, 24 Aug 2025 16:43:01 +0900

https://coffee926.tistory.com/93#%23%EC%88%98%EC%88%A0%EC%9D%B4%ED%9B%84-1

월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2

#응급수술 2024.11.26 - [일상] - 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #1 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #11.어느날 갑자기어른들이 잎이 닳도록 하는 말이 있다아프면 소용 없다고20대

coffee926.tistory.com

#항암치료

어렵게 어렵게 약 1년 동안 항암 치료를 끝냈다

2024.09 ~ 2025.07

장루 수술로 인해서 비교적 내 몸이 약한 상태였다

함암제를 맞으면 열이 나고 감염에 더 취약해지면서 실제로 수술 부위가 벌어질 수 있는 위험까지 존재해 중환자실에 있었다

매번 항암제를 맞고 회복하기까지 최소 1달에서 약 2달 정도는 입원하고 1주일은 집으로 퇴원해서 회복하고를 6세트 반복했다

회복 속도가 나는 더딘 편이었고 장루 내부에서 출혈이 나면 금식해야 하는 날도 많았다

어떤 날은 퇴원 하루 전에 장루(인공항문)에서 피가 나 퇴원 못하고 약 2주 정도 더 입원하기도 했다

확실히 인공 항문을 달고 산다는 건 힘든 일이었다 삶에 많은 영향을 끼쳤고

이번 치료를 통해 왜 어른들이

건강이 최고야

라고 하는지 이해 되었다 정말 건강한 것이 최고이다

의외로 병원에 암환자가 많았다 거의 50대 이상 어르신들이 많았지만

가끔 20,30대도 보였다 요즘은 젊은 사람들도 많이 걸린다고 한다 주로 대장암이...

난 대장암도 아닌디......(억울)

난 여기서 제일 어린 암환자였다(28살)

생존율을 높이기 위해 기본 항암 치료 외에 자가 조혈모세포 이식을 진행 했다

#자가조혈모세포이식

조혈모세포 이식이란?

피를 만드는 세포를 조혈모세포라고 하는데

이 조혈모세포를 남의 것을 이식 받으면 동종 이식

자기 것을 모아놓았다가 회복을 위해 다시 넣어주는 것을 자가 이식이다

이식 설명

나는 자가 조혈모세포 이식으로 했고 이식 전에 채취 후,

고용량의 항암제(일반 항암의 3배)로 내 몸의 정상과 비정상 세포를 다 죽이고

혼자 회복하기 어려우니 이전에 채취한 나의 조혈모세포를 이식 했다

일단 엄청 힘들다

물만 먹어도 맛도 안느껴지고 토하고 싶고

힘도 안나고 나는 장기에 이슈가 있어 금식했다

그리고 정상 면역 세포도 죽이니 열도 40도 이상인 상태로 일주일을 보냈다

(면역 세포가 없어 해열제로도 열이 거의 서서히 떨어짐)

당시 백혈구 수치, 혈소판 등 0 이었다 그래서 이식 전용 무균실에서 1인 무균 중환자실로 옮겼다

실제 심박수도 낮아져서 승압제를 썼는데 일시적으로 쇼크가 오기도 했었다.....

(태어나서 처음 느껴봄, 심장 멈추기 직전 느낌 홀리 쉣임!!! 모니터링하는 기계가 미친듯이 삐삐 거림)

이런 글을 회상하며 쓰는 나도 대단한 듯....ㅎㅎ;;

이식이 잘 끝나서 글을 잘 쓰고 있겟죠잉....

#이제는 면역 치료

항암 치료, 조혈모세포이식이 끝나고 이후는 2가지가 진행된다고 한다

1. 첫번째는 면역 혈청을 맞아야 한다

어떻게 보면 피를 싹 밀고 새로운 피를 만들어서 혈액을 돌리는 것이라

면역이 거의 없다 그래서 좀 나쁜 균을 이길 수 없기에 혈청을 2주에 한번 맞아야 한다

약 6개월에서 12개월동안 맞는다고 한다

2. 두번째는 백신이다

피를 전부 갈아 엎었기 때문에 바이러스에 대응하는 면역 체계도 초기화 되었다

그렇기에 백신 접종을 다시 해야 한다

그래서 6개월 이후부터 피 상태를 보고 백신 접종을 맞는다고 한다

그렇기에 마음 놓고 밖에 나가지도 못하고 방콕하고 있다

이렇게 될줄 몰랐다.... 완전 애기로 돌아간 거나 마찬가지였다

먹는 것도 아무거나 먹으면 안되고 무조건 익혀 먹고

과일 안되고 외부 음식, 포장음식 등 절대 안된다

교수님이 엄청 엄청 주의하라고 하심

너무 자유가 없다...ㅠ

그런데 그보다 더한 것이 있었으니.....

#미래가걱정이다

미래가 걱정이긴 하다 1년간 백수로 산 것보다 객관적으로 삶의 질이 하락했다

아직 인공 장루 복원 수술도 해야 하고 돈도 걱정이다 백수엿다면 건강을 잃지는 않았을 텐데...

있었던 일들을 기록해보면

일단 내가 입원한 사이에 집 전세 계약 연장하는 시기 였다

집 계약은 그냥 연장하면 되는데 은행 대출 계약은 연장과 동시에 금리가 변동 되었고

1억 대출에 월 9만원 정도 내던 것이 28 만원 정도까지 올랐다

원래 이사갈 생각이었는데......세상은 마음대로 안되는게 정석인가보다

그래서 매달 내야 할 돈이 더 늘었다

현재 직장은 쉬고 있다 그래서 물론 수입도 없고

필자는 일찍 결혼한 케이스인데 와이프는 나의 병간호로 거의 일을 하지 못했다

그렇기에 show me the money 에 대한 부담은 머릿속이 떠나지 않는다

만약,

가족 중에 환자가 있다면 병원비는 무시할 수 없을 것이다

이번에 건강보험의 암환자 지원 제도로 난 병원비의 5% 만 부담하면 되는데 그 금액도 적지는 않았다

다행이 다른 개인 보험이 있어서 얼추 또이또이 했지만 금액이 만만치 않았다

실제 내가 부담한 돈은 약값, 병원비 등을 합해서 5천 이상은 들었다

역으로 계산하면 산정특례 같은 5% 만 부담하는 제도 없다면 2억이 넘는 돈을 치료비로 해야 한다...

사실상 치료 불가....그래서 만든 제도이니 이번에 효과를 톡톡히 봣다

이것만은 다행이었다

########## 알립니다 ###########

암환자는 건강보험공단의 지원을 받을 수 있습니다

생애 1번이지만 많은 부분 비용 지원이 됩니다 저는 무조건 청구액의 5% 만 내면 되었지만

암마다 지원하는 금액(급여 기준)이 다르니 확인해보시길 바라며

보통 진단받은 병원에서 안내 및 신청해줍니다

그외 지자체별 암환자 지원사업이나 긴급복지 제도등이 있으니

병원비에 너무 부담갖지 말고 알아보고 치료 받으세염

Windows 스티커메모를 애플(iOS,iPadOS,맥OS) 메모와 동기화하기

개발자 초롱이 — Fri, 6 Jun 2025 18:11:10 +0900

애플 메모에서 윈도우 스티커노트를 같이 한번에 보기!!

회사, 집, 기타 장소를 사용하다보면

윈도우, 아이폰, 아이패드, 맥북 이렇게 여러 환경을 써야 할 때 있다

이럴때 공통으로 연동되는 노션 노트를 쓰기도 하지만 가볍게 메모할 경우 그냥 스티커 노트나 노트 앱을 사용하기도 한다

서로 연동해서 언제 어디서든 확일 할 수 있도록 해보자

1.윈도우에서 스티커 메모 설치 및 연동

윈도우 스토어에서 연동 가능

https://apps.microsoft.com/detail/9NBLGGH4QGHW?hl=ko&gl=KR&ocid=pdpshare

Microsoft Sticky Notes - Windows에서 무료 다운로드 및 설치 | Microsoft Store

나중을 위해 기억해야 할 일이 있나요? Microsoft 스티커 메모를 사용하세요. 스티커 메모는 나중에 확인해야 할 사항을 빠르게 저장할 수 있는 간단한 방법이므로 작업의 흐름을 유지할 수 있습니

apps.microsoft.com

대부분 기본으로 설치되어 있으나 없다면 다운로드!!

이후 오른쪽 상단에 톱니바퀴 모양 아이콘을 클릭하여 로그인한다

윈도우 스팀커 이미지

2. 맥OS, 아이패드, 아이폰 연동

apps 클릭

notes 찾기

notes account 선택

outlook 선택

윈도우에서 로그인한 계정으로 동일하게 로그인하면 됩니다

노트만 연동되도록 설정하면 notes 에서 확인 가능!!

연동 완료

매달 투자하는 주식 목록 정리

개발자 초롱이 — Mon, 2 Jun 2025 23:34:55 +0900

10~20만원씩 매달 투자하면 100 % 5년이면 목돈 만들어줄 목록

2025년 05.24 일 기준으로 작성된 것으로 투자 포토폴리오 리벨런싱시 사용하는 항목

내가 바라는 우상향

1.배당 주식

1. DIV (Global X SuperDividend® U.S. ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 6.69%
배당일: 2025년 5월 5일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $17.41DividendMax+25StockAnalysis+25StockAnalysis+25TipRanks+35StockAnalysis+35StockAnalysis+35

2. CDC (VictoryShares US EQ Income Enhanced Volatility Wtd ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 3.12%
배당일: 2025년 4월 11일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $62.17TipRanks

3. AGNC (AGNC Investment Corp.), 매달 10 투자

배당 수익률: 16.35%
배당일: 2025년 6월 10일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $8.84Investopedia+40Global X ETFs+40DivvyDiary+40DividendMax+17StockAnalysis+17Nasdaq+17TipRanks+2Dividend+2Nasdaq+2

4. HYEM (VanEck Emerging Markets High Yield Bond ETF), 매달 10 투자

배당 수익률: 6.29%
배당일: 정보 없음
최근 주가: $19.52TipRanksBarron's+11StockAnalysis+11TipRanks+11

5. JEPI (JPMorgan Equity Premium Income ETF), 매달 40 투자

배당 수익률: 8.09%
배당일: 2025년 5월 1일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $55.52DividendMax+44StockAnalysis+44DivvyDiary+44Dividend+13Nasdaq+13StockAnalysis+13Nasdaq+1Nasdaq+1

6. NUSI (Nationwide S&P 500 Risk-Managed Income ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 7.33%
배당일: 2025년 5월 23일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: 정보 없음Koyfin+1Koyfin+1Investopedia+1Nasdaq+1

7. QYLD (Global X NASDAQ 100 Covered Call ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 14.00%
배당일: 2025년 5월 19일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $16.11

8. RYLD (Global X Russell 2000 Covered Call ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 13.52%
배당일: 2025년 5월 21일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $14.30

9. SDIV (Global X SuperDividend® ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 10.92%
배당일: 2025년 5월 5일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $21.24ETF & Mutual Fund Manager | VanEck+39StockAnalysis+39StockAnalysis+39

10. XYLD (Global X S&P 500 Covered Call ETF), 매달 20 투자

배당 수익률: 정보 없음
배당일: 2025년 5월 21일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $37.78Nasdaq+28Dividend History+28businessinsider.com+28DividendMax+2DividendMax+2Global X ETFs+2

11. O (Realty Income Corp.), 매달 40 투자

배당 수익률: 5.84%
배당일: 2025년 6월 2일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $55.53Nasdaq+2AGNC Investors+2Iron Mountain Investor Relations+2Nasdaq

12. IVR (Invesco Mortgage Capital Inc.), 매달 4만원 투자

배당 수익률: 18.50%
배당일: 2025년 7월 7일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $7.35

13. IRM (Iron Mountain Inc.), 매달 4만원 투자

배당 수익률: 3.28%
배당일: 2025년 6월 16일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $96.21

14. OHI (Omega Healthcare Investors Inc.), 메달 2만원 투자

배당 수익률: 7.44%
배당일: 2025년 7월 7일 (Ex-Dividend Date)
최근 주가: $36.20Dividend

그외 커버드콜 옵션 전략 미사용 월배당 ETF PFRL SEIX DHS

2. 성장주, 산업주 공격적 투자

로봇쪽 산업 투자 - 10만원씩

2차 전지, 성일 하이텍 - 1주씩

한국 은행주 구매, 국민, 하나금융지주 10 만원 => 고배당 플러스ETF 로 전환

3. 채권

채권은 금리 하락이 예상되니 200 만원 단위로 1년 이상, 5 퍼센트 이상으로 구매

4.기타 분석 사이트

https://www.tipranks.com/stocks/tsla/forecast

Tesla (TSLA) Stock Forecast, Price Targets and Analysts Predictions - TipRanks.com

Tesla Stock forecast & analyst price target predictions based on 37 analysts offering 12-months price targets for TSLA in the last 3 months.

www.tipranks.com

웨일 위즈덤 : https://whalewisdom.com

피어 앤 그리드 : https://edition.cnn.com/markets/fear-and-greed

인베스팅 닷컴 : https://kr.investing.com/

개발자가 살펴본 iptime ax3004bcm 실사용기

개발자 초롱이 — Mon, 2 Jun 2025 13:26:13 +0900

구매는 여기서 했음죠

https://prod.danawa.com/info/?pcode=17430965

[다나와] EFM ipTIME AX3004BCM 유무선공유기

최저가 267,995원

prod.danawa.com

다나와에서 샀는데 지금은 가격이 많이 오른거 같다

이러면 가성비는 없는데....

벌써 3년이 지났구나

집에서 서버 2대를 돌리기 위해(창고같은 곳이 있음) 구매하였고

포트포워딩, DDNS, VPN 등을 사용하기에 조금 가격이 있지만 안정적인 제품을 찾고 있었다

각종 커뮤니티 후기와 성능, 가격을 고려해서 구매 당시 선택한 제품이었다

무엇보다 안정적인게 제일 중요했다

기존에는 3~5 만원 공유기를 사용중이었으나

가끔 인터넷 끊김, 기능 부족 등 아쉬운 부분이 많아서 iptime ax3004bcm 제품을 사용하게 되었다

그럼 일단 잘 사용하는 기능 위주로 피드백을 남겨 본다면

vpn 설정

가장 자주 사용하는게 vpn 설정이다 주로 외부에 있거나 특정 작업을 해야 하는데 집에 없을 경우를 위해서는 꼭 필요한 요소!!

그리고 미디어 서버!! USB 가 사실 256 기가여서 거의 사실상 나스처럼 사용하고 있다

무선 SSID 알림은 비활성화 해두고 핸드폰과 PC 에만 등록해두었다

(은근 주변에 다른 집들 와이파이가 많아서 신호 간섭이....)

거의 초기에 10분정도 세팅 후, 지금까지 문제가 된적은 한번도 없었다

나름 지금까지 만족하면서 사는 중

PS.기가인터넷이라 랜선이랑 전부 기가로 맞춰 줘야 함

모두가 꿈꾸는 주식 매매 자동화해보기 2편

개발자 초롱이 — Sat, 31 May 2025 11:17:42 +0900

우선 진행현황부터 보고 가자

급등주 모니터링 현황

1.보이는 가능성

우선 상승률 상위 종목을 알고리즘으로 추척했고

실제 급등주를 포착할 수 있었다

알고리즘에 따른 매수를 했을 경우

발생 되었을 수익률을 계산해 보았다

사실 수익을 내지 못할 줄 알았는데 상승하는 종목들을 팔로우 하는 것을 보니

가능성이 있겠다 싶은 생각이 뿜뿜 했다

2.빠르게 매수 및 매도 기능 구현하기

잠깐 반등하고 하락한 종목들 및 급등주 추적 못한 경우

모든 종목이 장미빛은 아니었다

실제로 상승을 추적하지 못한 종목, 마이너스를 기록한 종목들도 있었다

이런 부분을 어떻게 더 거를지는 손절을 2 %(현재는 3%) 로 잡아야 빠른 손절이 가능하다는 결론에 도달했다

현재 프로그램상으로 3 % 손절인데 보면 5 퍼센트 손절도 있다

이 부분은 잠깐 사이에 3 % 손절보고 매도 주문을 했는데 더 떨어졌다는 의미이니 저런 종목들은 조심해야 겠다

결과적으로 빠른 매수도 중요하지만 빠른 매도도 중요함을 꼭꼭 기억하자

3.실제 웹에 배포해서 어디서든 확인하기

PoC 코드를 작성했으니 한 일주일 정도 모니터링을 더 해보고!

웹상으로 배포하고자 한다 언제 어디서든 피드백할 수 있게!!

조금더 나아가서 서비스를 만들어보면 어떨까 싶다

그전에 앞서 피드백을 받기 위해 웹상에 공개하면 어떨까 싶다

웹상 링크는 3펀에서 올려야지 ㅋㅋㅋㅋ 봐주는 사람이 있을까는....ㅎㅎ

4.의외로 좋은점

한국투자증권 거래 api 를 이용하면 앱에서도 보이지 않을까? 싶었다

하지만 기존 한국투자앱은 보기가 너무~~~ 불편하다

그래서 몇개월 전에 미니스탁에 한국 주식이 추가되었길래

앱에서 표시되지 않을까? 싶어서 확인해보니

테스트용 주식 1주식 구매 및 판매

생각한 부분이 맞았고 어플에서도 표시가 되었다

만약 프로그램 개입이 잘못 된다고 해도 앱에서 거래 관리가 가능하니 좋은 상황으로 생각되었다

물론 동일한 계좌를 맞춰 줘야 한다

의외의 개이득이 아닌가 싶다 직접 구현하지 않아도 되니 말이다

이전 내용은 아래 링크로

https://coffee926.tistory.com/101

모두가 꿈꾸는 주식 매매 자동화해보기 1편

intro컨셉은 당일 단타 항목을 찾고(주식시장은 통계 기반으로 예측이 안되는 것중 하나다, 변수가 졸라 많음!!)3% 손절라인, 5% 수익 라인으로 급등주 위주로 단타를 매일 치는 거다물론 부가적인

coffee926.tistory.com

Docker에서 Redis 사용하기: 공식 Redis 이미지 완벽 가이드

개발자 초롱이 — Thu, 29 May 2025 22:28:06 +0900

logo

Redis는 빠르고 유연한 인메모리 데이터 구조 저장소로, 캐싱, 메시지 브로커, 세션 저장소 등 다양한 분야에서 사랑받는 오픈소스입니다.
Docker Hub에는 Redis 공식 이미지를 제공하고 있어, 복잡한 설치 과정 없이 손쉽게 컨테이너로 Redis를 실행할 수 있습니다.

이번 글에서는 Docker Hub의 Redis 공식 이미지에 대해 알아보고, 어떻게 활용할 수 있는지 상세히 설명합니다.

1. Redis 공식 이미지 소개

redis in docker

이미지 출처: Docker Hub 공식 redis 리포지토리
지원 버전: 최신 버전부터 예전 버전까지 다양한 태그(tag)를 제공
베이스 이미지: Alpine, Debian 등 경량화 및 안정화된 베이스 사용
목적: 간단하고 신뢰성 있는 Redis 컨테이너 환경 제공

2. 기본 사용법

이미지 다운로드

docker pull redis

이 명령어로 기본 최신 Redis 이미지를 로컬에 내려받을 수 있습니다.

컨테이너 실행

docker run --name my-redis -d redis

--name my-redis: 컨테이너 이름 지정
-d: 백그라운드 실행

실행 후 Redis 서버가 자동으로 시작됩니다.

3. 주요 태그와 버전 관리

latest: 가장 최신 안정화 버전
특정 버전 태그 예: redis:7.0.5, redis:6.2.7 등
alpine 태그: Alpine Linux 기반 경량 이미지, 용량이 작아 빠른 배포에 적합
buster 태그: Debian Buster 기반, 안정성 중시

필요에 따라 적합한 버전을 선택해 사용하세요.

4. 환경 변수 및 구성 옵션

Redis 컨테이너는 환경 변수로 간단한 설정 변경이 가능합니다.

예를 들어:

REDIS_PASSWORD: 인증 비밀번호 설정
REDIS_APPENDONLY: 지속성 설정
REDIS_MAXMEMORY: 최대 메모리 제한

이외에도 Docker 실행 시 redis.conf를 직접 마운트하여 세밀한 설정을 할 수 있습니다.

5. 데이터 영속성 설정

기본적으로 Redis는 메모리 기반이라 컨테이너 삭제 시 데이터도 함께 사라집니다.
데이터를 영속적으로 저장하려면, 호스트 디렉토리를 컨테이너의 /data 경로에 마운트해야 합니다.

docker run -v /my/own/datadir:/data redis redis-server --appendonly yes

-v /my/own/datadir:/data: 호스트의 데이터 디렉토리를 컨테이너에 연결
--appendonly yes: Redis의 AOF(Append Only File) 지속성 활성화

6. 네트워킹 및 연결

기본 Redis 포트는 6379
Docker 기본 브리지 네트워크 사용 시 포트 포워딩 필요:

bash

Copy

docker run -p 6379:6379 redis

Docker Compose 등으로 여러 컨테이너 간 네트워크도 쉽게 구성 가능합니다.

7. 커스텀 Redis 구성

이미지 내 기본 Redis 설정을 바꾸고 싶다면:

직접 커스텀 redis.conf 파일을 작성해 호스트에서 마운트
또는 Dockerfile로 이미지를 커스터마이징 가능

마치며

Redis 공식 Docker 이미지는 설치와 관리가 매우 편리하고, 다양한 설정과 버전 지원으로 거의 모든 환경에 맞게 활용 가능합니다.
캐싱, 세션 관리, 메시징 시스템 등 Redis를 도커 환경에서 빠르게 시작하고 싶다면 공식 이미지를 적극 추천합니다.

모두가 꿈꾸는 주식 매매 자동화해보기 1편

개발자 초롱이 — Sun, 25 May 2025 14:50:00 +0900

intro

컨셉은 당일 단타 항목을 찾고

(주식시장은 통계 기반으로 예측이 안되는 것중 하나다, 변수가 졸라 많음!!)

3% 손절라인, 5% 수익 라인으로 급등주 위주로 단타를 매일 치는 거다

물론 부가적인 알고리즘도 더 고려해두었다

예전부터 국장을 보면 급등주들의 패턴이 있는 것처럼 보였고

이걸 따라가는 매매 프로그램을 만들면 되겠다 했었는데 이제야 실행해본다

인생은 실전이므로 모의투자는 생략한다

cursor AI 로 가볍게 코드를 짜고 모니터링을 시작했다

물론 거래, 주식 잔고 조회하는 코드도 대충~ 커서로 작성해두었다

한국투자증권의 open api 를 사용했으며

https://coffee926.tistory.com/100

한국투자증권 open api 사용해보기 (feat.쉬움!!)

결론부터 이야기하면 아래 링크 들어가시면 됩니다https://apiportal.koreainvestment.com/깃허브 공식 링크도 존재https://github.com/koreainvestment/open-trading-api GitHub - koreainvestment/open-trading-api: Korea Investment & Sec

coffee926.tistory.com

일일 모니터링 정보는

차트를 조금 보면

1.맨위에 종목은 상한가를 치고 10:45 분 정도에 잠깐 내려왓다가 다시 상한가 올라간 케이스(이유가 있을 것이다)

2.가운데 보라색 종복의 경우, 갑자기 상승했다가 고점부터 떨궜다는 것(이런 타이밍 매도도 괜찮은거같다, 하지만 데이터 부족)

위 차트는 그외 몇가지 필터가 있는데 간략한 설명만 붙인거다

그외 가격 변동 트래킹

다른 차트에서는 가격 변동 위주로 시각화 가격 그래피그 어떻게 생성되는지 패턴을 보고 있었다

아직 모니터링 단계....

제일 중요함!!

원래 마지막이 항상 중요하다

만약 장 초반에 샀다면 지금 얼마인지? 를 수익률로 표시한 것으로 실제 기준가가 매매가라고 생각하면 된다

모니터링 되는 종목을들 지켜보다가 자동 매매까지 갈 수 있도록 해볼 예정이다

초창기이니까 예산은 100 만원 정도로 운영해볼 생각이다

모니터링 후, 진척이 있으면 2편을 작성해야겠다

25.05.23 내용 추가

https://drive.google.com/file/d/1uhGULyoAByBBT0ZpCT0BurTN-_REgzBb/view?usp=sharing

주식매매 자동화.drawio

drive.google.com

간략한 플로우를 그려봤다

flow

기본적으로 watch 는 10 초 간격, agent 는 5초 간격으로 DB 를 기준으로 각각 동작하도록 마이크로서비스로 구성했다

2편은 여기에서

https://coffee926.tistory.com/106

개발 경력 8년차, 개발자는 앞으로 뭐먹고 살지....? 주식매매자동화..?

개발자 초롱이 — Fri, 23 May 2025 14:44:01 +0900

intro

https://coffee926.tistory.com/93

월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2

coffee926.tistory.com

이렇게 되고 이후 스토리다

정말 앞으로 어떻게 살아가지?

이런 생각이 병원에 있을 때 내 머릿속을 떠나지 않았다

왜냐하면 "예전처럼 살면 안되겠다" 는 결과에 도래했기에 변화가 필요해졌다

하지만

회복하는데 2년에 가까운 시간이 필요한데다 장루 복원 수술까지

다시 사회로 돌아간 자신이 없었다

그리고

그동안 발전되는 IT 분야, 요즘은 ai 때문에라도 개발자만의 역활은 감소되는거 같다

홀리 쉘, 베리 굿 ai

그동안 미루어 두었던 프로젝트들을 되돌아보자

바쁘다고 그동안 미루어 두었던 프로젝트를 하나씩 꺼내보려고 한다

주식 매매 자동화부터 여러가지 SaaS 들을 만들어보고자 한다 물론 ai 기능이 없으면 간첩이겟지...

대충 리스트업 한게 이정도....정리 안한 페이지들이 더 많음...

이중에 하나는 성공하지 않을까 싶다

먼저 첫타는 주식매매자동화로 시작해보려고 한다

면역력 때문에 밖에 나가지 못하니 시간은 많다!!!!

그럼 스타트~

https://coffee926.tistory.com/101

모두가 꿈꾸는 주식 매매 자동화해보기 1편

컨셉은 당일 단타 항목을 찾고(주식시장은 통계 기반으로 예측이 안되는 것중 하나다, 변수가 졸라 많음!!)3% 손절라인, 5% 수익 라인으로 급등주 위주로 단타를 매일 치는 거다물론 부가적인 알

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한국투자증권 open api 사용해보기 (feat.쉬움!!)

개발자 초롱이 — Wed, 21 May 2025 12:33:13 +0900

결론부터 이야기하면 아래 링크 들어가시면 됩니다

https://apiportal.koreainvestment.com/

깃허브 공식 링크도 존재

https://github.com/koreainvestment/open-trading-api

GitHub - koreainvestment/open-trading-api: Korea Investment & Securities Open API Github https://apiportal.koreainvestment.com

Korea Investment & Securities Open API Github https://apiportal.koreainvestment.com - koreainvestment/open-trading-api

github.com

1.API 신청 하기

우측 상단 확인

api 신청하기 들어가 원하는 계좌 정보와 모의 투자 정보를 설정하면 됩니다

그 이후 키 발급이 진행되는데

appkey, secret key 참고(github)

개인별 발급받은 키로 api 연동시 사용합니다

2. 오픈소스도 있음(제가 만든거 아님)

https://github.com/Soju06/python-kis

GitHub - Soju06/python-kis: 파이썬 한국투자증권 REST 기반 Trading API 라이브러리

파이썬 한국투자증권 REST 기반 Trading API 라이브러리. Contribute to Soju06/python-kis development by creating an account on GitHub.

github.com

여기 어떤 개발자 분이 파이썬으로 오픈소스 프로젝트로 api 모듈을 개발하셨는데

저는 잘 맞지 않아서 사용하지 않았다

python .env 사용하기

개발자 초롱이 — Wed, 21 May 2025 11:04:18 +0900

.env 란?

.env 파일로 생성하며 환경변수 파일입니다

예시 파일

사용해야 하는 이유?

환경변수 파일을 사용하므로써 중요한 정보(API KEY, ACCESS KEY 등)을 하드코딩 하지 않기 위해 사용합니다

실제 웹 서비스나 도커 배포시에도 사용됩니다

파이썬에서 사용방법

설치 후

pip install python-dotenv

.env 를 프로젝트 최상단 디렉토리에 생성
띄어쓰기 없이 입력해야 합니다.
Git 업로드시 환경변수 파일을 업로드하면 안되므로, .gitignore에 .env파일을 추가해 줍니다.

# .env
API_KEY='API키'
ACCESS_KEY='엑세스 키'
SERVER='서버이름'

코드 예제

from pykis import KisAuth
from dotenv import load_dotenv
import os

# load .env
load_dotenv()

APP_KEY = os.environ.get('APP_KEY')
APP_SECRET = os.environ.get('APP_SECRET')
HTS_ID = os.environ.get('HTS_ID')

#사용 예시
FAKE_APP_KEY = os.environ.get('FAKE_APP_KEY')
FAKE_APP_SECRET = os.environ.get('FAKE_APP_SECRET')
FAKE_HTS_ID = os.environ.get('FAKE_HTS_ID')

auth = KisAuth(
    # HTS 로그인 ID  예) soju06
    id="YOUR_HTS_ID",
    # 앱 키  예) Pa0knAM6JLAjIa93Miajz7ykJIXXXXXXXXXX
    appkey="YOUR_APP_KEY",
    # 앱 시크릿 키  예) V9J3YGPE5q2ZRG5EgqnLHn7XqbJjzwXcNpvY . . .
    secretkey="YOUR_APP_SECRET",
    # 앱 키와 연결된 계좌번호  예) 00000000-01
    account="00000000-01",
    # 모의투자 여부
    virtual=False,
)

# 안전한 경로에 시크릿 키를 파일로 저장합니다.
auth.save("secret.json")

AI Editor, cursor IDE 사용 후기

개발자 초롱이 — Thu, 15 May 2025 20:57:11 +0900

1.intro, 3줄 요약

SaaS, 외주, 아이디어 PoC 를 위한 개발 템플릿이 필요했음

원래 기술 스택은 vuejs 와 nodejs, dotnet, python 정도였음

리액트를 해보고 싶은데 러닝 커브 시간과, 빠른 아웃풋으로 실제 프로젝트를 진행해보고 싶었음

그래서 직접 트.라.이.

2.시작해볼까?

요즘 핫한 개발 툴로 cursor 가 뜨고 있길래 빠르게 사용해봄

먼저, 리액트 프론트를 처음부터 직접 개발하는 것은 시간이 오래 걸리니 admin 템플릿을 오픈소스에서 끌어 오기로 함

https://github.com/d3george/slash-admin

GitHub - d3george/slash-admin: A Modern React Admin Template. It is based on React 19, Vite and TypeScript. It's fast !

A Modern React Admin Template. It is based on React 19, Vite and TypeScript. It's fast ! - GitHub - d3george/slash-admin: A Modern React Admin Template. It is based on React 19, Vite and TypeS...

github.com

검색해본 결과 나름 괜찮은 오픈소스로 정함, vite 를 사용해서 속도랑, 디자인도 알리바바의 ant 쪽 오픈소스를 사용해서 채택

데모 사이트임 : https://admin.slashspaces.com/

Slash Admin

admin.slashspaces.com

나름 주요 기능들이 있었음

이것을 기반으로 개발 템플릿을 만들기로 결정!!

커서를 다운로드 받고 해당 프로젝트를 열어보니........

https://www.cursor.com/

Cursor - The AI Code Editor

Built to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.

www.cursor.com

개발은 리액트로 처음 해보니 까막눈 그 차체......(쭈글)

그래도 vue2, 3 을 경험해봤기에......대충, 라우터, 레이아웃, store 정도는 이해 됬는데

너무 복잡하다는 생각이 확 들었다

3.나만의 리팩토링, 규칙을 세우자

유지보수성을 생각해서 어려운 코드 다 날려!!
핵심 기능만 템플릿화
cusor를 최대한 활용하자

이렇게 로그인, 회원가입 등 인증부 및 한국어 추가, 그 외에 개발 템플릿으로서 메뉴들 CRUD 를 만들어 두었다

물론 backend 도 cusor + 기존 지식 = nodejs api 로 빠르게 만들수 있었다

무엇보다 스웨거 문서 작성하는 부분을 한 문장("api 컨트롤러 파일 참고해서 스웨거 문서 만들어줘")으로 ai 말하니 다 해줬다

스웨거 문서도 나름 훌룡했음

실제 파일 지정을 많이 사용했다

어떤 파일인지 왜 수정해야 하는지 알려주면 더 잘하는거 같았다

그래서 결과는 아래와 같이 뽑을 수 있었다

물론 아직도 작업중!! 거의 완료

16시간, 약 2일 정도 모델이랑 api, front 까지 템플릿을 만드는데 소요한거 같다

알차게 쓴거 같다

4.하면서 느낀점

1.코드 리뷰, 코드 베이스로 관련 파일 처리, 코드 퀄리티도 갠춘했다(마음에 들어서 구독 했음.....내 지갑은 얇..)

2. 100 % 는 없다, 정확한 지시가 아니면 잘못된 파일을 import 하거나 코드 작성 규칙이 어긋나기도 한다

"다른 코드 참고해서" 라는 말을 많이 붙인 것 같다, 그리고 백엔드 코드 이야기 하다가 프론트엔드 코드 이야기 하면 잘 못알아들어서 새로운 채팅으로 각각 물어보며 처리했다

3. 가끔 응답이 영어로 나옴....ㅋㅋㅋㅋ, 커서 자체의 응답 깨지는 버그도 종종 있음!

PS 코파일럿이 이제 vscode 에서도 탑재되었다 무료로 가능하니 그것 먼저 사용해보시길 추천

저는 둘다 사용해 봤는데 코파일럿이 조금 더 불편했다....ㅜ

grok vs chatGPT4o-mini 메일 서비스 견적내기

개발자 초롱이 — Tue, 13 May 2025 11:59:08 +0900

1. 동일한 질문으로 물어보자

짧은 설명과 함께 바로 표로 비교해준다

동일한 질문에 장황하게 위에 설명하고 표를 보여주었다

흐음....너무 비싼데? 싶은 가격이엇다 요즘 시대에 이메일 비용이.....수상한데?

2.정말 이게 최신 정보야?(다시한번 확인 시키기)

요즘 거짓 정보를 많이 뿌린다는 찌라시가 있기에

"최신 정보야? 다시 질문해보았다

지피티의 답변...gpt

처음부터 이렇게 알려줘야 하는거 아니야?

그렇다면 그록은?

그록의 답변

오케이 너로 정했다

앞으로 최신 정보는 그록에게 물어보는게 더 정확할거 같다는 느낌을 매우 강하게 받으면서

간단한 메일 서비스 견적을 알아보았음!!

물론 개발에 사용하기 위해서........무료로 발송하는 업체가 필요했음

3.이게 최선인가?

잠깐? 여기서 끝이면, 너무 ai 를 맹신하는 것이 아닌가 싶다

실제 서비스들의 비용을 확인해보자

ai 채팅으로 견적이 맞는지 말이다

지피티가 플랜과 가격이 맞았다, 물론 2번 질의해서 그렇지 원조는 원조인가보다

그록의 정보는 최신이라고 하였으나 메일건의 비용 정보는 최신이 아니었다

그렇다면 다른 정보도 신뢰할 수 있을까?

결론

너무 맹신하지 말자, 아직은 참고할 단계는 인정
서비스 이용은 https://www.mailjet.com/pricing/를 사용하기로 했다

무료 플랜이 있고 월 발송량도 괜찮은거 같아서!!

참고용으로 대화 링크 공유

https://grok.com/share/bGVnYWN5_d38358f7-8fab-43df-b785-143a998a031b

https://chatgpt.com/share/6818951c-0134-8002-aac0-7e479e7f67f8

ChatGPT - 저렴한 메일 서비스 비교

Shared via ChatGPT

chatgpt.com

매번 까먹는 개인사업자의 종합소득세 신고(근로소득 포함)

개발자 초롱이 — Sat, 10 May 2025 10:55:27 +0900

매월 5월이면 진행하는 종합소득세 신고

원래라면 직장 가입자라서 안하지만, 외주 개발 알바를 하는 입장에서는 해당 신고하는 날을 잊을 수 없다

왜? 세금은 줄여야 제맛이니까!

1.기본 내용 작성하기

홈택스에 로그인 하면 바로 소득세 신고하기가 있다, 이번에 UI 가 좀 예쁘게 바뀐듯

1년만이라서 까먹는게 당연하다

맞춤 신고 찾기로 기억을 더듬어본다

"맞춤 신고 찾기"로 도전~~

기본 정보 확인

신고서 종류 선택을 클릭하면 간략하게 설명해주네?

우선 24 년도 작년 매출은 4800 만원 이하이므로

모두채움으로 빠르고 간단하게 진행했다

선택하면 "종합소득세 정기신고 신고하기" 버튼이 생긴다

클릭!!!

2. 이후는 세부 내용 작성

그 이후로는 쭉쭉 개인 정보 입력만 하고 신고서 작성이 끝난다

신고 항목들 체크 박스가 나오는데

주식 등 투자중이라

사업소득, 근로소득, 기타소득 이렇게 3가지 체크해서 신고서 작성으로 넘어갔다

개인정보가 너무 많으므로 패스~~

3.결과는? 환급? 아니면 추가 납부?

와우 중간 납부한 돈을 9만원 돌려 준다...? 원래 내돈 ㅜ

총 누락된거 더하고 이것저것 연말정산에서 "불러오기" 를 최대한 활용한 결과 9만원 환급으로 결정!!

환급 계좌 정보를 입력하고 환급 받읍시다~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 동의는 당연히 해야겟쥐?

동의하고 제출하면 끝!!

*개인마다 다를 수 있습니다~

"모두의 채용" 서비스 개발기 #1 - 기획

개발자 초롱이 — Sat, 3 May 2025 15:09:08 +0900

요즘것들

요즘은 MBTI 를 활용하거나

구글 이미지

AI 영상 면접을 보기도 한다

구글 이미지

그렇다면 지원자는 어떨까?

ai 면접을 통과하기 위한 꿀팁을 익히고 통과하려고 한다
과연 의미 있는 것일까?

나때는 말야~

면접은 그 사람의 고유한 색깔을 캐치하고 그 사람이 우리팀에 맞는지?
우리 회사와 맞는지? 를 보는 것이었다

요즘은 너무 정형화된 면접인거 같다
아니 지원자를 정형화 시키는 것 같다

최대한 면접자의 성향과 컬러를 표현하고 팀과 컬처 핏이 맞는지 학인하는것

그게 내가 생각하는 면접이었고 그랬으면 하는 마음에서

채용 솔루션을 제작해보기 했다

"모두의 채용"

"모두의 채용" 서비스 기획하기

#1. 컨셉

기존 팀의 역량과 mbti, 성향 분석
신규 지원자의 역량과 mbti, 성향 분석
가장 매칭률 높은 지원자 면접
면접자중 합격자 선별

이 플로우로 진행시 가장 팀과 어울리는 지원자를 뽑을 수 있고, 성과도 어느정도 예상되지 않을까 싶다

#2. 기술적 구현

ai 를 활용한 MBTI, 군부이론, 역량 검사 수행
front : react, backend : nodejs, db : mariadb
추천 로직

#3. 비슷한 서비스 벤치마킹

주요 기능은 아래 서비스들을 벤치마킹하여 도출해볼 예정이다

그리팅 : https://www.greetinghr.com/

그리팅 | 채용에 경쟁력을 더하다

6000+ 기업이 선택한 채용관리(ATS) 및 인재풀관리(TRM) 솔루션 그리팅. 탁월한 지원자 경험으로 채용 프로세스를 혁신합니다. 그리팅은 당신의 채용경쟁력입니다.

www.greetinghr.com

에이치닷 : https://h.place/

사람이 답이다. 에이치닷

올인원 HR 솔루션 에이치닷 / 채용부터 성과까지 HR의 모든 고민을 해결하는 유일한 솔루션 에이치닷. 실무에 필요한 솔루션부터 HR에 깊이를 더해 줄 인사이트까지 경험해 보세요.

h.place

그럼 깃 저장소 만들고 시좍~

도커에서 윈도우를 띄우는 최고의 방법

개발자 초롱이 — Thu, 1 May 2025 10:09:28 +0900

우리는 가끔 리눅스 서버에 윈도우를 띄워야 하거나

윈도우에 리눅스를 띄워야 하는 경우가 생긴다

기존에는 vmware, virtualbox 등 가상화를 사용한다

도커 성애자인 나는 가장 쓸모있는 방법을 찾았다

도커 컨테이너를 활용해서 윈도우를 띄우고 VNC 로 연결해서 사용할 수 있다!!!

https://github.com/dockur/windows

GitHub - dockur/windows: Windows inside a Docker container.

Windows inside a Docker container. Contribute to dockur/windows development by creating an account on GitHub.

github.com

1. 소개

윈도우를 도커 컨테이너에서 띄우는 방식으로 명령어 한줄이면 바로 실행 가능하다

docker run -it --rm --name windows -p 8006:8006 --device=/dev/kvm --device=/dev/net/tun --cap-add NET_ADMIN -v "${PWD:-.}/windows:/storage" --stop-timeout 120 dockurr/windows

2. 설치

기존에 도커가 있다면 문제 없음!!

3. 설정

도커 실행에 맞춰 환경 변수로 여러 옵션을 설정한다

볼륨 마운트, 네트워크 설정, 이미지 다운로드 등

단 이중 가상화를 사용하는만큼 자원소모가 심하다는 단점 빼고는 전부 장점인 상황

4. 사용

실제 컨테이너로 윈도우 연결한 상태

인프라 구성을 자동으로 하는 솔루션 PoC 에서 윈도우를 직접 띄우기보다 도커에서 윈도우를 띄우는 방식으로 실제 개발시 사용하였다

5. 의견

빵빵한 서버 스펙이라면 추천, 이중 격리도 가능하고 내부적으로 NFS 도 가능하여 여러 윈도우랑 통신도 가능하게 구성할 수 있다

월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2

개발자 초롱이 — Tue, 3 Dec 2024 09:59:47 +0900

#응급수술

2024.11.26 - [일상] - 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #1

월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #1

1.어느날 갑자기어른들이 잎이 닳도록 하는 말이 있다아프면 소용 없다고20대 중 후반을 달리고 있는 나로서는 크게 공감되지 않는 이야기였고나름의 워커 홀릭(?) 으로 본업 + 외주로 자산을 축

coffee926.tistory.com

응급실까지 내용은 #1 에 적어두었다

구급차를 타고 다행히 근처 대학 병원에서 받아줘서 바로 응급실로 향할 수 있었다

https://hallym.hallym.or.kr/

한림대학교성심병원

회원이시면, 로그인 후 이용해 주십시오. 비회원진료예약은 회원가입 없이, 본인 및 가족의 대리예약이 가능합니다.

hallym.hallym.or.kr

GS(외과) 교수님이 계시는 곳이었고 응급실 간호사는 나 때문에 교수님을 콜 했다고 했다

그만큼 위급한 상황이었던 것으로 기억에 남아있다

구급차 안에서 배가 찢어지는 듯한 아픔에 소리지르다가 정신을 조금 잃은 것 같기도......

중간중간 CT 와 엑스레이를 찍은 것까지 생각 난다

정신 차리고 보니 수술 대기실에 누워 있었고

옆에 간호사들이 주사 및 소변줄, 바이탈 체크 등 수술 준비를 하고 있었다

내가 정신을 차릴 수 있었던 이유는 마약성 진통제의 힘으로 통증을 못 느껴서 그렇다고 간호사를 통해 들었다

알몸으로 소변줄을 꽂은 채, 수술 대기 침대에 누워있는 기억은 아직 생생하다

수술 들어가기 전, 맨 정신에서 들은 내용은 폐에 물이 절반 이상 차있고
내부 장기 출혈이라서 개복 수술을 한다는 이야기였다

내가 아픈 원인은 모른채 그렇게 수술실로 향했고

수술실은 생각보다 추웠으며 18도? 되는거 같았다

수면 마취 가스와 함께 나는 잠들었다

그리고

수술이 진행되었다

#수술이후

수술 이후에 내가 첫 눈을 뜬 곳은 중환자실이었다

몸에는 여러 붕대들로 감긴채.....

중환자실을 처음이었고 거의 대부분의 환자들이 의식이 없이 누워만 있었다

나처럼 의식이 돌아오면 병동으로 간다는 내용과 내부 장기의 출혈로 의심되는 종양 제거를 위해

소장과 대장을 많이 절제하고 이어 붙이는 수술이 진행되었고

5시간 동안의 긴 수술이었다고 간호사에게 전해 들을 수 있었다

수술 직후에는 금식으로 물도 못 먹었다

1일 1L 이상의 물을 마셔오던 나는 정말 참기 힘든 것이 금식(물 포함)이었다

게다가 몸에는 불편한 것들이 달려 있었는데

첫번째로

피, 진물 등을 빼기 위한 3개의 배액관(배에서 관을 심어서 바로 배출)

두번째로

인공 항문인 장루(https://www.cancer.go.kr/lay1/S1T340C342/contents.do, 혐오 짤 주의)가 생겼고

세번째로

배에 수술 자국들과 팔에는 여러개의 주사 바늘이 있었다

중환자실에서 1주일(24시간 모니터링 및 간호사분들이 신경 많이 써줌,,,,,,처음이라 비교 대상이 없어서 그렇게 느꼈을수도) 정도

회복 뒤에 일반 병실로 옮겨서 수액과 배액관 제거, 실밥 제거, 수혈 등 회복하는 기간(약 3주 가졌다

결과적으로 개복 수술을 통해 내부 장기들 절제 수술을 했고

잘라낸 장기들의 조직 검사를 했다는 내용을 주치의에게 전달 받았다

#아픈 이유

나도 궁금했다 아픈 이유???

그게 뭘까?

조직 검사 결과로는 "암" 이었다

나의 진단명은 전문 용어로 악성 림프종, 혈액 암이라고 한다(구글 검색)

쉽게 말해 혈액을 타고 다니다가 면역계의 유전자 변이로 발생되는 암으로 몸 어디서든 발생될 수 있는 암이다

결과적으로 악성 종양이 장기 내부 소장과 대장에 포진했고

악성 중에 악성이라 빠르게 자라 급격하게 나빠졌으며

(갑자기 몸무게가 3 키로 정도 하루 아침에 찐 적이 있다)

폐에 물이 차고 종양에 출혈이 발생되면서 혈변을 보는 등의 증상이 나타났던 것으로 의사 선생님께 전해 들었다

나이도 어린데.....

벌써부터 암이라니......

파이어족으로 열심히 산 죄 밖에 없는데......

좀 억울하다

https://coffee926.tistory.com/108

월 1천 찍었던 개발자 3번째 이야기, 암은 어떻게 되었는가?

https://coffee926.tistory.com/93#%23%EC%88%98%EC%88%A0%EC%9D%B4%ED%9B%84-1 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2#응급수술 2024.11.26 - [일상] - 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #1 월 1천 찍었던 개발자가

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월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #1

개발자 초롱이 — Tue, 26 Nov 2024 09:39:02 +0900

1.어느날 갑자기

어른들이 입이 닳도록 하는 말이 있다

아프면 소용 없다고 건강이 최고라고

20대 중 후반을 달리고 있는 나로서는 크게 공감되지 않는 이야기였고

나름의 워커 홀릭(?) 으로 본업 + 외주로 자산을 축척하는 파이어족이었다

물론 이런 1인 개발자는 많을 듯 싶다

나 또한 그중 하나로 대한민국에서 살고 있을 뿐이었다

문제는 어느날 갑자기 발생했다
그것도 나의 몸에서.....

2. 이상 신호

평소처럼 화장실에서 대변을 보았다

아니라 다를까 설사가 나온다(혈변 인지 못함)

주르륵......

한창 여름이고 뭘 잘못 먹었나 싶어서 근처 병원을 일 마치고 찾았으나

피 검사(결과는 1일 소요)와 함께 약만 처방 받았다

병원에서 의사는 배를 만져보고 눌러보면서 여기가 아프지요?

하는데 당연히 아팠다 단순 장염을 언급했다

다음날에도 나아지지 않았고

설사에서 혈변이 나오기 시작했다(혈변 인지)

이로 인해 병원에 재방문하여 관장약 처방 후, 바로 다음날 대장 및 위 내시경을 하였다

몇 군데 염증이 있고 부었다는 내시경 사진 설명(사진상 대장과 위에서 궤양이나 출혈은 없었음)과

함께 2군데 정도 조직 검사를 할려고 일부 채취했다고 의사가 이야기 해주며

약을 처방해주었다 주로 장염에 대해서만 언급했다

결론 : 큰 문제 아니니 약 먹고 혈변은 지켜보자

잉?????? 난 속으로 "혈변이 계속 나온다니까?????" 싶었다

난 여전히 집 가서도 혈변이 이어졌고

자다가 일어난 새벽 4시 정도 응가중에 피가 너무 많이 나와

일어나면서 머리가 핑~~ 돌아 쓰러졌다

난생 처음 겪는 일이여서 놀랐다

PS. 아래쪽에 문제의 초기 진단 못한 병원 좌표 있음

3.응급실행

쓰러진 나를 가족이 119에 신고했고 근처 대학병원으로 이송되었다

마침 전공의 사태로 선택지는 없이 받아주는 곳에 가야하는 처지였으며 그렇게 응급실로 향했다

이떄 제정신은 있었지만 구급차 안에서 배가 무지 아파서 소리 질렀다는 것은 기억난다.......

2024.12.03 - [일상] - 월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2

월 1천 찍었던 개발자가 받은 응급 수술 #2

coffee926.tistory.com

전문의가 아닌 동네 의원임, 또 비슷한 사례가 생길지 모르니 링크는 남김

https://place.map.kakao.com/2117721301#comment

늘연세365의원

경기 안양시 만안구 안양로 340 3, 4층 (안양동 689-147)

place.map.kakao.com

AWS Elastic Load Balancer (ELB, CLB, ALB, NLB, GWLB)

개발자 초롱이 — Sat, 17 Aug 2024 21:01:16 +0900

1.ELB 조져보기

AWS 는 많은 서비스를 제공한다 하지만 막상 사용할때는 기능도 많아서 헷갈린다

이에 정리해둔다

"Elastic Load Balancer"
로드밸런서를 통틀어서 이르는 말로 구성은 아래와 같다

2. AWS ELB의 주요 종류

Classic Load Balancer (CLB) - 레거시(쓰지 마세요~~)
Application Load Balancer (ALB) : 웹 서비스를 대상으로 한다
Network Load Balancer (NLB) : TCP/IP 로 전송 대상 네트워크를 대상으로 사용
Gateway Load Balancer (GWLB) : 주로 특수 목적으로 리다이렉션(보안 장비와 같이)

실제로 많은 분들은 2,3 번을 사용하게 될 거다

2.ALB (Application Load Balancer):

특징:
- OSI 7계층(응용 계층)에서 작동
- HTTP, HTTPS, WebSocket 프로토콜 지원(주로 웹 서비스를 대상)
- 콘텐츠 기반 라우팅 가능
주요 기능:
- 경로 기반 라우팅: URL 경로에 따라 다른 대상 그룹으로 요청 전달
- 호스트 기반 라우팅: 도메인 이름에 따라 라우팅
- 고급 요청 라우팅: 헤더, 쿼리 문자열 등을 기반으로 라우팅
사용 사례:
- 마이크로서비스 아키텍처
- 컨테이너 기반 애플리케이션 (예: Docker, Kubernetes)
- 웹 애플리케이션

3. NLB (Network Load Balancer):

특징:
- OSI 4계층(전송 계층)에서 작동
- TCP, UDP, TLS 프로토콜 지원
- 초당 수백만 개의 요청 처리 가능
- ex) A, B 서버 2대 설정시 A 서버 또는 B 서버로 분산 처리
주요 기능:
- 고성능: 매우 낮은 지연 시간
- 정적 IP 지원: 각 서브넷에 대해 하나의 정적 IP 주소 제공
- 연결 유지: 클라이언트와 대상 간의 연결을 오래 유지
사용 사례:
- 게임 서버와 같은 TCP 기반 애플리케이션
- IoT 디바이스 통신
- 스트리밍 서비스

ALB와 NLB의 주요 차이점:

프로토콜 지원: ALB는 HTTP/HTTPS에 특화, NLB는 TCP/UDP/TLS에 특화
성능: NLB가 일반적으로 더 높은 성능과 낮은 지연 시간 제공
라우팅 기능: ALB는 콘텐츠 기반 라우팅 제공, NLB는 IP 프로토콜 데이터만 사용
보안 그룹: ALB는 보안 그룹 연결 가능, NLB는 대상에만 보안 그룹 적용

각 로드 밸런서는 특정 사용 사례에 맞게 설계되었으므로, 애플리케이션의 요구사항에 따라 적절한 로드 밸런서를 선택하는 것이 중요합니다.

4, Gateway Load Balancer (GWLB):

특징:
- OSI 3계층(네트워크 계층)에서 작동
- GENEVE(Generic Network Virtualization Encapsulation) 프로토콜 사용
- 트래픽을 가로채고 보안 어플라이언스로 리디렉션하는 데 특화
주요 기능:
- 투명한 네트워크 게이트웨이: 트래픽을 중단 없이 보안 어플라이언스로 리디렉션
- 고가용성: 여러 가용 영역에 걸쳐 배포 가능
- 확장성: 트래픽 증가에 따라 자동으로 확장
사용 사례:
- 방화벽 배포
- 침입 탐지 및 방지 시스템 (IDS/IPS)
- 딥 패킷 검사 (DPI)
- 패킷 조작이 필요한 보안 솔루션
작동 방식:
- 인바운드 및 아웃바운드 트래픽을 가로채서 보안 어플라이언스로 전송
- 보안 어플라이언스에서 트래픽 검사 후 원래 대상으로 전달
- 이 과정이 사용자에게 투명하게 이루어짐
장점:
- 중앙 집중식 관리: 모든 트래픽을 단일 지점에서 관리 가능
- 비용 효율성: 보안 어플라이언스의 효율적인 사용으로 비용 절감
- 유연성: 다양한 타사 보안 솔루션과 통합 가능
GWLB 엔드포인트:
- VPC 내에서 GWLB 서비스에 접근할 수 있는 엔드포인트 제공
- 교차 VPC 또는 교차 계정 구성 지원

GWLB는 주로 네트워크 보안 솔루션을 AWS 인프라에 원활하게 통합하고자 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 여러 VPC나 계정에 걸쳐 일관된 보안 정책을 적용하거나, 트래픽 증가에 따라 자동으로 확장되는 보안 솔루션을 구축할 때 유용합니다.

js 브라우저 언어 설정 확인하기

개발자 초롱이 — Wed, 7 Aug 2024 02:12:38 +0900

1. 명령어

다국어를 지원하는 사이트는 기본적으로 브라우저 설정을 감지할 필요가 있다

간단하게 js 로 브라우저에서 알수 있다

navigator.language || navigator.userLanguage || 'ko'

2.사용방법

브라우저에서 f12 누르고 개발자 도구에서 바로 테스트 가능하다

한국어 사이트를 우선으로 개발하다 보니 이렇게 사용함

나의 공인 IP 확인하기(ifconfig.co)

개발자 초롱이 — Thu, 1 Aug 2024 00:39:59 +0900

https://ifconfig.co/

What is my IP address? — ifconfig.co

With the widget below you can build your query, and see what the result will look like. FAQ How do I force IPv4 or IPv6 lookup? As of 2018-07-25 it's no longer possible to force protocol using the v4 and v6 subdomains. IPv4 or IPv6 still can be forced by p

ifconfig.co

개발탐의 이사님이 사용하는 것을 보고 이후 따라 사용하기 시작했다

공인 아이피 바로 확인이 가능하며 아래 명령어로 윈도우 및 리눅스에서도 바로 확인 가능하다

curl ifconfig.co

OpenCTI(cyber threat intelligence) 들어는 보셨는가?

개발자 초롱이 — Wed, 31 Jul 2024 01:40:55 +0900

1.CTI 들어는 보셨는가?

https://threat.media/definition/what-is-the-threat-intelligence-lifecycle/

CTI는 사이버 위협 인텔리전스의 약자로,

조직이 현재와 잠재적인 사이버 위협에 대해 이해하고

대응하는 데 도움을 주는 정보를 수집, 분석, 배포하는 프로세스를 말한다

듣기만 해도 어렵다

2.주요 특징

위협 데이터 수집
데이터 분석 및 상관관계 파악
실행 가능한 인텔리전스 생성
조직 내 관련 부서에 정보 배포

3.주요 기업들

IBM: https://www.ibm.com/security/intelligence

Enterprise Security Solutions | IBM

IBM Security develops intelligent enterprise security solutions and services to help your business prepare today for the cybersecurity threats of tomorrow.

www.ibm.com

Trellix (구 FireEye): https://www.trellix.com/

Trellix | 혁신적인 위협 탐지 및 대응

XDR을 통해 사이버 보안 복원력을 강화하십시오. 위협을 신속하게 탐지해 대응하고, SecOps의 최신 경향을 따라잡고, 랜섬웨어로부터 방어하십시오.

www.trellix.com

Cisco: https://www.cisco.com/c/en/us/products/security/cyber-threat-intelligence.html

Crowdstrike: https://www.crowdstrike.com/

CrowdStrike: Stop breaches. Drive business.

CrowdStrike is continually recognized as a leader by 3rd party organizations and customers. Learn more at crowdstrike.com/leader. 1 Customer expectations are based on calculations made by CrowdStrike with data provided by customers or prospective custome

www.crowdstrike.com

Palo Alto Networks: https://www.paloaltonetworks.com/cortex/xpanse

한국 기업 홈페이지:
AhnLab (안랩): https://www.ahnlab.com/kr/site/product/productSecurityCenter.do

SK인포섹: https://www.skinfosec.com/

SK쉴더스

온전한 지속가능의 시작, 안녕을 지키는 기술에서 시작합니다. SK쉴더스

www.skshieldus.com

4.CTI가 필요한 이유

사전 예방: 잠재적 위협을 미리 파악하여 대비
의사결정 지원: 보안 관련 의사결정에 필요한 정보를 제공
위협 대응 능력 향상: 위협의 특성을 이해함으로써 효과적인 대응
리소스 최적화: 실제 위협에 집중하여 보안 리소스를 효율적으로 사용
규제 준수: 많은 산업 규제들이 위협 인텔리전스 활용을 권장하거나 요구

5.비즈니스 적용 방법

보안 운영 센터(SOC) 강화: CTI를 SOC에 통합하여 위협 탐지 및 대응 능력을 향상시킨다
위험 평가: CTI를 활용해 조직의 위험을 평가하고 우선순위를 정한다
보안 전략 수립: CTI 정보를 바탕으로 장기적인 보안 전략을 수립한다
임직원 교육: 최신 위협 동향에 대해 임직원들을 교육하여 보안 의식을 높인다
제품/서비스 개발: CTI를 활용해 보안 기능이 강화된 제품이나 서비스를 개발한다
파트너십 강화: 공급망이나 파트너사와 CTI 정보를 공유하여 전반적인 보안 수준을 높인다
인시던트 대응 개선: CTI를 통해 인시던트 대응 프로세스를 지속적으로 개선한다

보안 기업에서는 어떻게 CTI 를 처음에 시작하는 걸까?

https://www.youtube.com/watch?v=9FRxmGHvN7o&list=PLfouvuAjspTrkS6Hndwr7-e8F6I5iWW2E

다 때려치고 이거 하나면 됩니다

https://github.com/OpenCTI-Platform/opencti

GitHub - OpenCTI-Platform/opencti: Open Cyber Threat Intelligence Platform

Open Cyber Threat Intelligence Platform. Contribute to OpenCTI-Platform/opencti development by creating an account on GitHub.

github.com

위에 장황하게 설명했지만 기본적으로 openCTI 로 위 모든것을 무료로 사용할 수 있습니다

국내는 아직 모르는 Groq 로 LLM api 무료로 사용하기(광고 X)

개발자 초롱이 — Mon, 29 Jul 2024 22:42:54 +0900

1.Groq 들어는 봣나?

그록크 라고 한다는데 그량 그록이 더 편하다

gpu 를 많이 들어 봤을 텐데 gpu 보다 AI LLM 에 특화되어 만들어진 하드웨어 중 NPU 라는 것이 존재한다

이 NPU 의 성능이 어마무시하다.......이러한 npu 를 기반으로 서비스를 제공하는데

더 자세한걸 알고 싶다면, 아래 링크 참고

https://www.techtube.co.kr/news/articleView.html?idxno=3644

CPU•GPU•NPU•TPU의 차이 - 테크튜브

인공지능(AI) 개발에 필수적인 머신러닝에는 GPU, NPU, TPU 등의 프로세싱 칩이 사용되고 있는데, 각각의 차이점을 알기 쉽지 않다. 구글과 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 ‘Backblaze’가 CPU, G

www.techtube.co.kr

여기는 자신이 넘치는지 무료/엔터프라이즈 플랜만 있고

개발자 플랜은 coming soon 인데 무료 플랜이지만 뽕뽑고 있다

그래서 무료 오픈소스 LLM 기준으로 충분한 무료 플랜으로도 api 형태로 개발이 가능하다

2. 그렇다면 지원하는 모델은?

얼마전에 공개된 405B 라마 모델도 지원한다는 것이다

무료중에 제일 좋은 서비스인거 같다

모델명	개발사	모델 ID	컨텍스트	목적
Llama 3.1 405B (프리뷰)	Meta	llama-3.1-405b-reasoning	131,072 토큰	일반 용도
Llama 3.1 70B (프리뷰)	Meta	llama-3.1-70b-versatile	131,072 토큰	일반 용도
Llama 3.1 8B (프리뷰)	Meta	llama-3.1-8b-instant	131,072 토큰	일반 용도
Llama 3 Groq 70B Tool Use	Groq	llama3-groq-70b-8192-tool-use	8,192 토큰	도구 사용
Llama 3 Groq 8B Tool Use	Groq	llama3-groq-8b-8192-tool-use	8,192 토큰	도구 사용
Meta Llama 3 70B	Meta	llama3-70b-8192	8,192 토큰	일반 용도
Meta Llama 3 8B	Meta	llama3-8b-8192	8,192 토큰	일반 용도
Mixtral 8x7B	Mistral	mixtral-8x7b-32768	32,768 토큰	다중 작업
Gemma 7B	Google	gemma-7b-it	8,192 토큰	일반 용도
Gemma 2 9B	Google	gemma2-9b-it	8,192 토큰	일반 용도
Whisper	OpenAI	whisper-large-v3	-	음성 인식

그리고 더 충격적인 것은

일일 토큰 제한이 없다는 것이 소오오오름 이다

https://www.youtube.com/@user-ns2ct5vr6o/videos

무료 플랜도 실제 어느정도 과금이 나올지 예상 금액도 계산해준다

와우~~

3. API 발급하기

글의 내용이 길어져서 다음 게시글로 작성해두었다

https://coffee926.tistory.com/86

Groq api key 발급하기

1.로그인(구글 회원 가입 강추)https://groq.com/ Groq is Fast AI InferenceThe LPU™ Inference Engine by Groq is a hardware and software platform that delivers exceptional compute speed, quality, and energy efficiency. Groq provides cloud and on-

coffee926.tistory.com

4. 실제 사용 사례 - 블로그 요약 글 게시

실제 무료로 api 를 활용해서 블로그를 개설하면서

언급했었던 블로그 자동화 프로젝트를 이어 가고 있다

https://coffee926.tistory.com/48

[블로그 자동화 #1] - 플래닝 시작

1.나에게 블로그란 ? 이렇게 생각한다 나의 경험을 기록하고 기록하면서 정리하여 경험을 나누고(?) 이로 인해 성장한다 큰 의미에서는 3가지를 추구한다 2. 블로그 자동화의 목적 가치 있는 나만

coffee926.tistory.com

Groq api key 발급하기

개발자 초롱이 — Sat, 27 Jul 2024 21:40:33 +0900

1.로그인(구글 회원 가입 강추)

https://groq.com/

Groq is Fast AI Inference

The LPU™ Inference Engine by Groq is a hardware and software platform that delivers exceptional compute speed, quality, and energy efficiency. Groq provides cloud and on-prem solutions at scale for AI applications. Headquartered in Silicon Valley and fou

groq.com

사이트 이동 후

회원 가입을 진행

구글 로그인을 강추 !!!

2.키 발급

클라우드 사이트로 이동한다

"create API KEY" 를 클릭해서 이름을 입력만 하면 끝~~~

바로 키를 사용할 수 있다

그럼 정상적으로 되는지 바로 해보자

아주 간단한 샘플 코드이며 꼭 api key 부분을 치환해서 사용하기 바란다

3. 테스트 해보기

import os
from groq import Groq

# 키를 여기에 넣어주세요
GROQ_API_KEY=""

# Groq 클라이언트 초기화
client = Groq(
    api_key=GROQ_API_KEY
)

# API 호출
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "한국어는 무슨 언어야?",
        }
    ],
    model="llama3-8b-8192",
)

# 응답 출력
print(chat_completion.choices[0].message.content)

groq 는 경쟁사를 openai 의 서비스로 보고 있으므로 개발 SDK 가 거의 동일하다

실제 운영중인 서비스에서도 openai 와 사용하는 개발 코드가 거의 동일하다

claude.ai 야 테이블 표 디자인 좀 바꿔줘 봐봐

개발자 초롱이 — Mon, 22 Jul 2024 01:24:49 +0900

1.사전설명

우선 벡엔드 개발자들이나 에이전트 개발자들은 CLI 에 익숙한 분들이 대다수이고

디자인을 잘 못한다,,,,,,이건 백퍼임,.,,,잘하면 구글가있음....아마도

그렇기에 좀 디자인 부분을 피드백 받아 봤다

우선 기존은

이러한 버전 정보가 표시되는 것으로 어글리하게 표시된다

에이전

확 와닿지도 않는다, 역시 급하게 만들어서 그런가.....싶지만(이전의 나를 욕하는 중...)

그건 그거고 빨리 바꾸기 위해 ai 를 활용해보자

바로 물어보았다

2.claude 에게 시켜보기

물어본 결과를 이렇게 던져 준다

프리뷰 형식으로 보면 이렇게 나온다

오케이 그럼 조금 더 변경해보자

아래 처럼 추가 주문을 해보았다

3.결과물 확인

결과물은 이렇게 나왔고

이전보다 훨씬 나아진것이라 생각된다

추가적으로 몇가지 수정 하였다

결과물

미적 감각 제외하고
명확한 의사 전달이 더 되지 않는가?
(아님말고......)

결과적으로 몇가지 코드 수정하여 이렇게 출력 된다

수정 후(좌), 수정 전(우)

이정도면 빠르게 큰 고민 없이 잘 활용하지 않았나 싶다

이상 표 활용 끝!

https://coffee926.tistory.com/78

개발자로서 Cluade 3.5 Sonnet 모델 향상 체감하기

1.Cluade 3.5에 대해 알아보기https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet Introducing Claude 3.5 SonnetIntroducing Claude 3.5 Sonnet—our most intelligent model yet. Sonnet now outperforms competitor models and Claude 3 Opus on key evaluations,

coffee926.tistory.com

https://coffee926.tistory.com/77

AI(ChatGPT) 로 코드 리뷰 받기(good? or bad ?)

1.동기오픈소스를 활용하는 경우에 코드 리뷰가 필요한 경우가 있다우선 내가 만든 코드도 아니고 거기 코딩 스타일을 따라야 하기 때문에가끔 코드 리뷰를 물어보고 수정이 필요한 부분 부분

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네이버에 블로그 게시글 노출하기

개발자 초롱이 — Fri, 19 Jul 2024 03:33:10 +0900

1.관리자 접속하기

https://searchadvisor.naver.com/console/board

네이버

네이버에 로그인 하고 나를 위한 다양한 서비스를 이용해 보세요

nid.naver.com

로그인하고 접근하면 아래처럼 표시된다

2.사이트 등록

URL 을 등록할 경우, 소유자 확인으로 넘어가는데

처 코드를 복사하고 티스토리 스킨 편집에서 html 편집으로 이동한다

이동하게 될 경우 html 코드 부분에

< head > 이렇게 태그 시작하는 다음줄에 추가한 후 저장한다

마지막으로 "소유확인" 클릭!!!

소유 확인이 가능할경우 아래처럼 사이트가 표시된다

이후 추가로 빠른 수집을 위해 아래와 같은 작업을 수행한다

3. 최적화

RSS 설정 등록하기

티스토리의 경우 rss 경로를 써주면 된다

동일하게 사이트맵도 제출~~~

마지막으로 수집 주기를 빠름으로 설정하여 모든 설정이 마무리된다

이정도면 게시글의 내용이 잘 작성된다면 노출되기 시작된다

당일 등록이라 당연히 아직은 노출이 없다 ㅜ

4. 추가 작업(비추)

바로 서치 등록을 웹페이지 수집에서 수동으로 추가할 수 있지만 권장하지 않습니다

RSS? 티스토리 RSS 링크 확인하고 바로알기

개발자 초롱이 — Wed, 17 Jul 2024 02:55:43 +0900

1. RSS

Chatgpt 에게 물어보기

RSS(Really Simple Syndication)는 웹사이트 콘텐츠를 쉽게 배포하고 구독할 수 있게 하는 XML 기반의 형식입니다. RSS는 뉴스, 블로그, 포럼 등에서 자주 업데이트되는 콘텐츠를 효율적으로 제공하기 위해 사용됩니다. RSS 피드를 통해 사용자는 다양한 웹사이트의 최신 정보를 한 곳에서 쉽게 확인할 수 있습니다.

주요 특징

자동 업데이트: RSS 리더를 통해 자동으로 최신 콘텐츠를 받아볼 수 있습니다.
간편한 구독: 사용자는 관심 있는 웹사이트의 RSS 피드를 구독하여 새로운 게시물이 올라올 때마다 알림을 받을 수 있습니다.
효율적인 정보 수집: 여러 웹사이트를 방문할 필요 없이 한 곳에서 다양한 정보를 수집할 수 있습니다.
표준 형식: RSS는 XML을 기반으로 하여 다양한 플랫폼과 프로그램에서 호환이 됩니다.

작동 방식

RSS 피드 생성: 웹사이트는 새로운 콘텐츠가 올라올 때마다 RSS 피드를 업데이트합니다. 이 피드는 XML 파일 형식으로 제공됩니다.
RSS 피드 구독: 사용자는 RSS 리더 또는 RSS 기능을 제공하는 이메일 클라이언트 등을 통해 관심 있는 웹사이트의 RSS 피드를 구독합니다.
콘텐츠 수신: 구독한 RSS 피드에 새로운 콘텐츠가 업데이트되면, RSS 리더가 이를 자동으로 받아와 사용자에게 알립니다.

RSS 리더

웹 기반 RSS 리더: Feedly, Inoreader
데스크톱 기반 RSS 리더: FeedDemon, RSSOwl
모바일 앱: Reeder, NewsBlur

사용 사례

뉴스 사이트: 최신 뉴스를 실시간으로 제공.
블로그: 새로운 글이 올라올 때마다 구독자에게 알림.
포럼: 새로운 토론 주제나 댓글을 쉽게 확인.

RSS는 효율적이고 간편하게 정보를 수집하고 관리할 수 있는 도구로, 정보 과부하 시대에 매우 유용합니다.

2. 티스토리 블로그 관리에서 찾아보기

관리자 > 관리 > 블로그 > 기타 설정 항목

설정은 본인에 맞게 하면 되며 표시 시간은 사실 한글 글만 작성한다면 위처럼만 설정하면 된다

본인 블로그 주소에서 /rss 만 붙이면 된다

https://coffee926.tistory.com/rss

개발하는 초롱이

매일매일 주인장에게 밥을 얻어먹기 위해 개발하는 초롱이, 사람같이 행동하는 것이 특징

coffee926.tistory.com

xml 양식이기는 한데, json 이 편한 개발자로서 익숙하지 않다 ㅜ

신규 글에 대해 갱신되며 블로그를 접근하는 검색 엔진이나 티스토리 특정 블로그를 구독하 것도 해당 서비스를 활용한다고 보면 된다

블로그 SEO 점수 보기

개발자 초롱이 — Sat, 13 Jul 2024 19:50:49 +0900

블로그 SEO 점수 바로보기

먼저 링크를 소개한다

https://pagespeed.web.dev/

PageSpeed Insights

올바른 URL을 입력하세요.

pagespeed.web.dev

개발블로그 및 금융 블로그(https://bank-ai.tistory.com)를 운영하고 있는 사람으로서 SEO 점수가 탐나기 시작했다

바로 스코어를 확인해보았따

흐미 결과는 shit 인듯.....

그래도 데스크톱은 갠춘한거 같다

그럼 뭐가 문제인지 쭈욱 살펴 보니

결과

한줄로 요약하면

최적화 하세요, 너무 느리고 리소스가 큽니다

뉘예뉘예 알겠습니다

근디 티스토리 블로그 리소스는 수정 못하는디,,,,,,

그래도 불행중 다행은 검색엔진 최적화 부분은 높다는거~~~

우선 이렇게 살랍니다

https://pronist.tistory.com/5

hELLO 티스토리 스킨을 소개합니다.

hELLO는 2020년 3월 첫 공개 이후 지금에 이르기까지 티스토리에서 많은 블로거분들께 사랑받은 스킨이 되었습니다. 그 결과 가장 영향력 있는 개발자 커뮤니티인 깃허브에서 약 천 개에 달하는 티

pronist.tistory.com

블로그 스킨 제작자 링크 공유 드립니돠~~~

필요하신 분들은 조치 권장 사항 보시고 조치 하시면 됩니다~~

좋은 아티클이다, 신입 구글러가 갖춰야 할 자세

개발자 초롱이 — Sat, 6 Jul 2024 16:27:43 +0900

https://eopla.net/magazines/16403#

12년차 구글 개발자가 신입으로 돌아간다면 가장 먼저 할 10가지

12년차 구글 개발자가 신입으로 돌아간다면 가장 먼저 할 10가지 Introduction 12년차 구글 개발자로 명성과 커리어를 날리고 있던 나, 어느날 갑자기 눈떠보니 신입으로 돌아간다면? 저자는 12주년을

eopla.net

1. 멘토 찾기

경험 많은 멘토를 통해 지식과 인사이트를 얻기.

2. 네트워킹 강화

동료 및 업계 전문가들과의 네트워킹을 통해 정보와 기회를 넓히기.

3. 작은 프로젝트 시작

작은 규모의 프로젝트로 시작해 점차적으로 큰 프로젝트에 도전하기.

4. 코드 리뷰 적극 수용

다른 개발자들로부터 코드 리뷰를 받아 코드 품질을 개선하기.

5. 실수 두려워하지 않기

실수를 통해 배우고 성장하기.

6. 끊임없는 학습

새로운 기술과 도구를 지속적으로 학습하기.

7. 협업 중시

팀원들과의 협업을 통해 더 나은 결과 도출하기.

8. 다양한 도구 익히기

다양한 개발 도구와 기술을 익혀 다재다능한 개발자가 되기.

9. 피드백 수용

피드백을 긍정적으로 받아들이고 개선에 활용하기.

10. 자기 성장에 투자

자기 개발에 시간을 투자해 끊임없이 성장하기.

https://blog.jandi.com/ko/2021/06/11/webinar_may_googler 참고

대부분 내가 없는 부분이다

하하

claude 야 대시보드 만들어줘(프로젝트 기능 사용기)

개발자 초롱이 — Fri, 5 Jul 2024 00:52:51 +0900

프로젝트 시작해보기

여러가지 개인 프로젝트 및 팀플을 위해 프로젝트 기능을 사용해보았다

프로젝트 정보를 간략하게 입력한다

심플해서 좋은 것 같다

관련된 프로젝트 파일을 업로드한다

파일 드래그 앤 드롭이나 "add content" 로 파일을 첨부할 수 있다

각자 프로젝트에 사용하는 파일을 업로드해서 ai 가 RAG 기법으로 해당 내용을 참고할 수 있도록 해주면 더 생산성을 높일 수 있다

뙇뙇 원하는 답변을 준다는 말!!!

여기서 하려는 작업은 "블로그 자동화"의 일종으로

자동화된 현황을 보기위한 대시보드 구성하기이며
DB 모델로 어떠한 데이터가 존재하는지 알려주고
대시보드를 쉽게 또 필요한 부분만 구성할 수 있는지
ai 와 함께 해보고자 한다

레츠꼬~~

사전에 아래 작업을 수행했다

크롤링을 통해 데이터를 수집하고
이를 통해서 플라스크 웹앱을 만들고
데이터 모델을 생성해두었다

이제 일을 시켜보자

이렇게 러프하게 이야기 해보았으나

오잉? 난 파이썬을 원하는데 이 친구는 딴소리 대마왕이다

빠따질을 위해서 파이썬으로 다시 작성하라고 해보자

와우, 역시 매가 약인가보다

리턴해준 코드를 구동해보았다, 역시 안된다

하지만 전체적인 틀은 잡아줘서 수정하는데 20 분 정도에 소요되었다

물론 추가 질문은 이후 10번 정도 코드 수정하기 귀찮아서

복사 붙여넣기를 위해 수정해달라고 이야기만 하였다

GPTS 를 따라한거긴 한데 나쁘지는 않지만 100 % 맡기기 보다는 생산성 향상의 툴로 사용해야 겠다

클로드의 프로젝트 기능도 나름 생산성을 높여주기는 하는데,,,,,클로드의 오퍼스 3.5 가 기대된다

꼭 그걸로는 코드 전부 다 짜달라고 해야지,....

코드 짜기는 은근 귀찮으니......!!!

결과물은 나왔으나 비공개 서비스로 아직 업로드 할수는 없다

ㅈㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅㅅ

PS. 서비스 오픈 되면 결과물 캡처 해서 올리겟음

아쉬웠다면 아래 아티클 추천, 실제 표를 활용한 사례

https://coffee926.tistory.com/85

claude.ai 야 테이블 표 디자인 좀 바꿔줘 봐봐

1.사전설명우선 벡엔드 개발자들이나 에이전트 개발자들은 CLI 에 익숙한 분들이 대다수이고디자인을 잘 못한다,,,,,,이건 백퍼임,.,,,잘하면 구글가있음....아마도그렇기에 좀 디자인 부분을 피드

coffee926.tistory.com

파이썬 한글 URL 인코딩 및 디코딩

개발자 초롱이 — Wed, 3 Jul 2024 00:17:43 +0900

Python 3.7.3에서 테스트된 URL 인코딩 및 디코딩 예제

from urllib import parse

# URL 인코딩
encoded_url = parse.quote('한글')
print(f"Encoded URL: {encoded_url}")

# URL 디코딩
decoded_url = parse.unquote('%EA%B5%AC%EA%B0%80%EC%9E%85%EC%9E%90%EB%B2%88%ED%98%B8')
print(f"Decoded URL: {decoded_url}")

출력 결과

Encoded URL: %ED%95%9C%EA%B8%80
Decoded URL: (구)가입자번호

가볍게 돌려 볼 수 있는 사이트

https://www.online-python.com/

Online Python - IDE, Editor, Compiler, Interpreter

Online Python IDE is a web-based tool powered by ACE code editor. This tool can be used to learn, build, run, test your python script. You can open the script from your local and continue to build using this IDE. Code and output can be downloaded to local.

www.online-python.com

개발자로서 Cluade 3.5 Sonnet 모델 향상 체감하기

개발자 초롱이 — Mon, 24 Jun 2024 21:12:06 +0900

1.Cluade 3.5에 대해 알아보기

https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

Introducing Claude 3.5 Sonnet

Introducing Claude 3.5 Sonnet—our most intelligent model yet. Sonnet now outperforms competitor models and Claude 3 Opus on key evaluations, at twice the speed.

www.anthropic.com

일일 chatGPT 4o 를 잘 사용하던 개발자로서 클로드3.5 가 나왔다실래 사용해보았다

우선 엔트로픽 소개에 따르면 엄청나다고 소개하고 있다

본인들이 초기 만들었던 3가지 모델중 제일 우수한 클로드 3 오퍼스보다 높은 성능을 이야기한다

성능 측면에서도 아래와 같이 표시하고 있다

위 링크 블로그에서도 확인할 수 있다

2.정말 대단한가?

그래서 직접 물어보았다

부끄럼을 타는지 형식적인 답변만 한다

2. 코드 리뷰 및 수정 요청해보기

그럼 바로 코딩에 활용해본다

약 100 줄로 작성된 난독화(읽기 어렵게 처리된 텍스트 파일)된 파일들을 구분하는 코드이다

import os
from groq import Groq
import openai
import re
import shutil
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# OpenAI API 키와 모델 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai_model = os.getenv("OPENAI_API_MODEL")

Groq.api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
groq_model = os.getenv("GROQ_API_MODEL")

def get_all_files(directory):
    files_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            files_list.append(os.path.join(root, file))
    return files_list

def check_obfuscation(content_chunk, to="groq"):
    prompt = f"Is the following code obfuscated? Please answer with 'Yes' or 'No'.\n\n{content_chunk}"
    
    # openai
    response_text = ""
    if to == "openai":
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=openai_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            # temperature=0  # 일관된 응답을 위한 설정
        )
        response_text = response.choices[0].message['content'].strip()
    elif to == "groq":
        # https://groq.com
        response = Groq().chat.completions.create(
            model=groq_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        )
        
        response_text = response.choices[0].message.content.strip()

    return normalize_response(response_text)

def normalize_response(response):
    response_lower = response.lower()
    if "yes" in response_lower:
        return "Yes"
    elif "no" in response_lower:
        return "No"
    else:
        return "Uncertain"

def read_file_and_remove_comments(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            content = f.read()
            content_no_comments = remove_comments(content)
            return content_no_comments
    except Exception as e:
        print(f"Error reading {file_path}: {e}")
        return None

def remove_comments(content):
    # 모든 주석 제거 (Python, JavaScript, Java, JSP, PHP, Ruby, Go, ASP, HTML, XML 등)
    content = re.sub(r'#.*', '', content)  # Python, Ruby 라인 주석
    content = re.sub(r'//.*', '', content)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 라인 주석
    content = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', content, flags=re.DOTALL)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 블록 주석
    content = re.sub(r'=begin.*?=end', '', content, flags=re.DOTALL)  # Ruby 블록 주석
    content = re.sub(r"'[^\n]*", '', content)  # ASP 라인 주석
    content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', content, flags=re.DOTALL)  # HTML, XML 주석
    return content

def analyze_file_in_chunks(file_content, chunk_size=1000):
    chunks = [file_content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(file_content), chunk_size)]
    obfuscation_results = [check_obfuscation(chunk) for chunk in chunks]
    return obfuscation_results

def main(input_directory, output_directory):
    files_list = get_all_files(input_directory)
    
    if not os.path.exists(output_directory):
        os.makedirs(output_directory)
    
    obfuscation_results = {}
    
    for file in files_list:
        content_no_comments = read_file_and_remove_comments(file)
        if content_no_comments:
            if len(content_no_comments) < 1000:
                print(f"File {file} is smaller than 1000 bytes after removing comments. Skipping.")
                # continue
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, len(content_no_comments))
            else:
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, 1000)
            # Majority voting or any aggregation logic
            if obfuscation_checks.count("Yes") > obfuscation_checks.count("No"):
                final_result = "Yes"
            else:
                final_result = "No"
            print(f"chunk : {len(content_no_comments)}")  # 추가된 출력문
            obfuscation_results[file] = final_result
            
            # 파일 분류 및 복사
            if not os.path.exists(output_directory):
                os.makedirs(output_directory)
            
            if final_result == "Yes":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "obfuscated")
            elif final_result == "No":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "not_obfuscated")
            else:
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "uncertain")
            
            if not os.path.exists(result_subdir):
                os.makedirs(result_subdir)
            
            shutil.copy(file, result_subdir)
    
    return obfuscation_results

# Example usage
input_directory = 'check'
output_directory = 'result'
results = main(input_directory, output_directory)

# Display the results
for file, obfuscation_check in results.items():
    print(f"File: {file}")
    print(f"  Obfuscation Check: {obfuscation_check}")

chatGPT4o 의 경우 파일이 아닌 입력하는 부분에서 파일 형도로 업로드 된다

좀 변경된 사항으로 좌, 우 이렇게 화면 분할이 되어 코드가 생성된다

3. 코드 결과(1차)

와우~~~~ 거의 새로 작성한 정도다.......아이디어는 좋은데(비동기 추가됨)

코드는 정상적으로 수행되나 내가 의도한 결과는 아니었다.......

원래 정상적인 실행하는 코드를 비정상적인 코드로 만들다니,,,,,,

너무너무 실망적이었다

물론 실수할 수 있지,...그래서 너프하게 "정상적으로 동작하지 않아" 만이야기 해보았다

chatgpt4o 보다는 친절하게 이야기 해주는 것 같다(아닌가?) ㅋㅋㅋ

프롬프트를 다시 작성해서 피드백을 러프하게 한번 더 주었다

4. 코드 결과(2차)

신규 코드 결과는 아래와 같다

import os
from groq import Groq
import openai
import re
import shutil
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# OpenAI API 키와 모델 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai_model = os.getenv("OPENAI_API_MODEL")

Groq.api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
groq_model = os.getenv("GROQ_API_MODEL")

def get_all_files(directory):
    files_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            files_list.append(os.path.join(root, file))
    return files_list

def check_obfuscation(content_chunk, to="groq"):
    prompt = f"Is the following code obfuscated? Please answer with 'Yes' or 'No'.\n\n{content_chunk}"
    
    try:
        if to == "openai":
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model=openai_model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            response_text = response.choices[0].message['content'].strip()
        elif to == "groq":
            response = Groq().chat.completions.create(
                model=groq_model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            response_text = response.choices[0].message.content.strip()
        else:
            raise ValueError(f"Unsupported API: {to}")

        return normalize_response(response_text)
    except Exception as e:
        print(f"Error in API call: {e}")
        return "Uncertain"

def normalize_response(response):
    response_lower = response.lower()
    if "yes" in response_lower:
        return "Yes"
    elif "no" in response_lower:
        return "No"
    else:
        return "Uncertain"

def read_file_and_remove_comments(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            content = f.read()
            content_no_comments = remove_comments(content)
            return content_no_comments
    except Exception as e:
        print(f"Error reading {file_path}: {e}")
        return None

def remove_comments(content):
    # 모든 주석 제거 (Python, JavaScript, Java, JSP, PHP, Ruby, Go, ASP, HTML, XML 등)
    content = re.sub(r'#.*', '', content)  # Python, Ruby 라인 주석
    content = re.sub(r'//.*', '', content)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 라인 주석
    content = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', content, flags=re.DOTALL)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 블록 주석
    content = re.sub(r'=begin.*?=end', '', content, flags=re.DOTALL)  # Ruby 블록 주석
    content = re.sub(r"'[^\n]*", '', content)  # ASP 라인 주석
    content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', content, flags=re.DOTALL)  # HTML, XML 주석
    return content

def analyze_file_in_chunks(file_content, chunk_size=1000):
    chunks = [file_content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(file_content), chunk_size)]
    obfuscation_results = [check_obfuscation(chunk) for chunk in chunks]
    return obfuscation_results

def main(input_directory, output_directory):
    files_list = get_all_files(input_directory)
    
    if not os.path.exists(output_directory):
        os.makedirs(output_directory)
    
    obfuscation_results = {}
    
    for file in files_list:
        content_no_comments = read_file_and_remove_comments(file)
        if content_no_comments:
            if len(content_no_comments) < 1000:
                print(f"File {file} is smaller than 1000 bytes after removing comments.")
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, len(content_no_comments))
            else:
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments)
            
            final_result = "Yes" if obfuscation_checks.count("Yes") > obfuscation_checks.count("No") else "No"
            print(f"File: {file}, Chunk size: {len(content_no_comments)}, Result: {final_result}")
            obfuscation_results[file] = final_result
            
            result_subdir = os.path.join(output_directory, "obfuscated" if final_result == "Yes" else "not_obfuscated")
            os.makedirs(result_subdir, exist_ok=True)
            shutil.copy(file, result_subdir)
    
    return obfuscation_results

# Example usage
input_directory = 'check'
output_directory = 'result'
results = main(input_directory, output_directory)

# Display the results
for file, obfuscation_check in results.items():
    print(f"File: {file}")
    print(f"  Obfuscation Check: {obfuscation_check}")

결과는 나름 만족!!!

정상적으로 코드 수행은 물론이며 코드 라인도 감소하였다

원하는 코드 리뷰와 수정까지 정상적으로 가능했다

명령 프롬프트를 러프하게 했는데 정상적으로 반영한다는 점에서 앞으로

대충대충 빠르게 해야 하는 귀찮은 작업을 많이 시켜야겠다

확실히 이전보다는 더 잘 작성하는게 체감은 된다

그럼 chatgpt 구독을 끊고 cluade 구독하러 고고~~ 해야되서 그럼 저는 이만

동일한 위 코드 내용으로 ChatGPT4o 코드 리뷰 결과 보기

https://coffee926.tistory.com/77

AI(ChatGPT) 로 코드 리뷰 받기(good? or bad ?)

coffee926.tistory.com

AI(ChatGPT) 로 코드 리뷰 받기(good? or bad ?)

개발자 초롱이 — Sat, 22 Jun 2024 19:45:14 +0900

1.동기

오픈소스를 활용하는 경우에 코드 리뷰가 필요한 경우가 있다

우선 내가 만든 코드도 아니고 거기 코딩 스타일을 따라야 하기 때문에

가끔 코드 리뷰를 물어보고

수정이 필요한 부분 부분 코드 스니핏을 AI(ChatGPT)로 리뷰받고 수정을 해보니 활용할 수 있을 것 같아

어떤식으로 활용하는지 작성해두자

import os
from groq import Groq
import openai
import re
import shutil
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# OpenAI API 키와 모델 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai_model = os.getenv("OPENAI_API_MODEL")

Groq.api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
groq_model = os.getenv("GROQ_API_MODEL")

def get_all_files(directory):
    files_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            files_list.append(os.path.join(root, file))
    return files_list

def check_obfuscation(content_chunk, to="groq"):
    prompt = f"Is the following code obfuscated? Please answer with 'Yes' or 'No'.\n\n{content_chunk}"
    
    # openai
    response_text = ""
    if to == "openai":
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=openai_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            # temperature=0  # 일관된 응답을 위한 설정
        )
        response_text = response.choices[0].message['content'].strip()
    elif to == "groq":
        # https://groq.com
        response = Groq().chat.completions.create(
            model=groq_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        )
        
        response_text = response.choices[0].message.content.strip()

    return normalize_response(response_text)

def normalize_response(response):
    response_lower = response.lower()
    if "yes" in response_lower:
        return "Yes"
    elif "no" in response_lower:
        return "No"
    else:
        return "Uncertain"

def read_file_and_remove_comments(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            content = f.read()
            content_no_comments = remove_comments(content)
            return content_no_comments
    except Exception as e:
        print(f"Error reading {file_path}: {e}")
        return None

def remove_comments(content):
    # 모든 주석 제거 (Python, JavaScript, Java, JSP, PHP, Ruby, Go, ASP, HTML, XML 등)
    content = re.sub(r'#.*', '', content)  # Python, Ruby 라인 주석
    content = re.sub(r'//.*', '', content)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 라인 주석
    content = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', content, flags=re.DOTALL)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 블록 주석
    content = re.sub(r'=begin.*?=end', '', content, flags=re.DOTALL)  # Ruby 블록 주석
    content = re.sub(r"'[^\n]*", '', content)  # ASP 라인 주석
    content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', content, flags=re.DOTALL)  # HTML, XML 주석
    return content

def analyze_file_in_chunks(file_content, chunk_size=1000):
    chunks = [file_content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(file_content), chunk_size)]
    obfuscation_results = [check_obfuscation(chunk) for chunk in chunks]
    return obfuscation_results

def main(input_directory, output_directory):
    files_list = get_all_files(input_directory)
    
    if not os.path.exists(output_directory):
        os.makedirs(output_directory)
    
    obfuscation_results = {}
    
    for file in files_list:
        content_no_comments = read_file_and_remove_comments(file)
        if content_no_comments:
            if len(content_no_comments) < 1000:
                print(f"File {file} is smaller than 1000 bytes after removing comments. Skipping.")
                # continue
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, len(content_no_comments))
            else:
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, 1000)
            # Majority voting or any aggregation logic
            if obfuscation_checks.count("Yes") > obfuscation_checks.count("No"):
                final_result = "Yes"
            else:
                final_result = "No"
            print(f"chunk : {len(content_no_comments)}")  # 추가된 출력문
            obfuscation_results[file] = final_result
            
            # 파일 분류 및 복사
            if not os.path.exists(output_directory):
                os.makedirs(output_directory)
            
            if final_result == "Yes":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "obfuscated")
            elif final_result == "No":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "not_obfuscated")
            else:
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "uncertain")
            
            if not os.path.exists(result_subdir):
                os.makedirs(result_subdir)
            
            shutil.copy(file, result_subdir)
    
    return obfuscation_results

# Example usage
input_directory = 'check'
output_directory = 'result'
results = main(input_directory, output_directory)

# Display the results
for file, obfuscation_check in results.items():
    print(f"File: {file}")
    print(f"  Obfuscation Check: {obfuscation_check}")

위 코드는 openapi 와 groq(무료임) api 를 활용해서 파일을 읽어서 난독화(파일을 읽기 어렵게 변환된 텍스트)여부를 구분하는 약 200 줄의 코드이며 코드 리뷰와 수정 사항이 있는지 요청해보자

2.활용

코드 부분과 함께 " 여기 코드 리뷰해줘, 그리고 수정할 부분이 있다면 말해줘" 이렇게 요청 했고

잘 작성된 부분은 언급하면서 리뷰에 대한 내용을 주르륵 작성해준다

수정 제안 사항으로 이야기를 해주고 바로 코드를 작성해주었다

과연 얼마나 잘 작성했을까?

3.결과

결과 비교를 위해 아웃풋을 check_ai.py 로 생성하여 원본과 비교해보았다

수정된 코드와 함께 ChatGPT 답변은 이렇다

그래 알겠다 그럼 제일 중요한 정상적으로 프로그램 실행이 되는지 확인해보았다

당연히 정상적으로 실행되지 않았다

import 문을 왜 수정했는지는 모르겠지만 동작도 되지 않는 코드로 수정해주니 실망했다

그래도 기회는 한번 더 주기 위해

"정상적으로 동작하지 않아" 라고 러프하게 이야기 해보았다

그 다음 수정된 코드를 보았다

import os
import openai
import re
import shutil
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# OpenAI API 키와 모델 설정
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai_model = os.getenv("OPENAI_API_MODEL")

Groq.api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
groq_model = os.getenv("GROQ_API_MODEL")

def get_all_files(directory):
    files_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            files_list.append(os.path.join(root, file))
    return files_list

def check_obfuscation(content_chunk, to="groq"):
    prompt = f"Is the following code obfuscated? Please answer with 'Yes' or 'No'.\n\n{content_chunk}"
    
    # openai
    response_text = ""
    if to == "openai":
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=openai_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            # temperature=0  # 일관된 응답을 위한 설정
        )
        response_text = response.choices[0].message['content'].strip()
    elif to == "groq":
        # https://groq.com
        response = Groq().chat.completions.create(
            model=groq_model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        )
        response_text = response.choices[0]['message']['content'].strip()

    return normalize_response(response_text)

def normalize_response(response):
    response_lower = response.lower()
    if "yes" in response_lower:
        return "Yes"
    elif "no" in response_lower:
        return "No"
    else:
        return "Uncertain"

def read_file_and_remove_comments(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            content = f.read()
            content_no_comments = remove_comments(content)
            return content_no_comments
    except Exception as e:
        print(f"Error reading {file_path}: {e}")
        return None

def remove_comments(content):
    # 모든 주석 제거 (Python, JavaScript, Java, JSP, PHP, Ruby, Go, ASP, HTML, XML 등)
    content = re.sub(r'#.*', '', content)  # Python, Ruby 라인 주석
    content = re.sub(r'//.*', '', content)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 라인 주석
    content = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', content, flags=re.DOTALL)  # C, C++, Java, JavaScript, PHP, Go 블록 주석
    content = re.sub(r'=begin.*?=end', '', content, flags=re.DOTALL)  # Ruby 블록 주석
    content = re.sub(r"'[^\n]*", '', content)  # ASP 라인 주석
    content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', content, flags=re.DOTALL)  # HTML, XML 주석
    return content

def analyze_file_in_chunks(file_content, chunk_size=1000):
    chunks = [file_content[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(file_content), chunk_size)]
    obfuscation_results = [check_obfuscation(chunk) for chunk in chunks]
    return obfuscation_results

def create_directory_if_not_exists(directory):
    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)

def main(input_directory, output_directory):
    files_list = get_all_files(input_directory)
    
    create_directory_if_not_exists(output_directory)
    
    obfuscation_results = {}
    
    for file in files_list:
        content_no_comments = read_file_and_remove_comments(file)
        if content_no_comments:
            if len(content_no_comments) < 1000:
                print(f"File {file} is smaller than 1000 bytes after removing comments. Skipping.")
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, len(content_no_comments))
            else:
                obfuscation_checks = analyze_file_in_chunks(content_no_comments, 1000)
            
            if obfuscation_checks.count("Yes") > obfuscation_checks.count("No"):
                final_result = "Yes"
            else:
                final_result = "No"
                
            print(f"chunk : {len(content_no_comments)}")  # 추가된 출력문
            obfuscation_results[file] = final_result
            
            if final_result == "Yes":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "obfuscated")
            elif final_result == "No":
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "not_obfuscated")
            else:
                result_subdir = os.path.join(output_directory, "uncertain")
            
            create_directory_if_not_exists(result_subdir)
            
            shutil.copy(file, result_subdir)
    
    return obfuscation_results

# Example usage
input_directory = 'check'
output_directory = 'result'
results = main(input_directory, output_directory)

# Display the results
for file, obfuscation_check in results.items():
    print(f"File: {file}")
    print(f"  Obfuscation Check: {obfuscation_check}")

역시 매가 약인가? 기존 코드에서 조금만 수정했다(수정본, 왼쪽)

그래서 코드 결과는? 명령창에서 보이듯 import를 수정해주지는 않았다

홀리 shit!!

그래서 안 고친다,.,,,,,여기서 에러를 피드백하면 고칠 수 있지만 그걸 기대한 것은 아니고

러프한 코드 리뷰 및 수정에 대해 이야기 했을 경우를 기준으로 한 경우이므로 여기까지만 확인하자

3 가지 결론

1. 코드 리뷰는 괜찮은 리뷰성으로 설명해준다

2. 코드 전체를 이해하고 작성하는 것은 아닌 것으로 보여진다(import 문을 삭제하면 안됌)

3. 코드 수정을 할 경우, 모든 부분을 믿는 것이 아닌 왜 수정되었는지를 생각해봐야겠다(AI 만의 스타일이 있는듯...?)

추가 사항

엔트로픽 클로드가 처음 나와서 코드 고쳐달라고 했는데

홀리 shit!!! , chatgpt4o 구독 끊고 cluade 구독해야겟다

마크다운 이미지 5초만에 추가하기

개발자 초롱이 — Mon, 17 Jun 2024 23:58:18 +0900

1.코드 확인

https://github.com/Fhwang0926/ai-obfuscation/blob/main/README.md

ai-obfuscation/README.md at main · Fhwang0926/ai-obfuscation

check obfuscation with open ai and groq. Contribute to Fhwang0926/ai-obfuscation development by creating an account on GitHub.

github.com

# ai-obfuscation

check obfuscation with open ai and groq

try checking .env.sample file

## sample file

<img src="./sample.png" title="sample.png"/>


## result output

<img src="./result.png" title="result.png"/>

2.결과 확인

AWS EventBridge 맛보기

개발자 초롱이 — Fri, 14 Jun 2024 02:18:00 +0900

이번에는 이벤트브릿지를 맛보자

1. 소개

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/events/home?region=us-east-1#

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/events/home?region=us-east-1

us-east-1.console.aws.amazon.com

여러가지 이벤트를 연결해준다고 생각하면 된다

2. 설정하기

다음으로 넘어가자

AWS GuardDuty findings 를 연결하고

알림 규칙을 설정한다

물론 json 말고 다른 방법으로도 설정할 수 있다

그 다음 이전에 등록해둔 AWS SNS 로 대상을 지정하고 토픽을 설정하면 설정 끝!@!

태그는 옵션으로 스킵하고

마지막으로 리뷰하고 생성하면 등록이 끝난다

이런식으로 등록된 것을 확인할 수 있다

3. 알림

이후 가드듀티에서 알림이 오면 메일로 발송되며 실제 메일은 아래처럼 수신된다

와 지금 생각해도 너무 복잡하다 하지만 이해만 되도 반은 성공,

나머지는 직접,,,,,해보는게 장땡같다

AWS Simple Notification Service(SNS) 맛보기

개발자 초롱이 — Tue, 11 Jun 2024 02:05:49 +0900

그렇다고 하는데 써보기 전까지는 모르겠다

맛보기하러 고고

1.AWS Simple Notification Service(SNS) 맛보기

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/sns/v3/home?region=us-east-1#/homepage

us-east-1.console.aws.amazon.com

토픽은 바로 생성이 가능하다

이름 똬앟

display 이름이 옵션이지만 꼭 써야 한다,,,,;;;;

그리고 기본 설정으로만 만들어본다

새로 생성된 화면인데 subscription 1개가 등록되어 있는 것은 캡처를 늦게 해서 그렇다

새로운 구독 추가시

원하는 메소드를 추가할 수 있다

그러면 실제 이런 메일을 수신할 수 있고

확인시 구독에 추가되어 알림 수신이 가능한 상태가 된다

2. 이후 연동

이후 이벤트 브릿지에서 다른 서비스와 연결이 가능하다

SNS 는 진짜 알림 창구만 만들어 놓는 셈!!!

AWS GuardDuty 맛보기

개발자 초롱이 — Sat, 8 Jun 2024 01:54:47 +0900

가볍게 AWS 의 듣보잡 guardduty 를 통해 보안 위협을 확인해보자

1. 소개

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/guardduty/home?region=us-east-1#/summary

us-east-1.console.aws.amazon.com

AWS 의 위협 인텔리전스라고 보면 된다

대시보드는 대략 이렇게 표시 된다

사실 처음부터 SA(시스템 아키텍트) 로서 구성하는 일보다

보안 관점에서 구성되어 있는 환경 이슈 대응이 더 많지 않을까 싶다

이미 설정이 되어 있다는 전제 하에 어떤 이벤트가 생기는지 둘러보자

2. 로깅

findings 라고 명명되며 다른 온프레미스 장비에서는 탐지 로그 등 "로그성" 느낌이 강한데

여기는 findings 라는 ~~듣보잡~~ 문구를 사용한다

예시지만 고유한 번호가 있어 많이 블러 처리되었다

findings 에서 개별 주요 항목을 확인할 수 있고

어떠한 IAMUser 인지, 리소스인지 감사성 정보가 모두 표시되며

각 고유한 값으로 표시되기 때문에 바로가기 링크나 식별 값으로 개별 서비스를 추척하여 왜 유출되었는지 또는 왜 그런지

원인 분석이 가능하다

물론 분석하고 권한이나 역활을 회수하거나 accesskey 를 변경하는 등의 조치는 필요하다

나머지 메뉴는 그냥 온오프 정도인데 사실 너무 쉽다
감사 기능을 활성화는 어렵지 않지만
그 감사 로그로 대응하는 것은 별개의 문제다

감사

비활성화를

활성화로 변경하면 된다

참 쉽죠잉?

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

동일하다 활성화 또는 비활성화

3. 중요한 설정

이건 좀 중요함!!

런타임 모니터링의 경우 컨테이너나 람다같이 계속 변화되는 환경에서

사후 분석이 아닌 프로세스 레벨에서 위협을 탐지하는 개념

운영 환겨에 따라 활성화를 권장

스캐너~~~

인스턴스의 취약점이나 잠재적 위협 정보를 스캔해서 탐지하는 서비스로 인스턴스를 스냅샷 떠서 스캔하는 서비스로

전혀~~~ 운영중인 인스턴스에 영향이 없음!!!

다시 돌아와서 나머지 RDS, Lamda 둘다 활성화/비활성화를 설정할 뿐이다

4. 위협 IP 추가

개인적으로 웹 관리 콘솔이 아닌 API call 로 CTI 나 위협 인텔리전스 연동이 가능하다고 생각되는 부분으로

list 부분에서 위협 IP 를 추가할 수 있는데 OTX 나 STIX 같이 글로벌리한 포맷으로 가능하다는 점!!!

CTI 하는 입장에서 굿굿 기능이라고 생각되며 이상 guardduty 맛보기였다

직접 운영하면서 써보기 전에는 감이 1도 안온다는게 함정,,,,,

AWS 웹방화벽 사용해보기(WAF & Shield)

개발자 초롱이 — Wed, 5 Jun 2024 01:57:44 +0900

WAF & Shield

AWS 교육 후, 직접 추가적으로 설정해보면서 웹방화벽 사용 방법을 확인해본다

물론 비용이 발생하는 것으로 사용 후 바로 자원 해제가 필요하다

회원 가입 후, 프리 티어로도 바로 사용할 수 있다

1.기본 환경

먼저 EC2 인스턴스가 존재하고 ALB 가 설정되어있다는 것을 전제 하에 작업하였다

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html

Application Load Balancer란 무엇입니까? - Elastic Load Balancing

이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오.

docs.aws.amazon.com

예시 인스턴스

예시 ALB

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/wafv2/homev2?region=us-east-1#/

us-east-1.console.aws.amazon.com

2. WAF & Shield 설정

WAF & Shield 라는 이름으로 서비스 하고 있다

새로 만들기로 생성해보자

이름과 리소스의 리전을 선택한다

그리고 리소스를 추가한다

리소스를 지정하고 다음으로 넘어간다

아무 정책 없이 생성을 위해 다음으로 계속 넘어간다

마지막으로 샘플 로그(간략한 로그 라고 생각하면 쉬움) 남길지 여부를 설정하고 다음으로 넘어간다

나중에 로그 보는 부분과 관련이 있다

내용을 최종적으로 확인하고 저장!!!

정상적으로 생성 된 것을 확인할 수 있다

여기서 추가적인 작업이 필요하다 좀 복잡한데

CloudWatch Log Group 생성이 필요하다

웹방화벽을 설치 했으니 정책에 따라 로그를 남기고 이를 확인하기 위한 부분으로 로그 남기는 유형을 정하여 핸들링할 수 있다

3. CloudWatch 설정

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/cloudwatch/home?region=ap-northeast-2#logsV2:log-groups

ap-northeast-2.console.aws.amazon.com

바로 클라우드 워티 로그 그룹을 설정하자

바로 생성되며 어렵지 않다

생성된 상세 화면

그럼 이제 WAF ACL 과 연동이 필요하다

다시 웹방화벽으로 돌아와서 로깅을 enable 한다

아까 생성된 로그 그룹이 표시된다

이름이 뜨지 않아서 왜 그런가 봤더니

WebACL 의 로그 저장소로 사용되는 CloudWatch Log Group 은
반드시 "aws-waf-logs-" 로 시작하는 이름을 가져야 합니다.

그래서 이름 뒤에 test 를 추가하고 다시 만들었다

정상적으로 웹방화벽과 로그 그룹이 연결된 것을 확인할 수 있다

4. SQL Injection 확인 및 정책 설정

간단하게 생성된 ACL 로 sql injection 공격탐지를 설정해보자

ALB(IG : Internet Gateway) -> victim-instance(ec2) 이렇게 접근되는데 victim-instance 에 DVWA 를 미리 설치해두었다

https://github.com/digininja/DVWA

GitHub - digininja/DVWA: Damn Vulnerable Web Application (DVWA)

Damn Vulnerable Web Application (DVWA). Contribute to digininja/DVWA development by creating an account on GitHub.

github.com

이미 구성된 ALB 로 접근하면

http://victim-alb-459744835.ap-northeast-2.elb.amazonaws.com/vulnerabilities/sqli/

dvwa 를 정상적으로 설정 했다면 이러한 화면이 표시된다

바로 SQL 공격 실습이 가능한데 위 공격이 있을 경우 탐지 되도록 설정할 수 있다

1. AWS 무료 정책 사용(정책이 무료인거지 서비스는 무료가 아닌,,,,,)

2. 사용자 정의 정책 (일반적인 온프레미스 설정으로 커스텀 설정이라고 보면 된다)

여기서는 무료 정책으로 간단하게 설정해본다

1,2 번이 해당되는데 룰 그룹으로 진행한다

이 부분에서 무료 정책은 조금 내리면 나타난다

무료 정책에서

우분투 22.04 서버에서 주피터 설치하는 방법

개발자 초롱이 — Sun, 2 Jun 2024 22:03:36 +0900

jupyter server password

우분투 서버(22.04)에 Jupyter Notebook을 설치하는 방법을 단계별로 설치해보기

서버의 도커 컨테이너를 생성하고 도커 컨테이너안에서 설치를 기준으로 작성

https://coffee926.tistory.com/70

리눅스 서버에서 한줄로 도커 설치하기

apt-get update && \apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common && \curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - && \add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/lin

coffee926.tistory.com

도커 설치는 한줄로 여기서 참고

1. 파이썬 등 필수 패키지 일괄 설치

apt update -y && apt upgrade -y && \
apt install python3 python3-pip -y && \
pip3 install jupyter && \
jupyter --version

2. 기본 설정

jupyter notebook --generate-config
# /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 에 생성

# 파일 내용

c = get_config()

# 포트 설정 (필요에 따라 변경 가능)
c.NotebookApp.port = 8888

# 모든 IP 주소에서 접근 가능하도록 설정
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'

# 서버 실행 중에 터미널에 자동으로 노트북 열지 않도록 설정
c.NotebookApp.open_browser = False

# 비밀번호 설정
from notebook.auth import passwd
c.NotebookApp.password = passwd('YOUR_PASSWORD')

파일을 열어 다음 내용을 수정합니다.

파일 위치는 설치 환경에 따라 다를 수 있음

필요한 부분 주석 해제

이후 패스워드를 설정한다

이렇게 설정 후 시작하면 짠 ~

jupyter notebook --allow-root

# http://[ip 주소]:[포트] 접근시

짜잔~ 이렇게 접근 가능

chatgpt4o 의 도움을 받아 작성되었습니다

PS. 추가 팁, 매번 실행하는 것은 귀찮으니

#!/bin/bash
# /etc/init.d/jupyter

start() {
  if [ -f /tmp/jupyter.pid ]; then
    status
  else
    nohup /usr/local/bin/jupyter notebook --allow-root 2>&1 &
    echo $! > /tmp/jupyter.pid && cat /tmp/jupyter.pid
    echo -e "\033[0m"
  fi
}

stop() {
  if [ -f /tmp/jupyter.pid ]; then
    /usr/bin/kill -9 $(cat /tmp/jupyter.pid)
    echo -e "\033[0;31mnow stopped"
  else
    echo -e "\033[0;31malready stopped"
  fi
  echo -e "\033[0m"
  rm -f /tmp/jupyter.pid
}

status() {
  if ps -p $(cat /tmp/jupyter.pid) > /dev/null
  then
    echo -e "\033[0;32mjupyter is running"
  else
    echo -e "\033[0;31mjupyter is not running"
  fi
  echo -e "\033[0m"
}

restart() {
  stop
  start
}

case "$1" in
  start)
    start
    ;;
  stop)
    stop
    ;;
  restart)
    restart
    ;;
  status)
    status
    ;;
  *)
    echo $"Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
    exit 1
esac

이렇게 서비스로 등록하는 것도 하나의 좋은 방법~~~

리눅스 서버에서 한줄로 도커 설치하기

개발자 초롱이 — Sat, 1 Jun 2024 19:57:41 +0900

apt-get update && \
apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common && \
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - && \
add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" && \
apt-get install docker-ce && \
docker --version

자주 설치하는데 계속 까먹어서.....

개발자로서 chatgpt4o 모델 향상 체감하기

개발자 초롱이 — Tue, 14 May 2024 19:22:48 +0900

chatgpt4o 모델 향상 체감하기

chatgpt4o 모델을 바로 사용할 수 있어서 질문해보았다

우선 3.5 벌써 레거시다

일단 빠르다 바로 느끼는 부분은

1. 엄청 빨라 졌다는 것

기존에 결제해서 사용하는 4 가 느렸던 부분을 생각하면 더 빠르다

클로드 오퍼스 모델을 결제해서 사용하는 입장에서

chatgpt4 가 느린 부분이 아쉬웠는데 빨라서 더 많은 것을 물어볼 수 있었다

그때 그때 생각나는 것을 물어보고 정리하는 편인데 매우 만족

2. 코드 작성을 더 잘하는 것

모델4o

모델4

chatgpt4o 모델 사용하기

로 프롬프트를 입력했다

조금 더 간결하고 핵심만 짚어주는 것 같다

3. 비전은 왜 아직인가

비전 처리가 핵심인데,,,,,,,아직 사용해볼 수 없다 ㅜ

사실

시각장애인으로 알고 지내시는 분이 계신데 그분에게 현재 보여지는 카메라 화면을

말로 설명해주는 chatgpt 기능을 시연해보고 싶었는데,,,,,

아직 해당 기능은 오픈되지 않아서 경험을 공유할 수 없어서 아쉽다

그 부분만 제외하면 이번 모델을 왓더뻑! 어메이징이다

ai 잘 쓰는 사람이 개발이고 엔지니어고 다 씹어먹을 것 같으니 나도 빨리 친해져야......

결론

개 멋진 모델이 공개 되었지만 잘 쓸줄 모르면 바보가 될 것이고 앞으로는 ai 를 얼마나 저 달 활용하는가? 가 경쟁 요소가 되지 않을까 싶다 점점 전문성의 벽이 낮아지는 것 같으며 아래 영화가 떠오른다

https://namu.wiki/w/%EC%95%84%EC%9D%B4%2C%20%EB%A1%9C%EB%B4%87(%EC%98%81%ED%99%94)

아이, 로봇(영화)

해당 영화는 1964년에 The Outer Limits 시즌2의 9번째 에피소드를 리메이크하여 1995년도에 방영한

namu.wiki

PS. 개발자이다 보니 매우 주관적인 부분!!

내용 추가

https://coffee926.tistory.com/77

AI(ChatGPT) 로 코드 리뷰 받기(good? or bad ?)

coffee926.tistory.com

413 request entity too large nginx

개발자 초롱이 — Sun, 12 May 2024 21:45:37 +0900

413 request entity too large nginx 해결하기

원인

리버스 프록시를 사용하고 있었음,

nginx에서 client_max_body_size 옵션으로 요청의 최대 허용 크기를 설정할 수 있음 (기본값 1M)
https://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#client_max_body_size

조치

구글에 '413 request entity too large nginx'로 검색하면 십중팔구 아래와 같은 처방전을 받을 수 있다.

client_max_body_size 100m;

구글 검색 노출을 위한 구글 서치 콘솔에서 색인 요청하기

개발자 초롱이 — Fri, 10 May 2024 04:26:16 +0900

구글 콘솔에 색인 요청을 하는 이유
구글 검색 엔진이 블로그 글에 대해 인지하고 있으므로 노출될 확률이 더 높아진다

1. 구글 서치 콘솔에 등록하기

https://search.google.com/search-console/about

Google Search Console

Search Console 도구와 보고서를 사용하면 사이트의 검색 트래픽 및 실적을 측정하고, 문제를 해결하며, Google 검색결과에서 사이트가 돋보이게 할 수 있습니다.

search.google.com

로그인 후, 사이트 인증을 거쳐 블로그를 등록하면 된다

잘 정리되어 있는 글을 첨부한다

https://guide.elypecs.com/owner/setting/manage/option/searchconsole

검색 사이트 등록 | 엘리펙스 유저 가이드

1. 구글 서치 콘솔 등록하기 1) 구글 계정으로 로그인합니다. 3) 속성 유형 중 URL 접두어 방식에서 사용자 사이트 URL을 입력한 후 계속 버튼을 클릭합니다. 4) 소유권 확인 창이 나타나면 다른 확인

guide.elypecs.com

이후 소유권이 확인되면

새로 발급한 블로그의 따끈따끈한 URL 을 입력하고 색인 요청하면 된다

이후는 구글이 알아서~~

한두번 해보니 매번 등록하기가 귀찮아졌다

그렇다고 안하기에는 구글 봇이 내 글을 인지하기가 느리다 매우,,,,

이에 파이썬 코드로 자동화를 꾀하고자 한다

2. 등록 자동화하기

우선 파이썬 코드는 이렇다

import json
from google.oauth2.service_account import Credentials
import google.auth.transport.requests

# 서비스 계정 키 파일 경로
KEY_FILE = 'auth/[개인키].json'

# 인덱싱 API URL
INDEXING_API_URL = 'https://indexing.googleapis.com/v3/urlNotifications:publish'

# 서비스 계정을 이용한 인증 토큰 생성
credentials = Credentials.from_service_account_file(KEY_FILE, scopes=['https://www.googleapis.com/auth/indexing'])
# 인증된 세션 생성
authed_session = google.auth.transport.requests.AuthorizedSession(credentials)

# 색인 요청 데이터
data = {
    'url': 'https://tistory.com/120',  # 색인하고자 하는 URL
    'type': 'URL_UPDATED'  # 또는 'URL_DELETED' (URL 제거 시)
}

# API 호출
response = authed_session.post(INDEXING_API_URL, data=json.dumps(data))
print(response.status_code)
print(response.json())

# 응답 처리
if response.status_code == 200:
    print("색인 요청 성공!")
else:
    print("색인 요청 실패:", response.json())

2가지 정도가 필요한데 첫번째는 구글 로그인 정보이다

https://coffee926.tistory.com/66

험난한 구글 클라우드 API 를 위한 서비스 계정 발급하기

배보다 배꼽이 더 큰거 같다구글 서치 콘솔 자동화를 위해 구글 api 키를 발급받으려고 하니구글 클라우드 블라블라~이또한 쉽사리 되는게 없다....젠장 퀵하고 빠르게 가보자1. 구글 로그인https:

coffee926.tistory.com

참고해서 json 파일을 발급 받으면 된다

두번째는 색인하고자 하는 URL 을 등록하면 된다

이후 json 에 있는 서비스 계정을 구글 서치 콘솔에 사용자 등록을 해주어야 한다

3. 사용자 등록

구글 서치 콘솔 로그인

사용자 및 권한 클릭

사용자를 추가한다

json 파일에 있는 서비스 계정 추가

추가 전

권한을 전체가 아닌 소유자로 추가시

추가 후

정상적으로 색인을 요청하였다

참고 링크

⏱️ Get Google To Index Your Website Instantly Using the Indexing API ⚡

Take a look at how you can use Google's new indexing API & to get your website's pages and content crawled instantly instead of waiting for Google to index you.

rankmath.com

험난한 구글 클라우드 API 를 위한 서비스 계정 발급하기

개발자 초롱이 — Tue, 7 May 2024 03:09:28 +0900

배보다 배꼽이 더 큰거 같다

구글 서치 콘솔 자동화를 위해 구글 api 키를 발급받으려고 하니

구글 클라우드 블라블라~

이또한 쉽사리 되는게 없다....젠장

퀵하고 빠르게 가보자

1. 구글 로그인

https://console.cloud.google.com/welcome?_ga=2.35179170.-2049310221.1714826645&_gl=1*1rogy42*_up*MQ..&gclid=Cj0KCQjw_-GxBhC1ARIsADGgDju1yuwGslhyskN2rwumdx3JLi84nii15ku5ZVeCh_DDpXr5I-Tl03IaAterEALw_wcB&gclsrc=aw.ds&project=youtube2blog-422515

Google 클라우드 플랫폼

로그인 Google 클라우드 플랫폼으로 이동

accounts.google.com

로그인 하면 바로 아래와 같이 나온다

2. 프로젝트 생성

순차적으로 진행

클릭

클릭 몇번으로 프로젝트 생성 쉭쉭, 그리고 다시 프로젝트 선택 누르면 두둥

선택하면 해당 프로젝트가 선택 된다

인증 정보를 만들기 위해 클릭~

3. 계정 생성

"서비스 계정" 만 만들면 된다

필요한 부분만 후딱 만들자

클릭!

필요 정보 입력 후 완료!! 선택 사항은 나중에 입력해도 된다

그럼 키가 다운로드 된다

{
  "type": "service_account",
  "project_id": "12312312312",
  "private_key_id": "123123123",
  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\12312\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
  "client_email": "test-bot-910@advance-display-422517-c9.iam.gserviceaccount.com",
  "client_id": "12312312",
  "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
  "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
  "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/test-bot-910%40advance-display-422517-c9.iam.gserviceaccount.com",
  "universe_domain": "googleapis.com"
}

대충 이런식이다 위 키는 이미 삭제되어 사용할 수 없다

이렇게 구글 클라우드에서 제공하는 서비스 계정 api 키 발급 끝~

PS. 위 내용은 서비스 계정을 발급 받은 것이지 구글 로그인용(OAuth 2.0 클라이언트 ID) 이나 다른 클라우드 서비스 접근용 API 키를 발급 받은 것이 아니다

서비스 계정 발급이 목적이 아니라면 위 빨간 부분에서 추가 발급해야 한다

Cuckoo 3 설치하기

개발자 초롱이 — Mon, 6 May 2024 14:47:18 +0900

현재 개발중인 버전으로 공식 문서와 여러 엔지니어들의 글을 참고하였다

1. 시스템 구성

Ubuntu Server 22.04.4 LTS 이며 GUI 환경은 아니다

PRETTY_NAME="Ubuntu 22.04.3 LTS"
NAME="Ubuntu"
VERSION_ID="22.04"
VERSION="22.04.3 LTS (Jammy Jellyfish)"
VERSION_CODENAME=jammy
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
UBUNTU_CODENAME=jammy

We are building with Python version 3.10.12.

# python3 --version
Python 3.10.12

2. 의존성 설치 및 사용자 추가, 권한 변경

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

sudo apt install git build-essential python3-dev python3.10-venv libhyperscan5 libhyperscan-dev libjpeg8-dev zlib1g-dev unzip p7zip-full rar unace-nonfree cabextract yara tcpdump genisoimage qemu-system-x86 qemu-utils qemu-system-common -y

# centos
# sudo yum update -y
# sudo yum install git make gcc python3-devel python3.10 python3.10-venv hs-devel libjpeg-turbo-devel zlib-devel unzip p7zip p7zip-plugins unrar unace cabextract yara tcpdump genisoimage qemu-kvm qemu-img qemu-common -y

우분투가 아닌 경우는 어떻게 설치하는지 chat gpt 에게 물어보면 이렇게 할 수 있다고 한다

주석 참고하여 명령어 입력, 입력하는 권한은 root 외의 권한에서 작업을 권장

sudo useradd -s /bin/bash cuckoo
sudo adduser cuckoo kvm
sudo chmod 666 /dev/kvm


# cuckoo 계정이 꼭 설정되어 있어야 한다

sudo groupadd pcap # Allow non-root users to create pcap.
sudo adduser cuckoo pcap # Allow non-root users to create pcap.
sudo chgrp pcap /usr/bin/tcpdump

sudo setcap cap_net_raw,cap_net_admin=eip /usr/bin/tcpdump
sudo ln -s /etc/apparmor.d/usr.bin.tcpdump /etc/apparmor.d/disable/

# Change Ubuntu Apparmor settings.
sudo apparmor_parser -R /etc/apparmor.d/disable/usr.bin.tcpdump
sudo apparmor_parser -R /etc/apparmor.d/usr.bin.tcpdump

3. Cuckoo3 설치

git 에서 클론~~~~

sudo chown cuckoo /opt && cd /opt
git clone https://github.com/cert-ee/cuckoo3
cd cuckoo3

'processing/setup.py ' 파일의 'install_requires' 섹션을 편집하여 버전 사양을 수정

"pefile<2023.0.0",.
"hyperscan>=0.4.0",.
"yara-python==4.2.0",.

변경 전

install_requires=[
        "Cuckoo-common>=0.1.0",
        "sflock>=1.0, <1.1",
        "protobuf>=3.20.1, <4.0.0",
        "httpreplay>=1.0, <1.1",
        "pefile>=2022.5.30, <2024.0.0",
        "oletools>=0.60.1, <0.61",
        "cryptography>=41.0.4, <42.0.0",
        "hyperscan>=0.2.0, <0.7",
        "yara-python>=4.2.0, <4.4",
        "roach>=1.0, <1.1",
        "suricatactl==0.0.1.dev3",
        "dpkt>=1.9.7.2, <1.10"
    ],

변경 후

install_requires=[
        "Cuckoo-common>=0.1.0",
        "sflock>=1.0, <1.1",
        "protobuf>=3.20.1, <4.0.0",
        "httpreplay>=1.0, <1.1",
        "pefile<2023.0.0",
        "hyperscan>=0.4.0",
        "oletools>=0.60.1, <0.61",
        "cryptography>=41.0.4, <42.0.0",
        "hyperscan>=0.2.0, <0.7",
        "yara-python==4.2.0",
        "roach>=1.0, <1.1",
        "suricatactl==0.0.1.dev3",
        "dpkt>=1.9.7.2, <1.10"
    ],

새로운 파이썬 환경 구축

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

설치 스크립트 실행

pip install wheel
./install.sh

Create the Cuckoo working directory (CWD).

cuckoo createcwd

Install stager and monitoring binaries.

cuckoo getmonitor monitor.zip
unzip signatures.zip -d ~/.cuckoocwd/signatures/cuckoo/

가상화를 제어하는 VMcloak 설치

Download

git clone https://github.com/hatching/vmcloak.git && cd vmcloak

setup.py 을 편집하고 install_requires pefile 버전을 다음으로 변경

"pefile<2023.0.0",

변경 전

install_requires=[
        "click",
        "jinja2",
        "pefile>=2019.4.18, <2019.5.0"
        "pyyaml>=5.1",
        "sqlalchemy>=1.4, <1.5",
        "alembic>=1.7.4, <1.8",
        "requests>=2.22.0, <3",
        "psutil>=5.4.8, <6"
    ],

변경 후

install_requires=[
        "click",
        "jinja2",
        "pefile<2023.0.0",
        "pyyaml>=5.1",
        "sqlalchemy>=1.4, <1.5",
        "alembic>=1.7.4, <1.8",
        "requests>=2.22.0, <3",
        "psutil>=5.4.8, <6"
    ],

vmcloak/platforms/qemu.py 를 편집하고 _create_snapshot_disk 함수를 다음으로 변경한다

subprocess.check_call(["qemu-img", "create", "-F", "qcow2", "-o",
                    "lazy_refcounts=on,cluster_size=2M", "-b",
                    image_path, "-f", "qcow2", path])

변경 전

def _create_snapshot_disk(image_path, path):
    log.info("Creating snapshot %s with master %s", path, image_path)
    subprocess.check_call(["qemu-img", "create", "-f", "qcow2", "-o",
                           "lazy_refcounts=on,cluster_size=2M", "-b",
                           image_path, path])

변경 후

def _create_snapshot_disk(image_path, path):
    log.info("Creating snapshot %s with master %s", path, image_path)
    subprocess.check_call(["qemu-img", "create", "-F", "qcow2", "-o",
                           "lazy_refcounts=on,cluster_size=2M", "-b",
                           image_path, "-f", "qcow2", path])

강제 설치하기

pip install . && cd ..

VM 생성

QEMU 네트워크 인터페이스를 구성합니다.

sudo /opt/cuckoo3/venv/bin/vmcloak-qemubridge br0 192.168.30.1/24
sudo mkdir -p /etc/qemu
echo 'allow br0' | sudo tee /etc/qemu/bridge.conf
sudo chmod u+s /usr/lib/qemu/qemu-bridge-helper

아이피는 구축 환경에 맞게 변경하면 된다

윈도우 이미지( ISO ) 다운로드

vmcloak isodownload --win10x64 --download-to ~/win10x64.iso
sudo mkdir /mnt/win10x64

sudo mount -o loop,ro /home/cuckoo/win10x64.iso /mnt/win10x64 # mount

분석시 사용하려는 윈도우 10 이미지를 생성합니다

vmcloak --debug init --win10x64 --hddsize 128 --cpus 2 --ramsize 4096 --network 192.168.30.0/24 --vm qemu --ip 192.168.30.2 --iso-mount /mnt/win10x64 win10base br0

추가 옵션을 지정하여 이미지를 설정할 수 있습니다

vmcloak --debug install win10base dotnet:4.7.2 java:7u80 vcredist:2013 vcredist:2019 edge carootcert wallpaper disableservices

스냅샷을 저장하여 쿠쿠가 로드할 수 있도록 저장합니다

vmcloak --debug snapshot --count 1 win10base win10vm_192.168.30.20

Cuckoo3 설정

VM 추가

cuckoo machine import qemu ~/.vmcloak/vms/qemu
cuckoo machine delete qemu example1 # remove default

DB 생성

cuckoomigrate database all
# 에러가 나도 우선 무시!!!

yaml 파일 설정

vi ~/.cuckoocwd/conf/cuckoo.yaml

구성 환경에 따라 아이피는 다르지만 게이트웨이를 작성합니다

# route/forward traffic between the analysis machines and the resultserver.
resultserver:
  listen_ip: 192.168.30.1
  listen_port: 2042

# Settings used by Cuckoo to find the tcpdump binary to use for network capture of machine traffic.
tcpdump:
  enabled: True
  path: /usr/bin/tcpdump

다운로드 등 접근이 허용되는 네트워크 대역을 설정한다 10.0.0.X/24 를 적었다

vi ~/.cuckoocwd/conf/web/web.yaml

관리자 웹을 이제 준비합니다

cd /opt/cuckoo3/docs
pip install -r requirements.txt
mkdocs build
cp -R site ../web/cuckoo/web/static/docs

테스트 목적으로 쿠쿠를 실행해봅니다

cuckoo --debug

웹서버 Nginx 와 uWSGI 연동

pip install uwsgi
sudo apt-get install uwsgi uwsgi-plugin-python3 nginx -y
sudo adduser www-data cuckoo

uwsgi 설정 생성

cuckoo web generateconfig --uwsgi > cuckoo-web.ini

웹 서버에 설정 추가

sudo mv cuckoo-web.ini /etc/uwsgi/apps-available/
sudo ln -s /etc/uwsgi/apps-available/cuckoo-web.ini /etc/uwsgi/apps-enabled/cuckoo-web.ini

uWSGI 서버 설정 수정

 vi ~/.cuckoocwd/web/web_local_settings.py
 STATIC_ROOT = "/opt/cuckoo3/web/cuckoo/web/static" # 경로 추가

nginx 설정 생성

cuckoo web generateconfig --nginx > cuckoo-web.conf

listen 127.0.0.1:8000 => listen 80 으로 포트 변경

# vi cuckoo-web.conf

server {
    listen 80;

    # Directly serve the static files for Cuckoo web. Copy
    # (and update these after Cuckoo updates) these by running:
    # 'cuckoo web djangocommand collectstatic'. The path after alias should
    # be the same path as STATIC_ROOT. These files can be cached. Be sure
    # to clear the cache after any updates.
    location /static {
        alias /opt/cuckoo3/web/cuckoo/web/static;
    }

Change the location of the Nginx config.

sudo mv cuckoo-web.conf /etc/nginx/sites-available/cuckoo-web.conf
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/cuckoo-web.conf /etc/nginx/sites-enabled/cuckoo-web.conf

# 기본 삭제
sudo rm /etc/nginx/sites-enabled/default

Restart Nginx and uwsgi.

# 실행 순서 중요
sudo uwsgi
sudo systemctl restart nginx

Start Cuckoo3.

# 마지막으로 쿠쿠 실행, 실행되지 않으면 동적 분석 불가
cuckoo

4. UI 동작 확인

아래처럼 화면이 표시됩니다

References

https://medium.com/@momomopas/cuckoo3-%E3%83%93%E3%83%AB%E3%83%89%E6%89%8B%E9%A0%86-2024%E5%B9%B43%E6%9C%887%E6%97%A5%E7%8F%BE%E5%9C%A8-95e131d87981

Cuckoo3 ビルド手順 (2024年3月7日現在)

公式ドキュメントとオンライン記事を使用して、検討して Cuckoo3 をビルドすることができましたので、お知らせしたいと思います。 Cuckoo3 は現在開発中です。

medium.com

Cuckoo3 Official Documentation

https://github.com/cert-ee/cuckoo3/blob/main/docs/src/installation/cuckoo.md

cuckoo3/docs/src/installation/cuckoo.md at main · cert-ee/cuckoo3

Cuckoo 3 is a Python 3 open source automated malware analysis system. - cert-ee/cuckoo3

github.com

Nikola’s Blog Cuckoo 3 Installation Guide

https://reversingfun.com/posts/cuckoo-3-installation-guide/

Cuckoo 3 Installation Guide | Nikola's Blog

In this blogpost, I’ll share my notes on the installation of the Cuckoo 3 Sandbox. Cuckoo is the leading open source automated malware analysis system. It is used to launch malware in a secure and isolated environment. Thanks to folks at Hatching and CER

reversingfun.com

Hamza Megahed Cuckoo 3 Installation

https://www.hamza-megahed.com/cuckoo3/

Cuckoo 3 Installation

www.hamza-megahed.com

python 3.10 install on ubuntu 22.04

개발자 초롱이 — Thu, 2 May 2024 20:06:02 +0900

한줄로 설치하기

apt install software-properties-common -y && \
add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y  && \
apt install python3.10 -y  && \
apt install python3-pip -y

주로 도커 컨테이너에서 사용

Fix 'add-apt-repository command not found' Error on Ubuntu and Debian

개발자 초롱이 — Wed, 1 May 2024 01:18:46 +0900

Fix 'add-apt-repository command not found' Error on Ubuntu and Debian

add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y

와 우분투나 데비안 계역 리눅스에서 저장소 추가시

apt-get install software-properties-common

주로 도커 컨테이너에서 자주 발생함

자주 까먹는＆nbsp, ＆amp, ＆lt, ＆gt, ＆quot, 의미?

개발자 초롱이 — Mon, 29 Apr 2024 02:19:22 +0900

자주 까먹는＆nbsp; ＆amp; ＆lt; ＆gt; ＆quot

문자 엔티티 기호 설명

	(공백)	Non-Breaking Space, 줄 바꿈이 되지 않는 공백 문자
&	&	Ampersand(&) 문자, HTML에서 & 자체를 나타낼 때 사용
<	<	Less Than(<) 문자, HTML 태그 시작 기호 < 를 나타낼 때 사용
>	>	Greater Than(>) 문자, HTML 태그 끝 기호 > 를 나타낼 때 사용
"	"	Quotation Mark(") 문자, 속성값의 따옴표 " 를 나타낼 때 사용

엔티티 요약

파이썬 에러시 라인 출력하는 코드(feat, claude)

개발자 초롱이 — Fri, 26 Apr 2024 22:06:32 +0900

파이썬에서 예외(Exception)가 발생했을 때 에러 라인을 출력하는 방법은 다음과 같습니다

import traceback

try:
    # 예외가 발생할 수 있는 코드
    ...
except Exception as e:
    print("예외가 발생했습니다!")
    print(traceback.format_exc())

위 코드에서 try 블록 안에 예외가 발생할 수 있는 코드를 작성합니다. 예외가 발생하면 except 블록이 실행되며, traceback.format_exc() 함수를 사용하여 예외 정보와 함께 에러가 발생한 라인을 출력합니다.

traceback.format_exc()는 현재 예외에 대한 traceback 정보를 문자열로 반환합니다. 이 문자열에는 예외 메시지와 함께 예외가 발생한 파일 이름, 라인 번호, 함수 이름 등의 정보가 포함됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드가 있다고 가정해보겠습니다:

python

import traceback

def divide_numbers(a, b):
    return a / b

try:
    result = divide_numbers(10, 0)
    print(result)
except Exception as e:
    print("예외가 발생했습니다!")
    print(traceback.format_exc())

위 코드에서 10을 0으로 나누려고 시도하면 ZeroDivisionError 예외가 발생합니다. 이때 except 블록이 실행되며, traceback.format_exc()를 통해 다음과 같은 출력을 얻을 수 있습니다:

예외가 발생했습니다!
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 7, in <module>
    result = divide_numbers(10, 0)
  File "example.py", line 4, in divide_numbers
    return a / b
ZeroDivisionError: division by zero

출력 결과에서 예외가 발생한 파일 이름(example.py), 라인 번호(line 7, line 4), 함수 이름(divide_numbers) 등을 확인할 수 있습니다.

이렇게 traceback 모듈을 사용하여 예외 발생 시 에러 라인을 출력할 수 있습니다.

[Elasticsearch] : max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

개발자 초롱이 — Tue, 23 Apr 2024 09:05:53 +0900

Elasticsearch 실행시 에러

{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.159Z", "log.level": "INFO", "message":"parsed [0] roles from file [/usr/share/elasticsearch/config/roles.yml]", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.security.authz.store.FileRolesStore","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}

{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.513Z", "log.level": "INFO", "message":"Watcher initialized components at 2024-04-13T22:55:14.513Z", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.watcher.Watcher","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.535Z", "log.level": "INFO", "message":"Profiling is enabled", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.profiling.ProfilingPlugin","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.542Z", "log.level": "INFO", "message":"profiling index templates will not be installed or reinstalled", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.profiling.ProfilingPlugin","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.544Z", "log.level": "INFO", "message":"APM ingest plugin is disabled", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.apmdata.APMPlugin","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.730Z", "log.level": "INFO", "message":"creating NettyAllocator with the following configs: [name=unpooled, suggested_max_allocation_size=1mb, factors={es.unsafe.use_unpooled_allocator=null, g1gc_enabled=true, g1gc_region_size=4mb, heap_size=512mb}]", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.transport.netty4.NettyAllocator","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.742Z", "log.level": "INFO", "message":"using rate limit [40mb] with [default=40mb, read=0b, write=0b, max=0b]", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.indices.recovery.RecoverySettings","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:14.759Z", "log.level": "INFO", "message":"using discovery type [multi-node] and seed hosts providers [settings]", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.discovery.DiscoveryModule","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.323Z", "log.level": "INFO", "message":"initialized", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.324Z", "log.level": "INFO", "message":"starting ...", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.357Z", "log.level": "INFO", "message":"persistent cache index loaded", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.searchablesnapshots.cache.full.PersistentCache","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.357Z", "log.level": "INFO", "message":"deprecation component started", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.deprecation.logging.DeprecationIndexingComponent","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.397Z", "log.level": "INFO", "message":"publish_address {172.19.0.2:9300}, bound_addresses {0.0.0.0:9300}", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.transport.TransportService","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.495Z", "log.level": "INFO", "message":"bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checks", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.bootstrap.BootstrapChecks","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.498Z", "log.level":"ERROR", "message":"node validation exception\n[1] bootstrap checks failed. You must address the points described in the following [1] lines before starting Elasticsearch. For more information see [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.13/bootstrap-checks.html]\nbootstrap check failure [1] of [1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]; for more information see [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.13/_maximum_map_count_check.html]", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"main","log.logger":"org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
ERROR: Elasticsearch did not exit normally - check the logs at /usr/share/elasticsearch/logs/docker-cluster.log
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.500Z", "log.level": "INFO", "message":"stopping ...", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"elasticsearch-shutdown","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.514Z", "log.level": "INFO", "message":"stopped", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"elasticsearch-shutdown","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.514Z", "log.level": "INFO", "message":"closing ...", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"elasticsearch-shutdown","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.520Z", "log.level": "INFO", "message":"closed", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"elasticsearch-shutdown","log.logger":"org.elasticsearch.node.Node","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}
{"@timestamp":"2024-04-13T22:55:15.521Z", "log.level": "INFO", "message":"Native controller process has stopped - no new native processes can be started", "ecs.version": "1.2.0","service.name":"ES_ECS","event.dataset":"elasticsearch.server","process.thread.name":"ml-cpp-log-tail-thread","log.logger":"org.elasticsearch.xpack.ml.process.NativeController","elasticsearch.node.name":"c0a3997b3bd4","elasticsearch.cluster.name":"docker-cluster"}

영구적인 적용을 위하여 /etc/sysctl.conf 파일의 vm.max_map_count 값을 수정

$ sudo vim /etc/sysctl.conf 적용

vm.max_map_count=262144

파일 수정만으로 라이브 시스템에 바로 적용되지 않기 때문에 라이브 시스템의 경우 아래 명령어로 적용

$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

sysmon 설치하기

개발자 초롱이 — Sat, 20 Apr 2024 08:43:34 +0900

1. 설치

https://learn.microsoft.com/ko-kr/sysinternals/downloads/sysmon

Sysmon - Sysinternals

Windows 이벤트 로그를 통해 주요 시스템 활동을 모니터링하고 보고합니다.

learn.microsoft.com

윈도우에 설치 할 것이므로 윈도우로 다운로드

다운로드 받고 압축을 풀고 설치한다

아래 명령어 입력

sysmon -i -accepteula

2. 설정

설정은 xml 파일이 필요하다

https://www.ibm.com/docs/en/qradar-common?topic=endpoint-configure-windows-endpoints

Configure Windows endpoints

Configure your Windows endpoints for use with the IBM® QRadar® Endpoint Content Extension. Procedure Install and configure Sysmon on your Windows endpoints. Download Sysmon from https://docs.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/sysmon. Extract the

www.ibm.com

IBM 에서도 아래 설정 사용을 권장하고 있다

https://github.com/SwiftOnSecurity/sysmon-config/blob/master/sysmonconfig-export.xml

sysmon-config/sysmonconfig-export.xml at master · SwiftOnSecurity/sysmon-config

Sysmon configuration file template with default high-quality event tracing - SwiftOnSecurity/sysmon-config

github.com

# 설정과 같이 설치
sysmon.exe -accepteula -i sysmonconfig-export.xml

# 기존 구성 업데이트
sysmon.exe -c sysmonconfig-export.xml

# 제거
sysmon.exe -u

이미 기존에 설치 하였으므로 설정 업데이트 실시

잘 업데이트 되었다

참고 목록

https://medium.com/@olafhartong/endpoint-detection-superpowers-on-the-cheap-part-1-e9c28201ac47