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char() , varchar()-- char() 취약점
보안 2023. 11. 6. 15:11

CHAR()와 VARCHAR()는 데이터베이스 스키마를 설계할 때 사용되는 데이터 유형(data type) 중의 하나이며 이러한 데이터 유형은 주로 문자열 데이터를 저장하기 위해 사용되고, 대부분의 관계형 데이터베이스 시스템에서 지원된다. 그러나 각 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)마다 구현과 동작이 약간 다를 수 있다 char() CHAR 데이터 유형은 고정 길이 문자열 데이터를 저장하는 데 사용된다. 문자열 길이가 정확히 지정되며, 필드에 저장될 때 공백 문자로 채워질 수 있다. 예를 들어, CHAR(10)은 항상 10 글자의 문자열을 저장하고, 문자열이 10자보다 짧을 경우 나머지 공간은 공백으로 채워진다. 고정 길이 문자열로 인해 저장 공간이 효율적으로 사용될 수 있지만, 저장된 데이터에 따라 ..

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C언어 타입 캐스팅(type casting)
언어/C 2023. 10. 30. 00:16

🍖 C언어 type casting 🍖 C 언어에서 type casting은 데이터의 자료형을 다른 자료형으로 변환하는 과정이며 크게 두가지 유형의 형변환이 있다. 이런 타입 캐스팅 과정은 CTF 문제를 풀 때 코드를 이해하는데에 있어서 기본이다. 묵시적 형변환 묵시적 형변환은 데이터 타입이 서로 호환되는 경우 자동으로 수행되는 형변환이다. 예를 들어, int형 변수와 float형 변수를 더하는 경우, int형 변수는 자동으로 float형으로 형변환된다. int a = 10; float b = 2.5; // 묵시적 형변환 printf("%f\n", a + b); // 12.5 명시적 형변환 명시적 형변환은 개발자가 직접 데이터 타입을 변환하는 것을 말하며 (자료형)값과 같은 형식으로 수행된다. 예를 들어,..

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파일 업로드 대응 -- (파일 내용 악성 코드 및 여러가지 대응 방법)
Attack 2023. 10. 21. 23:32

클라이언트 측 클라이언트 측에서 파일 업로드 시 파일 내용을 검사하여 악성 코드를 차단하는 방법이며 클라이언트 컴퓨터에 안티바이러스 프로그램을 설치하여 파일 업로드 전 파일의 내용을 검사하는 방법이다. 이 방법은 클라이언트 측에서 악성 코드가 차단되기 때문에, 웹 서버에 악성 코드가 저장되는 것을 원천적으로 차단할 수 있다. 클라이언트 컴퓨터에 안티바이러스 프로그램을 설치 안티바이러스 프로그램의 설정에서 파일 업로드 시 검사를 활성화한다. 파일을 업로드 안티바이러스 프로그램이 파일의 내용을 검사하여 악성 코드를 발견하면, 업로드를 차단한다. 서버 측 서버 측에서 파일 업로드 시 파일 내용을 검사하여 악성 코드를 차단하는 방법이며 웹 서버에 악성 코드 검사 기능을 추가하여, 파일 업로드 시 파일의 내용을 ..

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[시스템] 정적 라이브러리 ? 동적 라이브러리 ? ( with . code )
시스템 2023. 8. 17. 01:46

라이브러리는 무엇일까❓ 라이브러리는 소프트웨어 개발에서 재사용 가능한 코드의 모음을 뜻한다. 이 코드 모음은 함수, 클래스, 변수, 문서 등으로 구성되며, 프로그램 개발자들이 일반적으로 자주 사용하는 작업을 단순화하고 효율적으로 구현할 수 있도록 도와준다. 라이브러리의 목적 코드 재사용: 비슷한 기능을 구현하는 작업을 반복하지 않고, 이미 개발된 코드를 활용하여 개발 속도를 향상시킨다. 표준화: 특정한 작업을 처리하기 위한 표준화된 인터페이스와 구현을 제공하여 개발자들이 일관된 방식으로 작업할 수 있도록 한다. 성능 향상: 라이브러리는 최적화된 코드를 포함하고 있을 수 있으며, 개발자는 이를 활용하여 성능을 향상시킬 수 있다. 오류 감소: 이미 검증된 라이브러리를 사용하면 오류와 버그를 줄일 수 있다. ..

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[보안] 코드로 보는 인공지능과 기계 학습을 활용한 보안
보안 2023. 8. 11. 15:20

인공지능과 기계학습을 활용한 보안 인공지능과 기계 학습은 보안 분야에서 혁신적인 역할을 수행하며, 악성 행위 감지, 취약점 분석, 데이터 보호 등 다양한 과제를 해결하는 데 활용된다. 인공지능은 사람의 학습과 추론 능력을 모델링한 시스템을 지칭하며, 기계 학습은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 결정을 내리는 알고리즘 기법이다. 인공지능과 기계 학습은 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 식별하고 예측하고 이를 위해 주로 신경망, 결정 트리, 클러스터링 등의 알고리즘이 사용된다. 모델은 초기에 학습 데이터로 훈련되며, 새로운 데이터를 입력하면 이를 기반으로 예측을 수행한다. 부가 개념: 데이터 전처리: 입력 데이터를 정제하고 변환하여 학습 및 분석에 적합한 형태로 만드는 과정. 지도 학습과 비지도 학습: 지..

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