<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>https://ecency.com</link><image><url>https://ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>https://ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 10:37:16 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://ecency.com/@forensicmon/rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[MSSQL Forensic을 위한 Query]]></title><description><![CDATA[데이터베이스는 그 양이 방대하여 삭제된 영역의 복구가 쉽지 않다. Apex라는 툴을 MS-SQL에서 제공하기는 하나, 이는 서버 관리 차원에서의 도구로 디지털 포렌식에 십분 활요하기 어렵다. 데이터베이스 내에서 삭제된 레코드를 복구하는 방법은 크게 다음 네 단계로 나눌 수 있다. Table List 획득 Scheme 획득 Table의 Data Page 리스트]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/mssql-forensic-query</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/mssql-forensic-query</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Thu, 19 Apr 2018 14:13:51 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Efficiently searching target data traces in storage devices with region based random sector sampling approach 리뷰]]></title><description><![CDATA[Summary Review 대용량의 증거물 (주로 storage media) 에서 특정 파일 혹은 데이터가 존재하는지 효율적으로 찾는 방법을 제안하고자 함, 갈수록 대용량화되고 있는 증거물을 어떻게 효율적으로 조사할 수 있을 지에 대해 영감을 얻을 수 있었음 제안하는 기법의 기반이 되는 각종 확률들 / 수치들이 불명확하고 계산이 틀린 것으로 보이는 부분들이]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/efficiently-searching-target-data-traces-in-storage-devices-with-region-based-random-sector-sampling-approach</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/efficiently-searching-target-data-traces-in-storage-devices-with-region-based-random-sector-sampling-approach</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Thu, 19 Apr 2018 12:30:45 GMT</pubDate><enclosure url="https://i.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZAiW314JgiUwS7YVQvpawupWaxkhUiwh3RRuEwJvDxqQtSqgUR8jbvCd9bowaiHryocxsM1us4?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[R을 이용한 연관규칙분석 (Association Rule Analysis) - A priori Algorithm]]></title><description><![CDATA[개요 연관규칙분석은 두 아이템 집합 (단일 아이템이 아님) 의 발생 규칙을 분석하는 것이다. 가장 쉬운 예로 매점에서 "삼각김밥을 사는 사람은 라면도 같이 구매할 가능성이 높다" 와 같은 규칙을 찾는 것이다. 활용분야는 무궁무진하다. 물론 어떻게 사용하느냐에 따라서이겠지만.. 인터넷 광고에서 자동차 광고를 끝까지 본 사람은 차량 용품 광고에]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/r-association-rule-analysis-a-priori-algorithm</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/r-association-rule-analysis-a-priori-algorithm</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Mon, 16 Apr 2018 08:59:33 GMT</pubDate><enclosure url="https://i.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZpUjVzB7G7sQQbd4WJra4JrJ7xaC9xgUy2QdVVD349AYiw7nXTEyPu7rgnvTXEsVQPxM5hUV4J?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[R을 이용한 K-means 클러스터링 (Clustering)]]></title><description><![CDATA[개요 Clustering은 Unsupervised learning 기법에 해당한다. 그말은 즉 데이터들의 정답을 알 수 없다는 말인데... 무슨말인가하면 각 개체의 그룹 정보 없이 비슷한 것끼리 묶는다는 말이다. 예를 들어 아래와 같은 여섯 명의 데이터가 있다고 했을 때, col2와 col3의 데이터만으로 비슷한 개체끼리 묶는 것을 군집화-Clustering이라]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/r-k-means-clustering</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/r-k-means-clustering</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Wed, 11 Apr 2018 07:16:30 GMT</pubDate><enclosure url="https://i.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZxrsxj2NL4WRb9QrCv3WfQVDNYnnQJGiHpTeqyxwX8Z45bBPyXiG92AdAo9RcVsLcEJDFSfdjL?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[부스트 라이브러리 설치 (빌드)]]></title><description><![CDATA[Boost Library는 C++ 에서의 선형대수, 난수 발생, 멀티스레딩 등을 지원하는 라이브러리들의 집합이다. 표준 라이브러리는 아니지만 활용도가 놓아 널리 사용되고 있다. 설치방법 boost 라이브러리를 다운로드 ( 적당한 곳에 압축 해제하고 bootstrap.bat 실행한다. 같은 경로에 b2.exe와 bjam.exe가 생성되면 성공 다음으로 커맨드]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/5ej7rn</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/5ej7rn</guid><category><![CDATA[programming]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Sun, 08 Apr 2018 12:06:06 GMT</pubDate><enclosure url="https://i.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZjCUxUnRtPEDnQhRFPYRtKEdpECdWhTPnWgZdRS13tqUPsAekWhxwxyRPTao75X881Byo1JZ7c?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[An in-depth analysis of Android malware using hybrid techniques 리뷰]]></title><description><![CDATA[Summary Review Related work에 malware detection을 위한 다양한 criterion들을 잘 정리해놓음 (Static / Dynamic 분석 방법에 대한 개념 파악 정도에는 도움이 될 수도) 제시한 criterion들에 대해 단순하게 통계 수치 비교 정도만 하였고, 제안한 탐지 방법의 정확도를 확인할 수가 없음 (다른 기법들과의]]></description><link>https://ecency.com/@forensicmon/an-in-depth-analysis-of-android-malware-using-hybrid-techniques</link><guid isPermaLink="true">https://ecency.com/@forensicmon/an-in-depth-analysis-of-android-malware-using-hybrid-techniques</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[forensicmon]]></dc:creator><pubDate>Sun, 08 Apr 2018 06:33:30 GMT</pubDate><enclosure url="https://i.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZAX4M38csEc2XLuaFprnudkV5idtcUBi7TAEUeVsuT8UkRQkAWvytR4kZBqpSxGDiiNYpsecuk?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>