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[데브멘토 동영상] Windows Phone Mango 무엇이 달라졌는가?</p>
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서진호 한국마이크로소프트 부장 3부</p>
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지난5월24일 발표된 새로운 윈도우폰Mango에서 변경된 툴 및 프레임워크에 대해 알아본다.특히 비쥬얼 스튜디오2010에서 한층 더 편리하게 앱을 개발할 수 있도록 디바이스 에뮬레이터, 프로파일러 및 성능 분석에 대해 직접 데모를 보여준다.</p>
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실전 윈도우폰 망고 앱 디자인& 개발</p>
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코드네임 ‘망고’업데이트, 윈도우폰 앱 개발A to Z</p>
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서진호 한국마이크로소프트 부장은 현재 마이크로소프트 모바일/임베디드 디벨로퍼 에반젤리스트로 활동하고 있으며 국내 모바일/임베디드 및 윈도우7 관련 개발 기술 전도에 앞장서고 있다. 현재 서진호의Windows Phone 이야기(<a>http://blogs.msdn.com/jinhoseo</a>)라는 블로그를 운영 중.</p>
Join the product and cloud computing leaders of Netflix to discuss why and how the company moved to Amazon Web Services. From early experiments for media transcoding, to building the operational skills to optimize costs and the creation of the Simian Army, this session guides business leaders through real world examples of evaluating and adopting cloud computing.
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[데브멘토 동영상] Windows Phone Mango 무엇이 달라졌는가?</p>
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서진호 한국마이크로소프트 부장 3부</p>
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지난5월24일 발표된 새로운 윈도우폰Mango에서 변경된 툴 및 프레임워크에 대해 알아본다.특히 비쥬얼 스튜디오2010에서 한층 더 편리하게 앱을 개발할 수 있도록 디바이스 에뮬레이터, 프로파일러 및 성능 분석에 대해 직접 데모를 보여준다.</p>
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실전 윈도우폰 망고 앱 디자인& 개발</p>
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코드네임 ‘망고’업데이트, 윈도우폰 앱 개발A to Z</p>
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서진호 한국마이크로소프트 부장은 현재 마이크로소프트 모바일/임베디드 디벨로퍼 에반젤리스트로 활동하고 있으며 국내 모바일/임베디드 및 윈도우7 관련 개발 기술 전도에 앞장서고 있다. 현재 서진호의Windows Phone 이야기(<a>http://blogs.msdn.com/jinhoseo</a>)라는 블로그를 운영 중.</p>
Join the product and cloud computing leaders of Netflix to discuss why and how the company moved to Amazon Web Services. From early experiments for media transcoding, to building the operational skills to optimize costs and the creation of the Simian Army, this session guides business leaders through real world examples of evaluating and adopting cloud computing.
AppCheck Pro 랜섬웨어 백신은 “상황 인식 기반 랜섬웨어 행위 탐지(Context-awareness based ransomware behavior detection)” 기술이 적용된 캅(CARB)엔진으로 현재까지 발견된 패턴 뿐 아니라 차후 출현 가능한 랜섬웨어까지도 탐지하여 기존 백신의 탐지 및 대응 방식으로는 빠르게 대응할 수 없는 랜섬웨어 위협으로부터 가장 확실하고 안전하게 방어할 수 있습니다
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
Monitoring solution for all action in enterpriseslunchNtouch
Monitoring solution for all action in enterprises
You can also check it in Sales Sharing Site "www.lunchntouch.com"
If you want a brochure in your language,
send E-mail below E-mail address unquestioningly!
(English, Chinese, Japanese, french, Portuguese, Spanish, etc)
Import & Export discussion Welcome, too!
Thank you for your touch!
E-mail address : yun@lunchntouch.com
"We can Make happy place for small business! Let's do it!!"
= Lunch N Touch =
< 2016 3rd UX Trend Report Part1>
라이트브레인 UX 트렌드 리포트 UX Discovery는 해외 다양한 매체들을 통해 하루 평균 50여건의 트렌드를 탐색, 수집, 검토하며 UX적 관점에서 분야별로 분석해서 정리됩니다.
2016 UX Discovery 3호에서는 본격적인 AI시대의 진입을 맞아 선보이는 다양한 AI제품들과 서비스 그리고 빅데이터를 활용한 지진감지 경고앱과 같은 최신앱에서 가상현실, 웨어러블 등 뉴 UX 트랜드들도 한번에 살펴 보실 수 있습니다.
이중 1부에서는 새로운 앱(New App), 인공지능(Artificial Intelligence), 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality) 분야의 최신 트렌드를 담고 있으며
전체 리포트는 총 248페이지로, 나머지 내용 및 자세한 정보는 라이트브레인 웹사이트(www.rightbrain.co.kr)와 블로그에서 확인할 수 있습니다.
AppCheck Pro 랜섬웨어 백신은 “상황 인식 기반 랜섬웨어 행위 탐지(Context-awareness based ransomware behavior detection)” 기술이 적용된 캅(CARB)엔진으로 현재까지 발견된 패턴 뿐 아니라 차후 출현 가능한 랜섬웨어까지도 탐지하여 기존 백신의 탐지 및 대응 방식으로는 빠르게 대응할 수 없는 랜섬웨어 위협으로부터 가장 확실하고 안전하게 방어할 수 있습니다
빅데이터 구축 및 술루션 가이드 주요 내용
- 고객 내부 빅데이터 프로젝트 진행시 단계별 진행 가이드
- 빅데이터 프로젝트 구축 타입
- 각 산업분야별로 빅데이터 엔진을 활용한 솔루션 구축 가이드
(딥 러닝 기법 기반의 분석 포함)
코세나(kosena), 이승훈 실장 admin@kosena.kr, kosena21@naver.com
010-9338-6400
Monitoring solution for all action in enterpriseslunchNtouch
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(English, Chinese, Japanese, french, Portuguese, Spanish, etc)
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"We can Make happy place for small business! Let's do it!!"
= Lunch N Touch =
< 2016 3rd UX Trend Report Part1>
라이트브레인 UX 트렌드 리포트 UX Discovery는 해외 다양한 매체들을 통해 하루 평균 50여건의 트렌드를 탐색, 수집, 검토하며 UX적 관점에서 분야별로 분석해서 정리됩니다.
2016 UX Discovery 3호에서는 본격적인 AI시대의 진입을 맞아 선보이는 다양한 AI제품들과 서비스 그리고 빅데이터를 활용한 지진감지 경고앱과 같은 최신앱에서 가상현실, 웨어러블 등 뉴 UX 트랜드들도 한번에 살펴 보실 수 있습니다.
이중 1부에서는 새로운 앱(New App), 인공지능(Artificial Intelligence), 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality) 분야의 최신 트렌드를 담고 있으며
전체 리포트는 총 248페이지로, 나머지 내용 및 자세한 정보는 라이트브레인 웹사이트(www.rightbrain.co.kr)와 블로그에서 확인할 수 있습니다.
[16.06.14] Auto Correction for Mobile TypingHyeonmin Park
This document summarizes research on algorithms for mobile typing auto-correction. It discusses Nota Keyboard, which aims to prevent typing errors by widening key recognition areas. It also discusses SwiftKey, which uses natural language processing and a noisy channel model to detect and correct typing errors on a contextual basis after text has been entered. The document reviews machine learning techniques like supervised and semi-supervised learning used for auto-correction and the clustering algorithm and language models applied by SwiftKey.
This document introduces the characters in a story about a teleporting machine error. The main characters are:
1) Lassy, a heroic officer who patrols the teleporting machine and tries to manage issues, but has no real power.
2) Professor Venus, a villainous scientist who creates a virus and plays games where the goal is to spread a plague. She finds risks with the teleporting machine.
3) Terry, the villainous supporter who is the authoritative boss focused on company benefits. He ignores Lassy's reports.
The document discusses solving a tiling puzzle problem using dynamic programming and the inclusion-exclusion principle. It describes tracking the state as the last full column and its mask. It also explains that trying to attach dominoes in four directions counts some solutions multiple times, so inclusion-exclusion is needed for the four directions. Finally, it mentions the maximum number of movable tiles is 1, so simple inclusion-exclusion can be used.
3. 연구의 필요성 및 목적
2014-06-21 3
보안 의식이 요구
검사 없이 배포되는 어플리케이션들
특정 권한이 있을 경우 개인정보가 유출될 수 있음
정적 분석을 통해 유출 위험을 감지하고
해당 경로를 막는 등의 연구가 필요
4. 연구내용 및 방법
2014-06-21 4
ScanDal
정적 분석을 통해 어떤 곳에서 어떤 데이터가 유출되는지를 알려줌
개인정보가 유출되는 앱
개인정보가 유출되지 않는 앱
5. 월별 연구 추진 계획
일정 내용 세부 계획
~ 5월 15일 안드로이드 전반 지식 습득
- APK, DEX 등 안드로이드 어플리케이션 파일 구조 파악
- 안드로이드 SDK 내장 툴(ADB, DexDump, etc.) 사용법 파악
- Smali, AXMLPrinter 등 오픈소스 툴 사용법 파악
- Activity 등의 안드로이드 어플리케이션 구성요소와 작동 원리 파악
- 간단한 앱 직접 작성 실습
5월 16일 ~ 6월 30일 정적 분석 기초
- 요약 해석에 대한 이론 간단히 학습
- 정적 분석기를 실제로 사용해보며 정적 분석에 대해 이해
7월 1일 ~ 7월 15일 앱 변환 구상 - 앱의 어디를 어떻게 변환해야 원하는 기능을 추가할 수 있을지 구상
7월 16일 ~ 9월 30일 앱 변환기 구현 - 앱 코드를 실제로 조작하고 다시 APK로 패킹 하는 변환기 구현
10월 1일 ~ 10월 31일 평가 및 보완 - 구현된 변환기를 실제로 테스트 해보며 보완
11월 1일 ~ 결과 정리 - 결과 보고서 작성
2014-06-21 5
6. 연구 결과의 활용과 기대효과
2014-06-21 6
직접 실행해 보며 유출 지점을 찾는 동적 분석
실행해 보지 않고도 분석해내는 정적 분석실행 시 비용 최소화
예외 발생시에도 처리 가능
13. 기기 밖으로 나가는 부분 차단
2014-06-21 13
한계점
• 암호화나 인코딩이 되어 있으면 어떤 형태인지
바로 파악이 힘듦
• 정적 분석의 특성상 진짜 개인정보를 유출하는지
여부를 완벽하게 알 수 없음
개선책 (1)
• 일단 유출되는 부분을 모두 막은 후 실행시켜 보
고, 정상 작동이 되지 않는다면 다시 제한을 해제
시킴
개선책 (2)
• 각 어플리케이션에 대해 유출으로 의심되는 부분
들에 고유 식별자를 부여하고, 클라우드 서버를
이용하여 해당 부분에 대한 다른 사람들의 평판
을 얻어오고 해당 결과를 사용자에게 통지함
개선책 (3)
• 개인정보를 이용하여 연산하는 모든 부분에 감시
할 수 있는 기능을 추가하여 개인정보의 흐름을
추적함
현재 위치 정보 형태인 [37.500265, 127.620461] 데이터가
인터넷을 통해 5.229.6.208으로 전송되려고 하는 것 같습니다.
의도한 작업이 맞습니까?
개인정보 유출 경고
예 아니오
14. 개인정보를 획득하는 부분 차단
2014-06-21 14
설정
Off위치 정보
OnIMEI
한계점
• 관리를 위해 별도의 어플리케이션을 설치해야 할
필요가 있음
스마트폰이 대중적으로 보급됨에 따라 스마트폰에 설치하는 다양한 어플리케이션들에 대해서도 보안 의식이 요구되고 있다. 특히 안드로이드 플랫폼의 경우 어떤 기관의 승인 없이도 어플리케이션을 출시하고 이를 사용자가 설치할 수 있으며 특정 권한을 획득할 경우 개인정보를 유출할 수 있기도 하다. 따라서 이를 정적 분석을 통해 감지하고, 감지된 결과를 토대로 유출되는 경로를 막고 해당 기능을 사용할 수 있도록 하는 연구가 필요하다.
안드로이드 어플리케이션 정적 분석 도구 ScanDal을 활용하여 개인정보 누출을 막는다. ScanDal을 이용하면 어떤 곳에서 어떤 데이터가 유출이 일어나는지를 알 수 있다. 원하는 옵션을 설정하여 특정 데이터에 대해서 유출을 막고자 한다면 해당 유출을 제거한 새로운 어플리케이션을 만들어 주어 개인정보의 무분별한 유출을 막을 수 있다.
직접 실행해 보며 유출 지점을 찾는 동적 분석과는 다른 정적 분석을 통해 실행 시 비용을 최소화할 수 있으며 정상적인 기능임에도 유출로 오판되는 경우에도 해당 내용을 확인하고 설정하여 정상적으로 동작할 수 있도록 한다.