Python과 Tensorflow를 활용한 AI Chatbot 개발 및 실무 적용Susang Kim
도입
AI Chatbot 소개
Chatbot Ecosystem
Closed vs Open Domain
Rule Based vs AI
Chat IF Flow and Story Slot
AI기반의 학습을 위한 Data 구성 방법
Data를 구하는 법 / Train을 위한 Word Representation
Data의 구성 / Data Augmentation(Intent, NER)
자연어처리 위한 AI 적용 방안
Intent (Char-CNN) / QnA (Seq2Seq)
Named Entity Recognition (Bi-LSTM CRF) / Ontology (Graph DB)
Chatbot Service를 위한 Architecture 구성
Chatbot Architecture
NLP Architecture
Web Service Architecture
Bot builder / Chatbot API
Test Codes for Chatbot
실무에서 발생하는 문제와 해결 Tips
Ensemble and voting / Trigger / Synonym(N-Gram)
Tone Generator / Parallel processing / Response Speed
마무리
[설명 코드]
Text Augmentation / Slot Bot / QA Bot / Graph DB / Response Generator
Python과 Tensorflow를 활용한 AI Chatbot 개발 및 실무 적용Susang Kim
도입
AI Chatbot 소개
Chatbot Ecosystem
Closed vs Open Domain
Rule Based vs AI
Chat IF Flow and Story Slot
AI기반의 학습을 위한 Data 구성 방법
Data를 구하는 법 / Train을 위한 Word Representation
Data의 구성 / Data Augmentation(Intent, NER)
자연어처리 위한 AI 적용 방안
Intent (Char-CNN) / QnA (Seq2Seq)
Named Entity Recognition (Bi-LSTM CRF) / Ontology (Graph DB)
Chatbot Service를 위한 Architecture 구성
Chatbot Architecture
NLP Architecture
Web Service Architecture
Bot builder / Chatbot API
Test Codes for Chatbot
실무에서 발생하는 문제와 해결 Tips
Ensemble and voting / Trigger / Synonym(N-Gram)
Tone Generator / Parallel processing / Response Speed
마무리
[설명 코드]
Text Augmentation / Slot Bot / QA Bot / Graph DB / Response Generator
Here is the presentation slides of college management system.
it describes how to work the project in highlights. Screen shots are also mentioned in the slides
Artificial Intelligence Virtual Assistants & ChatbotsaNumak & Company
Artificial Intelligence transforms different interfaces into interactive systems that can be interacted with using Natural Language Processing technology. Thus, businesses can offer voice-integrated smart self-service solutions to their customers with Natural Dialogue Solutions, which can be positioned in different areas ranging from IVR systems to virtual assistants, from chatbots to smart systems.
한빛데브그라운드에서 발표했던 내용입니다.
발표 영상 : https://youtu.be/ohpfSLf0V3Y
--
스타트업 비즈니스에서 데이터를 활용한 전략 수립과 의사결정은 필수적인 요소입니다. 서비스 운영 데이터에서부터 다양한 고객의 행동 로그, 소셜 미디어 데이터까지 다양한 데이터를 모두 모아 분석 환경을 구축하기 위해서는 많은 준비와 고민이 필요합니다. 스타트업에서 빠른 속도와 최소한의 비용, 다양한 분석 Tool들과 연동되는 Data Pipeline, Data Lake, Data Warehouse 구축 경험기를 공유하고자 합니다. 이 과정을 통해 애널리틱스 파이프라인을 구축 과정과 S3, Glue, Athena,EMR, Quicksight와 같은 서버리스 애널리틱스 서비스에 대한 구축 사례를 확인하실 수 있습니다.
Voice phishing prevention application through real-time voice call analysis :...Jihoon Yang
실시간 통화내용 분석을 통한 보이스피싱 예방 애플리케이션
Voice phishing prevention application through real-time voice call analysis
| 작성자 |
제주대학교 컴퓨터교육과 양지훈
제주대학교 컴퓨터교육과 이충훈
본 슬라이드는 대한민국의 저작권법을 준수합니다.
CC-BY-NC-ND에 따라 이용하실 수 있습니다.
This PPT maily contains about online polling. The basic idea of online polling is to facilitate the user to vote from anywhere just sitting infront of computer system.
We often want to harness the power of the internet in our daily data practices, i.e., collect data from the internet, share data on the internet, let a dataset evolve on the internet and analyze it periodically, put products up on the internet, etc. While many of these goals can be achieved in a browser via mouse clicks, these practices aren’t very reproducible and they don’t scale, as they are difficult to capture and replicate. Most of what can be done in a browser can also be implemented with code. Web application programing interfaces (APIs) are one tool for facilitating this communication in a reproducible and scriptable way. In this talk we will discuss the general framework of common R clients for web APIs, as well as dive into specific examples. We will focus primarily on the googledrive package, a package that allows the user to control their Google Drive from the comfort of their R console, as well as other common R clients for web APIs, while discussing best practices for efficient and reproducible coding.
넥슨코리아 사내 발표자료로 왓 스튜디오에서 파이썬으로 《야생의 땅: 듀랑고》 서버를 비롯한 여러가지 도구를 만든 경험을 공유합니다.
- 게임서버와 각종 툴, 테스트/빌드/배포 시스템을 만들 때 사용한 재료
- 파이썬 코드 품질 개선, 디버깅, 프로파일링, 최적화
- 파이썬 오픈소스 생태계와 왓 스튜디오가 하는 오픈소스 활동
Here is the presentation slides of college management system.
it describes how to work the project in highlights. Screen shots are also mentioned in the slides
Artificial Intelligence Virtual Assistants & ChatbotsaNumak & Company
Artificial Intelligence transforms different interfaces into interactive systems that can be interacted with using Natural Language Processing technology. Thus, businesses can offer voice-integrated smart self-service solutions to their customers with Natural Dialogue Solutions, which can be positioned in different areas ranging from IVR systems to virtual assistants, from chatbots to smart systems.
한빛데브그라운드에서 발표했던 내용입니다.
발표 영상 : https://youtu.be/ohpfSLf0V3Y
--
스타트업 비즈니스에서 데이터를 활용한 전략 수립과 의사결정은 필수적인 요소입니다. 서비스 운영 데이터에서부터 다양한 고객의 행동 로그, 소셜 미디어 데이터까지 다양한 데이터를 모두 모아 분석 환경을 구축하기 위해서는 많은 준비와 고민이 필요합니다. 스타트업에서 빠른 속도와 최소한의 비용, 다양한 분석 Tool들과 연동되는 Data Pipeline, Data Lake, Data Warehouse 구축 경험기를 공유하고자 합니다. 이 과정을 통해 애널리틱스 파이프라인을 구축 과정과 S3, Glue, Athena,EMR, Quicksight와 같은 서버리스 애널리틱스 서비스에 대한 구축 사례를 확인하실 수 있습니다.
Voice phishing prevention application through real-time voice call analysis :...Jihoon Yang
실시간 통화내용 분석을 통한 보이스피싱 예방 애플리케이션
Voice phishing prevention application through real-time voice call analysis
| 작성자 |
제주대학교 컴퓨터교육과 양지훈
제주대학교 컴퓨터교육과 이충훈
본 슬라이드는 대한민국의 저작권법을 준수합니다.
CC-BY-NC-ND에 따라 이용하실 수 있습니다.
This PPT maily contains about online polling. The basic idea of online polling is to facilitate the user to vote from anywhere just sitting infront of computer system.
We often want to harness the power of the internet in our daily data practices, i.e., collect data from the internet, share data on the internet, let a dataset evolve on the internet and analyze it periodically, put products up on the internet, etc. While many of these goals can be achieved in a browser via mouse clicks, these practices aren’t very reproducible and they don’t scale, as they are difficult to capture and replicate. Most of what can be done in a browser can also be implemented with code. Web application programing interfaces (APIs) are one tool for facilitating this communication in a reproducible and scriptable way. In this talk we will discuss the general framework of common R clients for web APIs, as well as dive into specific examples. We will focus primarily on the googledrive package, a package that allows the user to control their Google Drive from the comfort of their R console, as well as other common R clients for web APIs, while discussing best practices for efficient and reproducible coding.
넥슨코리아 사내 발표자료로 왓 스튜디오에서 파이썬으로 《야생의 땅: 듀랑고》 서버를 비롯한 여러가지 도구를 만든 경험을 공유합니다.
- 게임서버와 각종 툴, 테스트/빌드/배포 시스템을 만들 때 사용한 재료
- 파이썬 코드 품질 개선, 디버깅, 프로파일링, 최적화
- 파이썬 오픈소스 생태계와 왓 스튜디오가 하는 오픈소스 활동
[돈안드는 마케팅, 대기업도 이기는 전략, 마케팅 엔진 만들기]
본 강의는 중소기업, 스타트업, 예비창업자, 1인기업, 소상공인, 예술인 등 작은회사가 돈 안들이고, 대기업과 자본의 공세를 이겨낼 수 있는 '마케팅 기반의 비즈니스 모델'을 수립하고 현실화 시키도록 안내하는 정기공개강좌입니다.
이 강의를 통해서 최신의 마케팅 트랜드인 마케팅3.0과 린스타트업, 그로스해킹을 실질적으로 마케팅에 접목할 수 있게 됩니다.
본강의는 매주토요일 오전에 진행됩니다. 자세한 사항은 아래 링크 참조하세요~
https://www.facebook.com/SmallMarketingClinic
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...hoondong kim
[Tensorflow-KR Offline 세미나 발표자료]
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps Cycle 구성 방법론. (Azure Docker PaaS 위에서 1만 TPS Tensorflow Inference Serving 방법론 공유)
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버Heungsub Lee
NDC14에서 발표한 "[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처" 세션의 슬라이드입니다.
슬라이드에 설명이 많지 않은데, 디스이즈게임에서 발표 내용을 잘 정리해주었습니다. 기사도 함께 보시면 좋을 것 같습니다.
http://www.thisisgame.com/webzine/news/nboard/4/?n=54955
Unite'17 Seoul 아이펀팩토리 발표자료
1. 강연주제: 클라이언트 개발자, 서버 개발 시작하기
2. 강연자: 박근환 TD
3. 강연소개: 이 세션은 주로 게임 클라이언트 개발자로 경력을 쌓아오던 개발자가 게임 서버 솔루션 회사에서 일하면서 알게된 사실들을 바탕으로, 클라이언트 개발자가 서버 개발을 시작하려면 필요한 것들이 무엇인지, 어떻게 시작해야 하는지에 대하여 이야기합니다.
5. Q&
A 6+
Global Branch
6
Engineering
Base
4
Regional
CS Center
Global Platform
8
Global POP
100+Gbps
thru
100+ Peering
20,000
Servers
9
Supported
OS
20 : 80
Japan : World
1B Downs
71 Apps
6. Global Problem 2개
어느 정도 잘 하고 있다고 생각했는데
1. Ranked #1 in 60 countries
2. 71/179 Family Apps, 17+ Language Support, 9 OS Supported and more
3. Glocalization : emoji, stickers, UX, event
Q&A
But, 개발자를 괴롭히는 2가지 문제들
1. 경쟁사보다 느려요, 메시지가 잘 가지 않아요
2. 배터리를 (처)먹어요!
7. 문제를 맞이하는 자세
1. 무엇이 문제인데? 카더라, 나는 겪었거던, 재현은 어떻게 하는지 몰라, …
2. 얼마나 빨라야 하는데? 그냥 경쟁 앱보다 빠르면 되잖아
3. 왜 느린가? 알면 얘기하겠어
4. 무엇을 해야 하나?
5. 누가 이 문제를 고쳐야 하나?
6. 왜 하필 지금? 그리고 나에게 묻죠?
Q&A
v 머피의 법칙: 왜 모든 문제는 boss의 폰에만 생기는가 ?
8. 문제를 찾으러 - LINE 遠征隊
2012년 12월 Spain, 사용자가 갑자기 늘었어요 (마치 지금의 Telegram처럼)
2013년 2월 어느날, 출발 전날 Spain 비행기 티켓이 주어지고
…
2 ~ 6명의 Client/Server 개발자가 3 ~ 5일씩
GPRS, Edge, 3G/3G+, 4G/LTE and Airplane WiFi
호텔, 식당, 지하철, 버스, 관광지
엘리베이터, 비행기, 물 속, 높은 곳
10. 통신사의 흔한 문제들
문제(아)들
• Welcome to Hell : Transparent Cache/Proxy
• 503, sessions, image, header …
• Transparent images, 사라진 Content-Length, X-Capital-Header:
• 차단 : IP, DNS blackhole, VoIP, DPI, 국가/종교의 이름으로
• 3G는 몹쓸 것, http://helloworld.naver.com/helloworld/111111
• High DNS resolving failures : 40-60% at peak time on some carriers
• Philippines, Vietnam, Indonesia, India, China, Iran …
11. 흔한 문제들에 대한 대응
이런 경우에는
• “피하세요” : HTTPS and SPDY on 443/tcp
• “대비하세요” : No one magic protocol, 언제라도 변경이 가능해야 합니다
• SPDY, HTTPS, HTTP protocols are supported on a single 443/tcp
• “우리 친구해요”: 통신사와 장비회사 모두랑, peering, zero rating
• carrier-contact@linecorp.com
• 빠르게 : less round trips, less bytes, light UI
• Async operations, pre-fetching, background sync
• Warmup 3G(Ping) and TCP(pre-connection)
• CDN, Cloud DNS on BGP Anycast
• 그래도 안 되면, 빠른 척이라도 UX : 어차피 떨어져 있어 몰라요
12. 진지했던 문제들
• 출장을 가지 않고도 어떻게 문제를 찾고, 해결되었는지 알 수는 없을까
• App Reviews
• Client Analytics
• New features
• Zombie WiFi(Captive portal) 대응
• More compact protocol
• Typing ping
• Troubleshooting, Improvements
• SPDY protocol
• In-flight WiFi
• Battery 사용량 개선
13. App Reviews
(반성) 2013.04, 싱가폴 사용자들이 앨범 뷰가 안 보인다고 리뷰 도배질을 1달 뒤에 알았다
없어서, 만들었더니 알게 된 것
• Android : Package File invalid – Google, Android
• iOS X beta : 제발 beta 사용하지 마세요
• major, minor bugs, crashes
• 특정 국가, 통신사, Phone, OS, 특정일에만 발생하는 문제들
• 새로운 기능/UX에 대한 피드백 : 정말 국가마다 달라요
• Features comparison by Apps
• 종교 전쟁 : WhatsApp vs LINE
• 그 중의 백미(白眉), 새 버전 발매하는 날의 Tag Cloud “튕겨요”
• Weekly Review by Language/Region
16. Client Analytics
• User Behavior Analytics 할려다, Performance & problem trending
• WiFi에 연결되어 충전 중일 때, App이 보낸 통계 데이타를 Big Data 분석
• 이제는 모든 국가, 통신사, OS & App version 구분하여 tracking 가능
• 하지만, 앱리뷰에 욕한 사람의 기록을 찾지 못해요 ㅠ.ㅠ (개인정보)
• QMS, Gomez, Google Analytics 사용하지 않는 이유는?
17. Client Analytics
• Time to send, receive Text / Audio / Video / Sticker / Themes
• Size and speed to send, receive Multimedia files
• Error types, error rates of each operations
• Net connect and DNS resolving
• Battery usage in bg/fg, # of run per day
18. Only SPDY
• SPDY, SPDY, SPDY : 99.8% 이상의 사용자 접속
• 가능하면 http(s) 사용하지 않도록 변경
• 추가의 connection 만들지 않게 : +1 RTT, 배터리, TCP window size
• SPDY의 server-side push 를 미래에 사용하기 위해서
19. More compact protocol
대만 Chunghwa : 밤 시각의 메시지 송신에 8~9초 걸리는 문제 분석
• In 200byte + Out 200byte 정도면, 3G FACH ~ DCH transition delay 발생함
• 3G RRC transition delay를 피하도록, 가능한 FACH에 머물도록
• 평균 응답 크기, P4 : P5 = 244.8 : 194.7 (19.5% 감소)
• 1000byte 이하 응답 평균 = 149.4 : 117.9 (21.2% 감소)
send “hello”
Out (DATA)
send “hello”
In (ACK)
get “hello”
In (DATA)
get “hello”
out (ACK)
WhatsApp 56 44 97 43
LINE 83 100 (63) 244 166
20. In-flight WiFi
네트웍 특성: 300~1000ms RTT, 1대가 download 5Mbps & upload 1Mbps 공유
바꾸어야 하는 것들
• WiFi에서 사용하던 HTTPS 대신에 모두 SPDY로 변경할 필요성 대두
• 대신에 모든 커넥션을 암호화 해야 => “light but strong encryption” 새 숙제
• NSpeedEm, Apple’s Network Link Conditioner를 이용한 simulation
21. Light but strong encryption
SSL은 mobile connection에 맞지 않음: 1 RTT 위해 max 1초 희생해야 한다.
대신에
• Server Certificate를 앱 배포시 내장하고
• 자체적인 RSA + AES 암호화 방법을 구현
• Redis를 통한 session cache 구현
장점 단점
HTTPS (공인) 추가 구현이 매우 간단
구현 방법 매우 안전(OS내장)
인증서 size, 다운로드
SSL handshaking 필요
HTTPS (사설) 구현이 간단하다
구현 방법 매우 안전(OS내장)
SSL handshaking 필요
Public Key
+ AES
키 사이즈가 작음 추가 구현 코스트
추가 메모리 사용
키 유출시의 대응 필요
22. Android battery 문제
• 버그의 수정: 수많은 looping 관련한 버그들
• Server side ping than client side ping
• Push notification 방법의 변경
• Stop background polling for inactive users
• 빠른노티와 배터리와의 타협
• 휴면 사용자의 배터리는 소모되지 않도록
• Timeout wake-lock
• 요즘 사용자들은 앱 리뷰에 “WLD에 몇회나 호출된다”는 말까지 적는다 ㅜ.ㅜ
• Android 설정의 “Battery”, WLD, BetterBatteryStats 다 확인
23. Android battery 문제
Client Side Ping
• Timer: heartbeating every X seconds
• Network: upstream
Total mA Total 3G Total CPU
GCM only 538 1,604 387
Client Ping 3, 731 12,474 1,333
Server Ping 2,596 8,126 1,482
Server Side Ping –30% less than client side ping
• Timer : reset and start when received ping
• Network: downstream
24. 자유로운 설정/기능 변경
• 세상은 자주 바뀌고, 앱 심사는 오래 걸리고, 출시 전에 모든 버그를 잡을 수 없다면
• 해답: App의 동작 방식을, 서버에서 바꿀 수 있게 하자! since year 2012
• By OS, App Version, Country, Carrier, WiFi or Mobile
• UI, protocol, push, failover, max #, interval, address, …
• 새 기능의 안전한 출시, 문제에 대한 workaround에 적용을 위해 주로 사용(차단, 버그)
• 단, 서버에서도 국가별 설정이 가능하다 J (어떤 국가에서만 특정 기능을 제한할 때)
25. 자유로운 설정/기능 변경
가능한 것들
• Performance & battery (Android)
• Fixing various problems w/ transparent caches
• Fighting with blockings
• 1월 1일 0시 트래픽을 대비해서 2일 전부터 사진 크기를 줄일려면, 어떻게?
26. 2. 글로벌 POP 현황(2014.6월말 기준) Global Network
Async send operation
• nearest POP responds OK first, with late notification if any errors
31. Redis – 이런 건 기본
• 대용량, 고성능 지원
• 50+ TB, 10+ clusters, 3000+ shards, 30M+ Op/sec
• Shard 단위 Availability 보장
• Redis의 기본적인 master-slave replication 활용
• Auto promotion & recovery
• Cluster 단위 robustness
• Cluster manager를 통해, 일부 shard의 장애가 전체로 확산되는 것을 차단
• Service 단위 Availability 보장
• Redis 장애시, HBase로 fail-over
32. Redis – 어려운 숙제들
• 다중 layer 분산 스토리지에서 Consistency와 Availability 지키기
• 부분 장애시, write call에 대한 보장은 어려운 문제.
• Read와 Write에 대한 차별적 failover.
• Read >> Write. Read의 availability에 집중.
• 공격적 Failover
• Redis는 single thread. 순간적인 준 장애 발생 가능.
• Shard 상태를 모니터링, 선제적으로 failover 실행.
• Dual-async fail over
• Redis에 비해 HBase는 수십배 느림.
• 빠른 fail over를 위해, redis retry와 HBase retry를 동시에 수행.
• Cluster 동적 확장
• 가상 클러스터
• Sharding 방식 고도화
33. HBase, Bigger than bigger
• HBase, using persistent storage entirely
• Running 10 x HBase clusters
• Addressbook, messages x 2, backup, stats
• Operation, archive-operation, event, channel, user
• 1.24 PB capacity for service data, 7PB for statistics, lots of FusionIO (300 ~)
• Operation HBase cluster – 220K RPS from 150 node(153TB)
34. HBase, 한땀 한땀 만든
• 대부분 통계/분석 용도로 사용, but response time/availability 서비스에는 안습
• HBase @LINE의 특징
• 주요 데이타들은 dual cluster로 구성: cluster-wide failure에 대응
• availability를 위하여 application쪽에서 다양한 로직이 구현
• throughput보다는 response time 위주로 튜닝 (gc 튜닝, FusionIO 등)
• immutable data의 경우 redis cache를 적극적으로 활용
• 통계 분석: 주요 데이타 cluster replication 후, 로그 데이타와 join 하여 분석
• 0.90 cdh3 버젼에서 시작, online upgrade가 안되서 개고생, 최근에 업그레이
드를 위해 여러가지 안을 시도 중 (offline 업그레이드는.. )
• HBase cluster replication: pull based replicator (vs push based )
35. Abuser == Social Engineer
Abusing
• Global Platform means global eco(nomic)-systems for abusers
• Spamming, Stealing Accounts, Phishing
• Brute force
• 90% of authentication failures : 5M ‘Gmail Passwords’ Leaked
• abusing bots , Tor and China
• 로그온 5번 실패하면 해당 ID blocking ? 이 정도는 다 피해요
• Add friend notification 개시 후 문제점: 대화명이 “LlNE lndonesia” ㅠ.ㅠ
• 건강한 멘탈과 분석 시스템, CS 대응이 중요
36. Abusing
Answers are
• Email & password는 공공재™
• Strong Authentication
• 2nd factor, 3rd factor authentication
• Smartphone(SMS) and App as OTP device
• CAPTCHA, QR Code, PIN code by System OA
• 훌륭한 질문과 답
• (X) 엄마가 태어난 도시는 ? 서울 (20% 확률)
• (O) 엄마 & 동생 전화번호 뒷 4자리를 곱하면 ? 확률 1 of 10^8, 개인정보 아님
• 친구 관계를 이용한 질문들
• 15개의 사진 중에 친구의 프로필 사진 2개를 고르기
• 친구의 전화 번호를 입력해 주세요