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Nginx event driven/async IO 구조를 이용한 ML endpoint rest API 호출 및 MySQL DB Insert를 통한 고성능 방화벽 구현
이 프로젝트를 설치하기 위해서는 다음 단계를 따라야 합니다:
- Git 저장소를 클론합니다:
git clone [repository-url] - 필요한 환경 변수 파일(
.env)을 설정합니다.
- dash.env, waf.env, db.env 파일을 만들어서 환경변수를 설정해줍니다.
- Docker를 사용하여 컨테이너를 구축 및 실행합니다:
docker-compose up또는docker-compose up -d를 터미널에 입력합니다.
AWS endpoint URL이 필수적으로 필요합니다
이 프로젝트를 사용하기 위한 단계는 다음과 같습니다:
- 웹 대시보드를 통해 사용자 인터페이스에 접근합니다.
- 필요한 설정을 조정하고 프로젝트를 시작합니다.
- 로그 및 보안 관련 데이터를 모니터링합니다.
- AWS Endpoint를 호출하기 위해서는 WAF.env 파일에 aws api 정보를 입력한다
예시)
- AWS_HOST= {your sagemaker host url}
- AWS_KEY= {your key}
- AWS_SECRET= {your secret Key}
- AWS_REGION= {your location}
- AWS_SERVICE=sagemaker
- CONTENT_TYPE=application/json
- REQUEST_METHOD=POST
- REQUEST_PATH= {작성}
- http:https://localhost:9090으로 접속하여 테스트 웹 환경을 띄운다.
- 로그인이나, 사진 업로드 기능에 공격구분을 넣어본다.
- http:https://localhost:9093 으로 접속하여 어떤 공격인지 확인해본다.
| 최경록(dev.choi28) | 장석희 | 김소희 | 박도은 |
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- 개발언어: Nginx, Lua, Django, Flask - Nginx 기반 Waf 개발 |
- 개발언어: Python, Lua, Jupyter Notebook - ML 모델 개발 |
- 개발언어: SQL, MySQL, Lua, python - DB 설계, Infrastructure Design |
- 개발언어: SQL, MySQL, Lua, python - ML 알고리즘 테스트 및 적용, DB 설계 |
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