애플 에어플레이, 당신의 기기가 노출되고 있다 – 에어본 보안 결함

애플의 무선 스트리밍 기능인 '에어플레이(AirPlay)'에서 발견된 보안 결함 '에어본(Airborne)'은 동일한 네트워크 상의 공격자가 사용자 기기를 해킹할 수 있는 심각한 취약점으로, 사용자 프라이버시와 보안에 큰 위협이 되고 있습니다. 🧨 에어본(Airborne) 취약점 개요에어본은 에어플레이 프로토콜의 보안 취약점을 악용하여, 공격자가 동일한 Wi-Fi 네트워크 내에서 사용자 기기에 무단 접근할 수 있는 문제입니다. 이 취약점을 통해 공격자는 사용자 기기의 화면을 미러링하거나, 오디오 및 비디오 콘텐츠를 재생하는 등 다양한 악의적 행위를 수행할 수 있습니다. 1. 취약점의 범위와 영향올리고는 에어플레이 프로토콜과 관련 SDK에서 총 23개의 취약점을 발견했으며, 이 중 17개는 CVE(..

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• · 2025. 5. 12.
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AI랑 로또 번호 맞춰볼래요? 앱 출시되면 같이 해요

안녕하세요!요즘 매주 토요일마다 로또 번호 보면서 "나도 한 번쯤은 되지 않을까?" 생각해본 적, 있으시죠?저는 그 호기심을 조금 더 진지하게 풀어보고 싶어서, AI가 로또 번호를 예측해보는 실험을 시작했어요. 그리고 이걸 단순한 연구로 끝내지 않고, 앱으로 만들어서 여러분과 함께 즐길 수 있도록 준비 중입니다 🎯 🤖 어떤 AI가 잘 맞출까?로또는 정말 예측이 어려운 게임이에요.그래서 저는 단순한 통계 말고 AI 강화학습으로 접근해보기로 했습니다. 현재 실험 중인 대표적인 알고리즘은 다음과 같아요:PPO (Proximal Policy Optimization)→ 안정적이고, 성능이 가장 꾸준하게 좋아요 👍DQN (Deep Q-Network)→ 전략적으로 학습하지만 초기 불안정성이 좀 있었어요A2C ..

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• · 2025. 5. 12.
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[애드센스] 복제된 콘텐츠가 있는 화면에 Google 게재 광고

블로그를 시작하고 애드센스를 연결했다.심사를 신청한지 몇주가 지나도 결과가 나오지 않다가 오늘 확인해 보니 '리젝' 😰 그런데 문제는 무엇 때문에 리젝이 되었는지 판단하지 못하겠다는 거다. 🤔🥺그리고, "정책 위반이 발견되었습니다."라는 의견에 문의를 할 수 있는 곳이 보이지 않는다. 😱😡 어떻게 해야하지 고민하다가 구글링이🤗 방법뿐이라 판단해 찾아보았지만 무엇 때문인지 알수가 없었다. 😥자의적인 해석으로 수정하는 수밖에 없다는 결론에... 복제된 콘텐츠가 있는 화면에 Google 게재 광고 다른 사이트의 콘텐츠를 복붙해서 사용했다는 말인가? 싶었지만, 그런적이 없기에..그럼 다른 시각으로 "복제된 콘텐츠가 있는 화면..."을 해석해야 했다.https://adsense.googleblog.c..

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• · 2025. 5. 12.
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AI가 로또 번호 예측에 도전한다면? A2C 알고리즘 실험기

지난 글에서는 PPO, DQN 같은 강화학습 알고리즘을 활용해 로또 번호 예측 실험을 진행했지만, 아직 "확실한 전략"을 발견하진 못했습니다.그래서 이번에는 A2C(Advantage Actor Critic) 알고리즘을 실험에 투입해 보았습니다.이번엔 과연 AI가 한 단계 더 진화한 모습을 보여줄 수 있었을까요?🧪 실험 환경은 동일하게 유지!이번 실험도 지난 실험과 마찬가지로 다음과 같은 환경을 기반으로 진행했습니다:환경: 실제 로또 회차 데이터 (번호, 빈도 등)행동: 1~45번 중 6개의 번호 선택보상: 선택한 번호와 실제 당첨 번호의 일치도에 따라 점수 부여 보상 체계는 다음과 같습니다:맞춘 개수보상 점수6개 (1등)+10005개+2004개+503개+102개+31개+10개-1 이러한 보상 체계 덕분..

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• · 2025. 5. 9.
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PPO 다음은 DQN! AI 강화학습, 이번엔 더 나은 결과일까?

지난 실험에서는 PPO(Proximal Policy Optimization) 에이전트를 활용해 AI 강화학습 기반 로또 번호 예측을 시도했습니다. 수십만 번의 학습을 반복하며 AI가 조금씩 당첨에 가까운 번호를 고르도록 유도했죠.이번에는 또 다른 방식의 강화학습 알고리즘, DQN(Deep Q-Network) 을 도입해 같은 문제에 도전해보았습니다. 과연 어떤 결과가 나왔을까요? 🧠 DQN은 어떤 방식인가요?강화학습 알고리즘은 크게 두 가지로 나뉩니다.PPO: 정책 기반(policy-based) 방식으로, 확률을 바탕으로 행동을 선택합니다.DQN: 가치 기반(value-based) 방식으로, 각 행동의 예상 보상(Q-value)을 계산해 가장 좋은 선택을 합니다.즉, DQN은 "가능한 행동 중 보상이 가..

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• · 2025. 5. 8.
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AI가 수십만 번 돌린 로또 실험, 과연 당첨 전략을 찾았나?

AI가 로또 번호를 예측할 수 있을까요?강화학습이라는 기술을 활용해, 이 흥미로운 질문에 답을 찾아보기 위한 실험을 진행했습니다.이번 글에서는 복잡한 수식이나 이론 없이, AI가 실제로 어떻게 학습하고 어떤 결과를 도출했는지 설명드리겠습니다.🚀 실험에 사용된 방법이번 실험의 핵심은 강화학습(🤖 Reinforcement Learning) 입니다.그중에서도 'PPO(Proximal Policy Optimization)'라는 알고리즘을 중심으로 진행했습니다.AI가 로또 환경에서 수십만 번의 시뮬레이션을 통해 어떻게 학습하는지를 관찰하는 방식입니다.학습 환경 구성:환경: 과거 로또 회차 데이터행동: 1~45 중 6개 번호 선택보상: 맞춘 번호 개수에 따라 점수 부여맞춘 번호 수보상 점수1개+12개+33개 (..

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• · 2025. 5. 7.
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