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data-privacy학습 노트
1. k-익명성, l-다양성, t-근접성
재식별 위험을 줄이기 위한 k-익명성, l-다양성, t-근접성의 개념과 차이, 한계와 적용 방법을 예제로 정리한다.
디지털포렌식학습 노트
11. Web Browser Forensics
History, Cache, Cookie, Storage, Download, Credential과 DPAPI를 이용한 브라우저 행위 분석을 정리한다.
디지털포렌식학습 노트
10. Deleted Data, Volume Shadow Copy, and System Logs
Recycle Bin의 Metadata·Content 파일 구조, Volume Shadow Copy와 설치·장치·PowerShell 로그를 정리한다.
디지털포렌식학습 노트
9. Windows Registry Forensics
Registry의 Key·Value·Hive 구조와 설치, 계정, RDP, USB, UserAssist, ShellBag 분석을 정리한다.
디지털포렌식학습 노트
8. Windows Usage Artifacts: LNK, Jump Lists, and Caches
LNK, Jump List, Thumbnail·Icon Cache로 파일·프로그램 사용 흔적을 해석하는 방법을 정리한다.
ABOUT RAMMER LAB
기술과 개인정보보호를 함께 공부하고 기록합니다.
시스템 보안, 디지털포렌식, 프라이버시, 개발과 리서치에서 배운 내용을 정리하는 개인 아카이브입니다.
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개인정보보호 관리체계와 Privacy by Design · 소프트웨어 보안과 디지털포렌식 · 운영체제·암호수학 기반 다지기
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