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newhaneul

[Information Security] Lecture 2. Authentication, Access Control, and Cryptography

본 포스팅은 인하대학교 이용우 교수님의 ICE4020 정보보호론을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. (교재: Security in Computing, 5th/6th Ed., Charles P. Pfleeger) 1. Identification vs. Authentication 1.1 Difference Between Identification and Authentication 식별(Identification)은 "나는 누구다"라고 신원을 주장하는 것이고, 인증(Authentication)은 그 주장이 사실임을 증명하는 것이다.식별에 쓰이는 정보 (이름, 학번, 이메일 주소)는 대부분 공개되어 있거나 쉽게 알 수 이싿. 따라서 누구든 타인의 신원을 주장할 수 있다. 따라서 신원이 공개..
4. University Study/Information Security 2026. 9. 28. 00:59
[Stanford Univ: CS234n] Lecture 5. Policy Gradient I

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..
3. Robotics/Reinforcement Learning 2026. 9. 27. 19:44
[Computer Network] Chapter 1. Introduction

본 포스팅은 인하대학교 유상조 교수님의 [202602-EEC3412-001] Computer Network을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. (교재: Kurose & Ross의 Computer Networking: A Top-Down Approach 8th Edition) 1. What is the Internet? 1.1 The Internet: a "Nuts and bolts" view인터넷은 수십억 개의 컴퓨팅 장치를 연결한 "네트워크들의 네트워크(network of networks)"이다. 구성 요소는 세 가지이다.Hosts = end systems: 인터넷의 가장자리(edge)에서 네트워크 앱을 실행하는 장치이다. (PC, 스마트폰, 서버, IoT 기기)Packet switc..
4. University Study/Computer Network 2026. 9. 26. 21:34
[Stanford Univ: CS234n] Lecture 4. Model-Free Policy Evaluation: Policy Evaluation Without Knowing How the World Works

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..
3. Robotics/Reinforcement Learning 2026. 9. 25. 18:41
[Stanford Univ: CS234n] Lecture 3. Model-Free Policy Evaluation: Policy Evaluation Without Knowing How the World Works

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..
3. Robotics/Reinforcement Learning 2026. 9. 15. 19:20
[Stanford Univ: CS234n] Lecture 2. Making Sequences of Good Decisions Given a Model of the World

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..
3. Robotics/Reinforcement Learning 2026. 9. 8. 17:23
[Information Security] Lecture 1. Introduction

본 포스팅은 인하대학교 이용우 교수님의 ICE4020 정보보호론을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. (교재: Security in Computing, 5th/6th Ed., Charles P. Pfleeger) 1. Computer Security DefinitionComputer security는 컴퓨터 시스템의 자산 (Assets)을 보호하는 것으로 정의된다.Hardware: 컴퓨터, 디스크 드라이브, 메모리, 프린터, 네트워크 장비Software: OS, 유틸리티 (백신), 사용 애플리케이션, 개인 애플리케이션Data: 문서, 사진, 음악/영상, 이메일 2. Vulnerability, Threat, Attack, ControlVulnerability (취약점): 보안 시스템의..
4. University Study/Information Security 2026. 9. 3. 21:51
[Stanford Univ: CS234n] Lecture 1. Introduction to Reinforcement Learning

본 포스팅은 Stanford University School of Engineering의 CS234n: Reinforcement Learning을 수강하고 공부한 내용을 정리하기 위한 포스팅입니다. https://web.stanford.edu/class/cs234/ CS234: Reinforcement Learning Winter 2026Credit/No Credit Enrollment If you're enrolled in the class on credit/no credit status, you will be graded on work as usual per standard Stanford rules. The only distinction with those taking the class for le..
3. Robotics/Reinforcement Learning 2026. 9. 2. 20:30
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