[P1 악성코드탐지] 1-1. 실습환경 구성

이 글은 서준석님의 "인공지능, 보안을 배우다" 책을 참고해 작성하였다.

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1. 가상머신

먼저 가상환경을 구성해야한다.
가상머신 프로그램은 vmware 를 사용했다.
아래의 사양을 맞춰서 할당해 주는 것이 좋다.

구분	최소 사양	권장 사양
CPU	인텔 코어 i5	인텔 코어i7
RAM	8GB	32GB
GPU RAM	3GB	8GB
하드디스크	50GB	200GB

 

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2. 우분투 설치

우분투 iso 파일은 아래 링크에서 받을 수 있다.
나의 경우에는 ubuntu-16.04.7-desktop-amd64.iso 파일을 다운받았다.
http://releases.ubuntu.com/16.04/

Ubuntu 16.04.7 LTS (Xenial Xerus)

iso설치가 끝났다면, vmware 를 실행시켜준다.

2-1. 아래 더보기를 통해 머신 설정을 해주자.

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1. Create a New Virtual Machine 클릭

 

2. Typical 기본으로 Next 클릭

 

3. I will install the operating .. 선택후 Next 클릭

 

4. Linux 를 선택 후 ubuntu 를 선택

 

4. 가상머신 이름을 작성해주고 next

 

5. 디스크 용량을 50 으로 설정 후 next 클릭

6. 메모리 설정을 위해 custumize Hardware 클릭

 

7. 메모리를 8GB(8192MB) 로 설정 + 프로세서 코어 값 최대로 설정 + virtualize Inten VT-x 체크

 

8. CD/DVD 에서 Use ISO image file 선택 후 다운로드 한 ubuntu iso 파일을 지정하고, Connected at power on 체크

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2-2. 아래 더보기를 통해 우분투 설치를 해준다.

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1. Download updates while installing ubuntu 체크박스 선택 후 Continue 클릭

2. Erase disk and install Ubuntu 선택후 Install Now 클릭, 팝업창 뜨면 Continue 클릭

3. Seoul 선택 후 Continue 클릭

4. 키보드 레이아웃은 English 로 그래로 두고 Continue 클릭

5. 계정명과 비밀번호 입력후, Log in automatically 선택 후 Continue 클릭

6. 설치 완료 후 재부팅

7. 터미널을 열고 sudo apt-get update 와 sudo apt-get upgrade 명령어 실행(업데이트)

8. vi 에디터 설치 : sudo apt-get install vim

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3. python 을 위한 아나콘다 설치

아래 링크에 접속하여 아나콘다 설치파일을 다운로드한다.
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

Anaconda | Anaconda Distribution

firefox 를 통해 다운로드 하면된다.

다운받은 후, 터미널을 열고 설치받은 파일의 위치로 이동한다

그 후 아래의 명령어를 실행하여 아나콘다를 설치한다.

stud@stud:~$ cd ~/Downloads
stud@stud:~$ chmod 755 ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
stud@stud:~$ bash ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

설치 과정-

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1. Enter키를 눌러 라이선스를 열람하고 yes를 입력해 동의 완료

2. 아나콘다 설치 경로 확인 후 엔터키를 눌러 설치 시작

3. 환경변수 추가 질문에 yes 를 입력하고 엔터

4. VSCode 설치 여부에는 no 를 입력하고 엔터

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설치가 끝나면 아래 코드를 입력해 설치가 되었는지 확인한다.

stud@stud:~$ conda -V
conda 22.9.0

만약 conda -V: command not found 가 뜰 경우 .bashrc 에 명령어 PATH 가 등록 되어있지 않아서 그렇다.
아래의 더보기에 있는 방법으로 해결해준다.

$ vi ~/.bashrc

# 아래 코드를 추가해준다. username 에 자신의 계정을 바꿔서 써줘야한다.
$ export PATH="/home/username/anaconda3/bin:$PATH"   

# !wq 로 나간 후.
$ source ~/.bashrc

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4. python 가상환경 만들기

가상환경을 만들면 특정 버전만 지원되는 패키지를 설치할 때 유용하게 사용할 수 있다.

예를 들어 2.7버전에서만 지원되는경우,
2.7버전이 설치된 가상환경 내부에서 해당 패키지를 설치 할 수 있게 된다.

아나콘다를 이용해 가상환경을 만들자.

stud@stud:~$ conda create --name mlsec_27 python=2.7
# 2.7 은 python 버전을 뜻함

* 혹시 만약

"nowritableenvsdirerror no writeable envs directories configured"
이런 오류가 뜬다면, 하단에 뜨는 경로로 이동해 보자.

내 경우에는 .conda 의 permision 문제였다.

sudo chown -R username:username /home/username/anaconda3

위 코드를 작성해서 해결했다.

*그래도 해결이 안될경우 두 경로에 envs 디렉토리가 있는지 확인하고, 없으면 만들어 주자.


create 를 했다면 아래 코드를 입력하여 가상환경을 활성화를 해주자

stud@stud:~$ source activate mlsec_27
(mlsec_27) stud@stud:~$

그럼 명령 프롬프트의 이름이 가상환경의 이름으로 바뀌게 된다.
만약 추가 패키지 설치를 원할경우 가상환경을 꼭 활성화 하고 설치를 진행해야 한다.

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5. 주피터(jupyter) 환경설정

주피터는 코드, 공식, 시각화 기능을 포함한 문서를 지원하는 웹 애플리케이션으로,
다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 코드 작업 환경이다.
웹상에서 코드를 작성해 결과를 바로보고, 그래프를 바로 그릴 수 있다는 장점이 있다.

(mlsec_27) stud@stud:~$ jupyter --paths

위 코드를 입력하면 주피터의 설정을 볼 수 있다.

가상환경을 활성화 한 상태에서, which 명령어를 통해 가상환경이 설치된 경로를 확인하자.

(mlsec_27) stud@stud:~$ which python

그 후, ipykernel 모델을 설치하고, 주피터에 가상 환경을 추가한다.

(mlsec_27) stud@stud:~$ pip install ipykernel
(mlsec_27) stud@stud:~$ sudo mkdir /home/stud/anaconda2/share/jupyter/kernels/mlsec_27

이제 생성한 커널 폴더 내부에 kernel.json 파일을 하나 생성한다.
python 경로는 앞서 확인한 경로로 작성해주면 된다.

(mlsec_27) stud@stud:~$ sudo vi /home/stud/anaconda2/share/jupyter/kernels/mlsec_27/kernel.json

# 작성할 내용

{
	"argv": [ "/home/stud/.conda/envs/mlsec_27/bin/python", "-m", "ipykernel",
    "-f", "{connection_file}"],
    "display_name": "mlsec_27",
    "language": "python"
}

마지막으로 주피터를 실행해주자.

(mlsec_27) stud@stud:~$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0

결과적으로 이런 창이 하나 뜬다.

우측 상단의 new 를 눌렀을때 가상환경의 이름이 보이면 성공적으로 주피터에 등록된 것이다.

주피터는 가상머신 뿐만 아니라 실행시 터미널에 보이는 토큰과 함께 제공된 url 을 통해 호스트에서도 접근이 가능하다.

url 예시-

밑줄 부분을 호스트의 브라우저에 입력하면 접속이 가능하다.