최근의 사이버공격으로 각 국가기관에서 운영하는 제어시스템의 보안위협이 증가하고 있다. DGPS의 경우도 DGPS 정보시스템을 대상으로 새로운 유형의 공격이 제시되었다. 이에 사전 방어를 위해 체계적으로 정보보호관리체계(G-IMS)를 수립을 제시하였고 이로부터 안전하고 신뢰성 있는 DGPS 서비스를 제공하고자 한다.
랜섬웨어는 2005년부터 알려지면서 지금까지도 전 세계적으로 큰 피해를 입히며, 사회적으로 심각한 문제를 야기하고 있다. 또한, 랜섬웨어 공격 그룹은 개인보다는 금전적 이익을 크게 얻을 수 있는 기업들을 주로 공격하고 있으며, 이에 대응하기 위해 각 국에서는 랜섬웨어에 대한 대응하는 방법과 정보를 제공하고 있다. 따라서 본 고에서는 많은 비중을 차지하고 있는 블록암호 기반 랜섬웨어에 대한 분석 사례 동향을 살펴보고자 한다.
본 연구의 목적은 사회적 성취목표의 세 가지 유형을 기반으로 초등학생의 사회적 성취목표를 잠재집단으로 분류하고, 각 집단이 또래지위와 공격성에서 어떠한 차이점이 있는지를 탐색하는 것이다. 사회적 성취목표와 사이버 공격성은 자기보고 방식으로, 또래지위와 외현적 공격성과 대인관계 공격성은 또래지명 방식으로 측정하였다. 사회적 성취목표는 사회적 숙달목표와 사회적 수행접근목표, 사회적 수행회피목표로 나누었으며, 또래지위는 지각된 인기와 사회적 선호로, 공격성은 외현적 공격성, 대인관계 공격성, 사이버 공격성으로 구분하였다. 전체 연구 대상은 클래스넷 4차년도 자료 중 학년 비율을 고려해 무작위 추출한 초등학생 1,239명(남 633명, 여 606명)이다. 잠재프로파일 분석을 이용해 사회적 성취목표 유형을 분류한 결과 세 집단이 적합한 것으로 나타났다. 사회적 성취목표의 세 집단은 각각 '숙달지향 성취목표형(184명, 14.9%)', '평균 성취목표형(852명, 68.8%)', '고사회적 성취목표형(203명, 16.4%)'으로 명명되었다. 다항 로지스틱 회귀분석을 이용해 또래지위 및 공격성 간의 관련성을 살펴본 결과 1차 시기 사회적 선호가 높을수록 고사회적 성취목표형 집단에 속할 확률이 낮았고, 사이버 공격성이 높을수록 숙달지향 성취목표형 집단에 속할 확률이 낮았다. 또한 2차 시기 대인관계 공격성이 높을수록 평균 성취목표형 집단보다 고사회적 성취목표형 집단에 속할 확률이 높았다.
기존의 CCTV와는 달리 IP Camera는 네트워크에 유선 또는 무선으로 직접 연결되며 IP Camera에 임베디드된 웹 서버를 통하여 서비스를 제공한다. 한 건물 또는 지역 안에는 다수의 IP Camera가 설치될 수 있다. 이때 각 각의 IP Camera에 웹 서버가 존재하기 때문에 웹서버 마다 다른 key를 가지고 관리하게 되어 서버 관리에 있어서 비효율적이다. 또한 단순 ID, Password로 사용자 인증을 하며 별도의 암호화 과정을 거치지 않기 때문에 취약점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 그룹 키를 이용하여 다수의 웹 서버의 키를 관리하고 PKI 암호를 통하여 사용자 인증 및 세션 키를 생성함으로써 위장 공격, 기밀성, 무결성, 재사용 공격 등의 보안 취약점을 강화한다.
본 연구는 자존감의 특정 영역과 공격성의 관계에서 정서조절곤란의 매개효과를 파악하고자 하였다. 이를 위해 한국형 자존감 평가 영역 척도, 공격성 질문지, 정서조절곤란 질문지가 사용되었고 총 287명의 응답이 분석에 포함되었다. 중다회귀분석을 통해 각 변인의 구성요인별로 영향력을 검증하여 유의한 변인을 도출하였고 이를 중심으로 Baron과 Kenny의 위계적 회귀분석을 시행하였다. 분석결과, 자존감의 특정 영역 중 사회적 및 객관적 능력과 긍정적 성품은 공격성에 유의미한 영향을 끼쳤고, 정서조절곤란 중 충동통제곤란, 명료성의 부족, 전략적 접근 제한이 공격성에 유의미한 영향을 나타냈다. 또한 정서조절곤란이 자존감과 공격성의 관계를 설명하는 중요 매개변인으로 작용하고 있음이 밝혀졌다. 충동통제곤란은 긍정적 성품과 분노감을, 명료성 부족은 긍정적 성품과 적대감을 완전 매개하였고, 전략적 접근제한은 사회적 및 객관적 능력과 적대감을 부분 매개하였다.
본 연구의 목적은 아동이 지각한 부모의 거부·제재 양육이 학교적응에 영향을 미치는 경로에서 아동의 공격성 및 사회불안과 어떤 직접적, 간접적 연계성을 보이는 가를 탐색하는 데에 있다. 연구대상은 초등학교 4학년 아동 267명(남 117명, 여 150명)과 그 담임교사로 설정하였다. 거부·제재 양육과 사회불안은 아동의 자기보고를 통해 측정하였으며 공격성과 학교적응은 아동의 담임교사들의 보고를 통해 측정하였다. 각 변인들이 학교적응과 지니는 직간접적인 연계성을 알아보기 위해 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 그 결과 거부·제재 양육은 공격성에는 정적인 영향을, 학교적응에는 부적인 영향을 미쳤다. 또한 거부·제재 양육은 공격성을 매개로 하여 학교적응에 간접적으로 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과를 통해 아동이 지각한 거부·제재 양육은 아동 후기 학교 적응에 직접적으로 관여될 뿐 아니라 공격성을 통해 간접적으로도 영향을 미치는 주요한 변인임을 확인하였다.
최근 네트워크가 발전함에 따라 네트워크의 취약점을 이용한 침입과 공격이 많이 발생하고 있다. 네트워크에서 공격과 침입을 탐지하기 위해 규칙을 만들거나 패턴을 생성하는 것은 매우 어렵다. 대부분 전문가의 경험에 의해서 만들어지고, 많은 인력, 비용, 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 전문가의 경험 없이 네트워크의 공격 행위를 효과적으로 탐지하기 위해서 네트워크 연결기반의 정보를 이용한 척도선정 기법과 탐지기법을 제안한다. 정상과 각 공격의 네트워크 연결 데이터를 추출하고, 상대 복잡도를 이용하여 복잡도의 임계값 설정함으로써 공격 탐지에 유용한 척도를 선정한다. 그리고 선정된 척도를 바탕으로 확률패턴을 생성하고 우도비 검증을 이용해 공격을 탐지한다. 이 탐지방법으로 임계값 조절에 따라 탐지율과 오탐율을 조절할 수 있었다. KDD CUP 99 데이터를 이용하여 공격행위를 분석, 분류하고, 결정트리 알고리즘의 규칙기반 탐지 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제시한 기법이 유용함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network: WSN)에서 센서들을 클러스터(Cluster) 단위로 그룹화하고 각 클러스터에서 통신 중계 역할을 하는 클러스터 헤드(Cluster Head: CH)를 선출하는 클러스터링 알고리즘이 에너지 보존과 중계 효율을 위해 제안되어 왔다. 한편, 오염된 노드(Compromised Node), 즉 내부공격자를 통해 CH 선출과정에 개입하여 네트워크 운영에 치명적인 영향을 미치는 공격기법들이 등장하였으나, 암호키 기반 대응방식과 같은 기존 대응방법은 내부공격자 방어에 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 클러스터링 알고리즘의 CH 선출 통계를 바탕으로 비정상적인 CH 선출 공격을 탐지하는 통계적 탐지기법을 제안한다. 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH와 HEED가 운영되는 환경에서 오염노드에 의한 비정상적인 CH 선출 공격을 설계하고, 제안기법의 공격탐지여부에 대한 실험을 통해 제안기법의 효과성을 확인하였다.
본 연구는 이론적으로 여러 가지 임상 병리적 정신장애와 관련이 있다고 주장되어지는 내면화된 수치심이 실증적으로는 자기 통제력, 공격성, 중독가능성과 어떤 상관을 보이는지를 연구하였다. 이를 위해 자기보고에서 임상적인 문제를 호소하는 AA참가자 100명을 임상집단으로, 임상적 문제를 호소하지 않는 직장인 380명을 대상으로 내면화된 수치심 척도(ISS), 자기통제력(SCRS), 공격성 척도(BDHI), 중독가능성 척도(APS)의 설문을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 내면화된 수치심은 공격성 및 중독가능성과 유의한 정적 상관을, 자기 통제력과는 유의한 부적 상관을 나타냈다. 둘째, 각 집단 별로 자기통제력을 통제한 상태에서도 내면화된 수치심은 공격성과 중독가능성에 대해 유의미한 상관을 보인다. 셋째, 임상집단의 내면화된 수치심의 평균 점수는 비임상집단의 평균 점수보다 통계적으로 유의하게 높았다. 본 연구를 통하여 내면화된 수치심이 자기 통제력, 공격성, 중독가능성에 대해 실증적으로 유의미한 관계를 보임을 연구하였고, 마지막으로 이 연구의 제한점과 후속연구를 위한 제언을 제시하였다.
국가 지원 사이버 공격은 사전에 계획된 목표를 달성하기 위하여 수행되기 때문에 그 파급력이 크다. 방어자 입장에서 이에 대응을 해야하지만 공격의 규모가 크고 알려지지 않은 취약점이 활용될 가능성도 있기 때문에 대응하기 어렵다. 또한 너무 과한 대응은 사용자의 업무의 가용성을 떨어뜨려서 업무에 지장이 생길 수 있다. 따라서 사용자의 가용성을 확보하면서도 효율적으로 공격을 방어할 수 있는 대응 정책이 필요하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 실시간으로 방어 자산의 프로세스 수와 세션 수를 수집하여 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 해당 방법을 활용하여 사이버 공격 시뮬레이터 상에서 강화학습 기반 정책을 학습한 결과, 두 가지 공격자 모델에 대하여 100 time-steps 기준 공격 지속 시간은 각 27.9 time-steps, 3.1 time-steps만큼 감소시켰으며 또한 방어 과정에서 사용자의 가용성을 저해시키는 "복원"행위의 횟수도 감소하여 종합적으로 더 좋은 성능의 정책을 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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