• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.130-132
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• 2005

인터넷상의 수많은 트래픽 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 빠르게 감지하는 것은 그 정보의 방대함 때문에 쉽지 않다. 공격시각회(Attack Visualization) 기법은 이런 수많은 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 좀 더 쉽게 인지하게 함으로써 새로운 공격에 대해서 빠른 대응과 피해 최소화를 하는데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 평행좌표계(Parallel Coordinates)를 이용해 공격시각화를 하여, 분산 서비스 거부 공격, 웜, 스캐닝 공격 등 인터넷상에 알려진 혹은 알려지지 않은 새로운 공격들에 대해 빠른 대응을 하기위한 기술 연구를 하였으며, 각 공격들의 특정 시각화 패턴을 감지하고 이를 알려주는 이상탐지(anomaly detection) 시각화 시스템 PCAV를 구현하였다. PCAV 시스템을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 트래픽 정보와 공격들의 시각화 정보를 원격에서도 모니터링하고 이를 통해 즉시 대응하는 것이 가능하다. 또한, 이전에 발생한 공격들의 시각화 정보를 확인하고 이를 분석하는 것과, 알려지지 않은 공격이 발생했을지라도 그 공격의 시각적 패턴이 나타났을 때 즉각 공격 서명(Signature)으로 활용 하는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1843-1846
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• 2003

네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.4
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• pp.151-159
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• 2010

Currently, by using the Internet, We can do varius things such as Web surfing, email, on-line shopping, stock trading on your home or office. However, as being out of the concept of security from the beginning, it is the big social issues that malicious user intrudes into the system through the network, on purpose to steal personal information or to paralyze system. In addition, network intrusion by ordinary people using network attack tools is bringing about big worries, so that the need for effective and powerful intrusion detection system becomes very important issue in our Internet environment. However, it is very difficult to prevent this attack perfectly. In this paper we proposed the algorithm for the detection of DoS attacks, and developed attack detection tools. Through learning in a normal state on Step 1, we calculate thresholds, the number of packets that are coming to each port, the median and the average utilization of each port on Step 2. And we propose values to determine how to attack detection on Step 3. By programing proposed attack detection algorithm and by testing the results, we can see that the difference between the median of packet mounts for unit interval and the average utilization of each port number is effective in detecting attacks. Also, without the need to look into the network data, we can easily be implemented by only using the number of packets to detect attacks.

• Convergence Security Journal
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• v.20 no.1
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• pp.49-57
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• 2020

It is no exaggeration to say that we live with cyber threats every day. Nevertheless, it is difficult for us to obtain objective information about cyber threats and attacks because it is difficult to clearly identify the attacker, the purpose of attack, and the range of damage, and rely on information from a single source. In the preceding research of this study, we proposed the new approach for establishing Database (DB) for cyber attacks using Open Source Intelligence(OSINT). In this research, we present the evaluation factors for cyber threats among cyber attack DB and analyze the priority of those factors in oder to quantify cyber threats. We select the purpose of attack, attack category, target, ease of attack, attack persistence, frequency of OSINT DB, and factors of the lower layer for each factor as the evaluation factors for cyber threats. After selection, the priority of each factor is analyzed using the Analytic Hierarchy Process(AHP).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.215-217
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• 2012

인터넷 사용이 보편화 되면서, 이를 악용하는 공격도 지속되고 있다. 이와 같이 네트워크를 통해 전파되는 다양한 공격으로부터 시스템을 보호하기위하여 DDoS 공격 대응 시스템과 스캐닝 공격 탐지 시스템, 스팸형 악성코드 탐지 시스템 등 다양한 보안 시스템들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 인터넷 침해사고에 대응하기 위한 이기종 보안 시스템에서 탐지한 공격 로그를 분석하여 각 시스템별 공격 IP의 공격 지속시간을 확인하고, 서로 다른 침해사고 모니터링 시스템에서 탐지된 공격 IP의 연관 관계를 분석한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.41-50
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• 2021

Cyber Kill Chain is derived from Kill chain of traditional military terms. Kill chain means "a continuous and cyclical process from detection to destruction of military targets requiring destruction, or dividing it into several distinct actions." The kill chain has evolved the existing operational procedures to effectively deal with time-limited emergency targets that require immediate response due to changes in location and increased risk, such as nuclear weapons and missiles. It began with the military concept of incapacitating the attacker's intended purpose by preventing it from functioning at any one stage of the process of reaching it. Thus the basic concept of the cyber kill chain is that the attack performed by a cyber attacker consists of each stage, and the cyber attacker can achieve the attack goal only when each stage is successfully performed, and from a defense point of view, each stage is detailed. It is believed that if a response procedure is prepared and responded, the chain of attacks is broken, and the attack of the attacker can be neutralized or delayed. Also, from the point of view of an attack, if a specific response procedure is prepared at each stage, the chain of attacks can be successful and the target of the attack can be neutralized. The cyber command and control system is a system that is applied to both defense and attack, and should present defensive countermeasures and offensive countermeasures to neutralize the enemy's kill chain during defense, and each step-by-step procedure to neutralize the enemy when attacking. Therefore, thist paper proposed a cyber kill chain model from the perspective of defense and attack of the cyber command and control system, and also researched and presented the threat classification/analysis/prediction framework of the cyber command and control system from the defense aspect

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.389-391
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• 2003

최근 인터넷 사용이 증가하고, 인터넷에 대한 접속이 손쉬워 지고, 인터넷 상에서 손쉽게 해킹 도구를 획득할 수 있게 됨에 따라서 네트워크 침해 사고가 급증하고 있다. 이런 상황에서 IDS(Intrusion Detection System)은 이러한 문제론 해결하기 위한 하나의 대안으로 제시되고, 실제 사용되고 있다. 그런데 침입 탐지시스템이 보고하는 공격은 실제 시스템이나 네트워크에 있어서 공격으로 처리되지 않아도 될 보고들이 존재하게 된다. 이를 줄여서 실제 관리자들이 더욱 정확한 침입에 대한 경고를 접하여 신속하게 대응할 수 있도록 할 수 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 지역 망 내에 존재하는 대상 시스템들의 정보를 이용하도록 한다. 이를 이용하는 방법으로 호스트 취약점 분석 모듈을 이용하는 방법과 에이전트를 각 호스트에 설치하여 호스트의 정보를 수집하고, 이를 미리 정의된 패턴과 함께 침입 탐지 시스템의 공격 판단에 사용하는 방법을 제시한다. 이를 통해서 침입 판단의 정확도를 높이고 관리자의 업무 효율을 높이도록 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.9
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• pp.901-905
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• 2008

In this paper, we propose a detection scheme for sinkhole attacks in wireless sensor networks. Sinkhole attack makes packets that flow network pass through attacker. So, Sinkhole attack can be extended to various kind of attacks. We analyze sinkhole attack methods in the networks that use LQI based routing. For the purpose of response to each attack method, we propose methods to detect attacks. Our scheme can work for those sensor networks which use LQI based dynamic routing protocol. And we show the detection of sinkhole attack can be achieved by using a few detector nodes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1225-1228
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• 2005

본 논문에서는 DDoS 공격 패킷을 사전에 탐지하고 트래픽 제어를 하기위한 방안을 제안한다. 제안된 모델은 공격대상에서 멀리 떨어 진 라우터에서 낮은 임계치를 적용하여 탐지 하게 되며 지역 연합 모델을 통한 지역적인 방어 행동을 취하게 된다. 사전에 취해지는 방어 행동으로 인해 본 시스템은 좋은 성능을 발휘 할 것이다. 시스템의 각 지역연합들은 DDoS 공격의 악의 적인 트래픽의 양을 줄이는 것에 기여 할 것이다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.3
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• pp.11-18
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• 2022

COVID-19로 인해 증가된 사이버 활동과 함께 랜섬웨어 공격으로 인한 피해사례도 증가하였다. 랜섬웨어 공격자들은 2021년 새로 발견된 취약점을 악용하고, 기업을 대상으로 공격하여 2차 피해를 야기하였다. 세계 각국에서는 이러한 피해를 줄이기 위해 랜섬웨어 대응을 위한 정책을 발표하였다. 본 논문에서는 2021년 큰 피해를 유발한 주요 랜섬웨어 공격을 정리한다. 관련된 2021년과 2022년 상반기까지 발표된 랜섬웨어 대응 정책을 조사하고 공통된 특징점을 찾아 4가지 유형으로 분류한다. 각 유형별로 최근 세계 정부 및 기관에서 제시하는 랜섬웨어 대응 동향에 대해 살펴본다.