• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.248-250
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• 2012

사이버 공격이 다양해지면서 침입 탐지 시스템이 탐지 못하는 공격들이 늘어가고 그에 따라서 침입 감내 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 가상화 기반 침입 감내 시스템들은 같은 가상 이미지를 정화해서 사용하므로 항상 같은 취약점을 가지고 있게 된다. 이 논문에서는 기존의 가상화 기반 침입 감내 시스템의 보안상 문제점을 지적하고 해결하기 위한 아이디어를 제시한다. 그리고 각 가상 이미지에 부여된 점수를 기반으로 노출 우선 순위를 배정하는 정책을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.348-352
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• 2001

본 논문은 다양한 침입행위를 탐지하고 보안시스템의 효율적 관리를 보장하는 국방전산망과 같은 대규모 네트워크 환경에 적합한 계층적 구조의 통합보안관리시스템 모델에 대한 연구이다. 전산망 위협요소 및 공격유형에 따른 취약점을 분석하여 필요한 전산망 보호기술을 판단하고 침입차단/탐지시스템, 안티바이러스 시스템, 취약점분석 시스템 등의 보안시스템과 상호연동 모델을 분석하여, 도출된 요구사항을 기반으로 대규모 조직에 적합한 계층구조의 통합보안관리시스템의 구축 방안을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.862-865
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• 2020

최근 5G, 인공지능(AI) 등과 함께 사물인터넷 (IoT) 기술이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하고 있다. IoT 기기에 대한 다양한 공격 기법들이 존재하는 만큼 IoT 보안에 관한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안 위협에 대응하기 위한 딥러닝 기반의 탐지기법들의 최신 연구 동향과 앞으로의 방향을 살펴본다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.3
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• pp.1-7
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• 2020

With the increase in cyber attacks, automated IDS using machine learning is being studied. According to recent research, the IDS using the recursive learning model shows high detection performance. However, the simple application of the recursive model may be difficult to reflect the associated session characteristics, as the overlapping session environment may degrade the performance. In this paper, we designed the session management module and applied it to LSTM (Long Short-Term Memory) recursive model. For the experiment, the CSE-CIC-IDS 2018 dataset is used and increased the normal session ratio to reduce the association of mal-session. The results show that the proposed model is able to maintain high detection performance even in the environment where session relevance is difficult to find.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.105-108
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• 2024

랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.5
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• pp.30-37
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• 2021

Various devices are connected to the Internet, and attacks using the Internet are occurring. Among such attacks, there are attacks that use malicious URLs to make users access to wrong phishing sites or distribute malicious viruses. Therefore, how to detect such malicious URL attacks is one of the important security issues. Among recent deep learning technologies, neural networks are showing good performance in image recognition, speech recognition, and pattern recognition. This neural network can be applied to research that analyzes and detects patterns of malicious URL characteristics. In this paper, performance analysis according to various parameters was performed on a method of detecting malicious URLs using neural networks. In this paper, malicious URL detection performance was analyzed while changing the activation function, learning rate, and neural network structure. The experimental data was crawled by Alexa top 1 million and Whois to build the data, and the machine learning library used TensorFlow. As a result of the experiment, when the number of layers is 4, the learning rate is 0.005, and the number of nodes in each layer is 100, the accuracy of 97.8% and the f1 score of 92.94% are obtained.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.313-315
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• 2011

인터넷의 급속한 발달로 빈번히 발생하고 있는 해킹 및 악성프로그램과 같은 사이버 공격으로부터 중요 정보를 보호하기 위한 망분리 기술이 요구되고 있다. 망분리에는 외부와 내부망을 물리적으로 분리하는 물리적 망분리와 가상화 기술을 이용하여 분리하는 논리적 망분리가 있다. 물리적 망분리는 망구축 및 유지비용이 높으며, 논리적 망분리는 보안 신뢰성이 낮다. 제안하는 LNP는 사이버 공격을 대응할 수 있는 논리적 망분리 방안으로 트래픽 유형을 탐지하여 망을 분리하고, 위협 요소 제거 시 망분리를 해제한다. 논리적으로 망을 분리하는 LNP는 트래픽 경로를 차단하여 중요 정보를 안전하게 보호할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.688-690
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• 2003

현대인의 삶에서 인터넷에 대한 의존도는 나날이 높아지고 있고 더불어 시스템의 취약성을 공격하는 해킹방식은 대규모의 트래픽을 발생하는 형태로 네트워크 자체에 대해 위협적인 존재로 발전하고 있다. 따라서 이러한 사이버 위협을 차단하고 미연에 예방하기 위해서 다양한 네트워크 보안 제품들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 보안 기술의 흐름을 파악하기 위하여 현재의 네트워크 보안 기술을 트래픽 제어 기술과 네트워크 보안이 접목된 기술, 침입차단 기술. VPN 기술, 침입탐지 및 침입방지 기술, 정책 기반 관리 기술로 분류하여 동향 및 제품들을 비교하고, 이를 통해 네트워크 보안 기술의 향후 발전 방향을 예측한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.10
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• pp.467-476
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• 2016

With the development of information technology, Small office Home office(SOHO) is picking up. SOHO generally uses Wi-Fi. The wireless LAN environment using 802.11 protocol is easily affected by DoS attacks. To deal with these threats, there is Wireless Intrusion Detection System(WIDS). However, legacy products of WIDS cannot be easily used by SOHO because they are expensive and require management burden. In this paper, Smart WIDS for SOHO is proposed and implemented on Raspberry Pi2. And, it provides the interface for attack detection notice to android smart phone. Smart WIDS detects Masquerading DoS and Resource Depletion DoS based on IEEE 802.11 so that we notice the attempt of cracking Pre-shared Key(PSK), Man-In-The-Middle(MITM), and service failure.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.4
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• pp.110-122
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• 2014

무선환경은 가짜 클론 디바이스가 진짜인 것처럼 위장한 해킹공격에 매우 취약한 것으로 잘 알려져 있다. 그것은 단말기와 기지국(AP: Access Point)이 위변조가 쉬운 디바이스 식별자(예로 MAC(Medium Access Control) 주소, SSID, BSSID(Basic Service Set Identification) 등)를 이용하여 상호 인증하기 때문이다. 무선핑거프린팅(Wireless Fingerprinting)은 통신과정에서 발생되는 무선신호 특성으로부터 디바이스를 고유하게 식별하는 핑거프린트를 추출하여 송신 디바이스가 가짜 클론 디바이스인지 아닌지 여부를 식별하는 기술이다. 본 기술은 무선물리계층 보안을 위한 인증 및 키 생성, 무선 침입탐지, 공격자의 위치/방향/거리 추적, 무선 포랜식 및 보안관제의 성능을 결정하는 핵심기술로 활용되고 있다. 향후 등장이 예상되는 M2M 무선랜, 무선인지네트워크, 무선센서, 무선차량통신, IoT 무선통신환경에서도 본 기술의 중요성은 더욱 증가하리라 본다. 본고에서는 무선 디바이스의 핑거프린팅 개념을 이해하고, 기술 분류에 따른 세부기법 연구 및 보안응용 동향을 분석함으로써 본 기술의 발전방향을 조망해보고자 한다.