이 논문에서는 데이터마이닝의 클러스터링을 이용한 경보 데이터 축약기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기반 경보데이터 축약기법은 데이터간의 유사성을 이용한 경보 데이터의 그룹화를 통해 생성된 모델을 이용하여 새로운 경보 데이터에 대한 분류를 자동화할 수 있다. 이것은 과거에 탐지된 공격의 형태뿐만 아니라 새로운 혹은 변형된 경보의 분류나 분석에도 이용할 수 있다. 또한 생성된 클러스터의 생성 원인의 분석을 이용한 클러스터 간의 시퀀스의 추출을 통해 사용자가 공격의 순차적인 구조나 그 이면에 감추어진 전략을 이해하는데 도움을 주며, 현재의 경보 이후에 발생 가능한 경보들을 예측할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.925-927
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2004
침입감내기술이란 중요한 서비스를 제공하는 시스템에 의도적인 공격이나 의도적이지 않은 결함이 발생하더라도 정상적인 서비스를 제공할 수 있는 기술을 말한다. 즉 침입감내기술은 기존의 침입차단이나 탐지기술에 의하여 해결될 수 없었던 익명의 취약성을 이용하는 공격에 의해 발생하는 시스템의 피해를 방지하며 최소화하기 위한 기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는 고속 네트워크와 이질적인 자원의 결합으로 구성되어 보안에 취약할 수밖에 없는 그리드 컴퓨팅 환경에서 기존의 정보보호기술과 결함허용기술을 이용하여 안전하게 서비스를 지속할 수 있는 그리드 시스템 모델을 제시하고 제안된 시스템의 타당성을 살펴보았다.
클라우드는 IT를 직접 소유하기 보다는 제3자가 제공하는 규격화된 요소들(소프트웨어, 플랫폼, 인프라구조 등)을 필요에 따라 셀프서비스 방식으로 사용하고 그에 따른 경비를 지불하는 모델을 포괄적으로 일컫는 용어이다. 그러나, 클라우드는 데이터를 집중 관리하므로 규모의 경제를 달성하는 데 용이하지만 악의적인 공격자에게는 더 매력적인 공격대상으로 간주되기도 한다. 이러한 모든 특징으로 인해 클라우드는 기존의 IT 환경에 비해 더 높은 수준의 보안 프로세스, 기술 및 의식을 요구하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 서비스를 보호하기 위한 각종 보안 인증 스킴을 살펴보고, 아울러 클라우드 솔루션을 평가, 구현, 관리, 유지할 때 필요한 규정준수와 위험관리, 사용자 확인과 액세스 제어, 서비스 무결성, 종단점 무결성, 정보보호 등 핵심 보안 고려사항 5가지를 제안하였다.
연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.
Sensor networks consist of many tiny sensor nodes that collaborate among themselves to collect, process, analyze, and disseminate data. In sensor networks, sensor nodes are typically powered by batteries, and have limited computing resources. Moreover, the redeployment of nodes by energy exhaustion or their movement makes network topology change dynamically. These features incur problems that do not appear in traditional, wired networks. Security in sensor networks is challenging problem due to the nature of wireless communication and the lack of resources. Several efforts are underway to provide security services in sensor networks, but most of them are preventive approaches based on cryptography. However, sensor nodes are extremely vulnerable to capture or key compromise. To ensure the security of the network, it is critical to develop suity mechanisms that can survive malicious attacks from "insiders" who have access to the keying materials or the full control of some nodes. In order to protect against insider attacks, it is necessary to understand how an insider can attack a sensor network. Several attacks have been discussed in the literature. However, insider attacks in general have not been thoroughly studied and verified. In this paper, we study the insider attacks against routing protocols in sensor networks using the Ad-hoc On-Demand Distance Vector (AODV) protocol. We identify the goals of attack, and then study how to achieve these goals by modifying of the routing messages. Finally, with the simulation we study how an attacker affects the sensor networks. After we understand the features of inside attacker, we propose a detect mechanism using hop count information.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.5
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pp.1066-1072
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2011
In the method to analyze the relationship in the system call orders, the normal system call orders are divided into a certain size of system call orders to generates gene and use them as the detectors. In the method to consider the system call parameters, the mean and standard deviation of the parameter lengths are used as the detectors. The attack of which system call order is normal but the parameter values are changed, such as the format string attack, cannot be detected by the method that considers only the system call orders, whereas the model that considers only the system call parameters has the drawback of high positive defect rate because of the information obtained from the interval where the attack has not been initiated, since the parameters are considered individually. To solve these problems, it is necessary to develop a more efficient learning and detecting method that groups the continuous system call orders and parameters as the approach that considers various characteristics of system call related to attacking simultaneously. In this article, we detected the anomaly of the system call orders and parameters by applying the temporal concept to the system call orders and parameters in order to improve the rate of positive defect, that is, the misjudgment of anomaly as normality. The result of the experiment where the DARPA data set was employed showed that the proposed method improved the positive defect rate by 13% in the system call order model where time was considered in comparison with that of the model where time was not considered.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.3
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pp.1428-1438
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2013
Services take place in Internet environment, a formation of the trust relationship between user and service provider for services. Different authentication schemes such as using Certificate of Public Key Infrastructure authentication and using ID/PW for a simple user authentication have been proposed for trust relationship. In addition, in the case of electronic financial transactions, transaction integrity and non-repudiation features are provided. These services are provided in Internet environment, use various measures to ensure service safety. However, it was difficult to prevent attacks using existing security technology because of emergence of MITB attack that manipulate the memory area of the Web browser and social engineering attacks such as phishing/pharming, requires application of new security technologies became. In this paper, we propose a concept of smart secure-pad, and utilize it safely formed a trust relationship between user and service provider, a model has been proposed to ensure safety of data transmission. Proposed model's security evaluation results show security against to MITB attack and phishing/pharming that can't be prevent attack using existing security technology. In addition, service provider can easily apply the model in safe environment can provide Internet service using provided representative services applying the proposed model.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.1
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pp.83-97
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2021
Wireless sensors that make up the Wireless Sensor Network generally have extremely limited power and resources. The wireless sensor enters the sleep state at a certain interval to conserve power. The Sleep deflation attack is a deadly attack that consumes power by preventing wireless sensors from entering the sleep state, but there is no clear countermeasure. Thus, in this paper, using clustering-based binary search tree structure, the Sleep deprivation attack detection model is proposed. The model proposed in this paper utilizes one of the characteristics of both attack sensor nodes and normal sensor nodes which were classified using machine learning. The characteristics used for detection were determined using Long Short-Term Memory, Decision Tree, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbor. Thresholds for judging attack sensor nodes were then learned by applying the SVM. The determined features were used in the proposed algorithm to calculate the values for attack detection, and the threshold for determining the calculated values was derived by applying SVM.Through experiments, the detection model proposed showed a detection rate of 94% when 35% of the total sensor nodes were attack sensor nodes and improvement of up to 26% in power retention.
Malicious codes have been widely documented and detected in information security breach occurrences of Microsoft Windows platform. Legacy information security systems are particularly vulnerable to breaches, due to Window kernel-based malicious codes, that penetrate existing protection and remain undetected. To date there has not been enough quality study into and information sharing about Windows kernel and inner code mechanisms, and this is the core reason for the success of these codes into entering systems and remaining undetected. This paper focus on classification and formalization of type target and mechanism of various Windows kernel-based attacks, and will present suggestions for effective response methodologies in the categories of, "Kernel memory protection", "Process & driver protection" and "File system & registry protection". An effective Windows kernel protection system will be presented through the collection and analysis of Windows kernel and inside mechanisms, and through suggestions for the implementation methodologies of unreleased and new Windows kernel protection skill. Results presented in this paper will explain that the suggested system be highly effective and has more accurate for intrusion detection ratios, then the current legacy security systems (i.e., virus vaccines and Windows IPS, etc) intrusion detection ratios. So, It is expected that the suggested system provides a good solution to prevent IT infrastructure from complicated and intelligent Windows kernel attacks.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.309-312
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2011
본 논문에서는 유무선 통신환경의 클라이언트-서버 모델에서 바이오정보를 이용해 비밀 키 또는 비밀 정보를 실시간 공유할 수 있는 신뢰구간 기반의 바이오-암호 기법을 설계하고 분석한다. 제안하는 바이오-암호 기법은 키 결합 방식의 바이오-암호 기법의 대표적인 기법의 하나인 퍼지볼트 기법을 기본 모델로 두고 있으나, 퍼지볼트 기법의 주요 이슈인 거짓 볼트 수의 증가에 따른 인식률 저하, 고차 다항식 복원 시간의 실용성 여부, 상관 공격에의 취약을 해결하기 위하여 T-검정 기반 신뢰구간을 적용한 키 결합 방식으로 설계하였다. 실험결과는 거짓 볼트 수의 증가와 상관없이 항상 비밀 키를 획득해 보안성과 정확성이 향상되고, 이때의 수행시간도 사용자가 인지하기 힘든 작은 값으로 실시간 사용의 가능성을 높이고, 유사 바이오정보로 비밀 키를 획득할 수 없어 상관 공격에도 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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