• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1909-1912
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• 2003

사회 기반 시설의 침해 사고의 증가로 인해 정보보호에 관한 관심이 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 정보보호를 위한 교육용 소프트웨어에 관한 연구는 미비한 편이었다. 본문에서 정보보호의 주요요소인 취약성, 공격. 방어에 관한 개념을 쉽게 이해할 수 있고, 각 요소들의 연관관계를 분석할 수 있는 교육용 시뮬레이터를 제시한다. 제시한 교육용 시뮬레이터에 적용된 모델링 방법론에 대해서 알아보고, 교육용 시뮬레이터의 공격자 모험의 기반이 되는 자동 공격 도구에 관한 연구 내용을 살펴보고, 네트워크 취약성을 표하는 네트워크 모델의 구조에 대해 살펴본다. 마지막으로 교육용 시뮬레이터의 구조적 특성과 기능을 분석해보고, 교육용 시뮬레이터의 활용 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.595-597
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• 2002

현재 인터넷의 발달에 인한 다양한 공격의 가능성의 이유로 침입 탐지 시스템(IDsystem, IDS)의 중요성은 날로 커지고 있으며 네트워크의 보안을 보장하기 위한 방안으로서 널리 이용되고 있다. 그러나 작은 네트워크 환경에서도 IDsystem에 적용되는 audit data의 양이 많아짐으로서 시간당 처리속도와 IDsystem의 설정을 위한 시간이 더욱더 요구되며 전체적인 효율성이 감소하게 된다. 본 연구에서는 IDsystem으로 빠른 훈련과정과 일반화 능력, 구조적인 단순함으로 다양한 분야에서 연구가 진행 중인 신경망 모델 중 하나인 Radial Basis Function(RBF)를 사용하였으며, 효율성 제고를 위하여 RBF에 적용 할 입력 간들의 중요성을 선 처리 단계에서 판별하여 불필요한 입력 값들을 축약하기 위해 결정계수(R-square)같을 측정, 알려지지 않은 공격과 알려진 공격들을 판별 할 수 있는 IDsystem을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1389-1392
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• 2009

OpenID는 서비스와 ID 관리를 사이트 독자적으로 수행하는 Silo 모델의 계정 및 정보 관리 문제를 해결한다. 그러나 악의적인 공격자로 인한 OpenID Provider에 대한 피싱 공격 위험이 발견됨에 따라 개인 정보 유출에 대한 큰 위협이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 OpenID 구조에 인증기관을 추가하여 사용자 인증 이전에 IDP에 대한 유효성 검증을 먼저 수행함으로써 IDP 피싱으로 인한 개인 정보 유출 문제를 사전에 방지 할 수 있는 인증기관을 이용한 OpenID 피싱 방지 기법을 제안한다. 또한, 기존의 OpenID 피싱 방지 기법과의 비교 실험을 통하여 편리성, IDP 신뢰성, 피싱 공격의 대한 안전성 항목에서 우수함을 확인 할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.420-422
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• 2022

인공지능 기술이 문서 분류, 얼굴 인식, 자율 주행 등 실생활 전반에 걸쳐 다양한 분야에 적용됨에 따라, 인공지능 모델에 대한 취약점을 미리 파악하고 대비하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이미지 영역에서는 입력 데이터에 작은 섭동을 추가해 신경망을 속이는 방법인 적대적 공격 연구가 활발하게 이루어졌지만, 텍스트 영역에서는 텍스트 데이터의 이산적인 특징으로 인해 연구에 어려움이 존재한다. 본 논문은 텍스트 분야 인공지능 기술에 대한 적대적 공격 기법을 분석하고 연구의 필요성을 살펴보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.786-787
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• 2024

Large Language Model은 그 기능으로 말미암아 여러 애플리케이션에 통합되고 있다. 특히 OpenAI는 ChatGPT에 여러 세부 사항을 설정함으로써 차별화된 기능을 사용자가 제공할 수 있도록 한다. 하지만 최근 제시되는 프롬프트 연출 공격은 서비스의 핵심 요소를 쉽게 탈취할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 연구는 지침 우회 방법론을 통해 기본 대비 공격의 성공률을 10%p 올렸다. 또한 유출공격을 평가할 수 있는 유효성과 성공률을 통해 모델의 방어 성능을 일반화한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.192-195
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• 2024

최근 빠른 속도로 개발되고 있는 인공지능 기술은 여러 산업 분야에서 활용 되고 있다. 그러나 최근 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법들이 등장하고 있으며, 이는 해당 모델을 재구현하여 자율 주행 자동차에 대한 해킹 등과 같이 치명적인 보안 위협이 될 수 있으므로 이에 대한 이해와 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법 동향에 대해 살펴보고, 이에 대한 대응 기술 또한 함께 알아본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.882-884
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• 2024

수많은 무선 네트워크 서비스의 등장과 함께 무선 네트워크를 대상으로 한 공격이 증가하고 있다. 이러한 공격을 탐지하기 위해 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 네트워크의 복잡한 연결 구조와 패턴을 효율적으로 분석할 수 있는 그래프 기반 인공지능 모델이 적용된 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System, NIDS)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 논문에서는 무선 네트워크를 대상으로 한 공격의 정확하고 신속한 탐지를 위한 Graph Transformer Network(GTN) 기반 네트워크 침입 탐지 시스템을 제안하고 AWID3 데이터셋을 이용한 실험을 통해 GTN 기반 NIDS의 우수성을 검증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.8
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• pp.1581-1588
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• 2017

Recently, circulating ransomware is becoming intelligent and sophisticated through a spreading new viruses and variants, targeted spreading using social engineering attack, malvertising that circulate a large quantity of ransomware by hacking advertising server, or RaaS(Ransomware-as-a- Service), from the existing attack way that encrypt the files and demand money. In particular, it makes it difficult to track down attackers by bypassing security solutions, disabling parameter checking via file encryption, and attacking target-based ransomware with APT(Advanced Persistent Threat) attacks. For remove the threat of ransomware, various detection techniques are developed, but, it is very hard to respond to new and varietal ransomware. Accordingly, in this paper, find out a making Signature-based Detection Patterns and problems, and present a pattern automation model of ransomware detecting for responding to ransomware more actively. This study is expected to be applicable to various forms in enterprise or public security control center.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.3
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• pp.11-17
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• 2021

The 30mm anti-aircraft gun has been developed with various types of weapon systems such as protective, protective complex, and wheel-type anti-aircraft artillery. The role of this anti-aircraft gun is an important anti-aircraft weapon in charge of air defense. Anti-aircraft weapons are tasked with defending the airspace from aircraft attacks. In particular, anti-aircraft weapons are organized in combination with mechanized units. And anti-aircraft weapons are prone to attack by enemies because they operate on the front lines of the battlefield. The enemy is expected to attack our troops by covering up or concealing as much as possible in order to increase their viability. Therefore, this study analyzed whether our 30mm anti-aircraft bullets could subdue the enemy in cover. This study analyzed the performance of 30mm anti-aircraft bullets using the M&S technique. For this study, live shooting and simulation method by M&S were used for the experiment. In this study, steel plate and plywood were used for the live shooting experiment. In addition, in the simulation process through M&S, this study used the PRODAS model, AUTODYN model, and Split-x model to analyze the trajectory, penetration, and fragmentation capability of 30mm anti-aircraft bullets. According to the experimental results, it has been proven that 30mm anti-aircraft bullets can destroy enemy armored vehicles. 30mm anti-aircraft bullets succeeded in quickly subduing enemies concealed in general buildings or forests. In this way, it was possible to minimize damage to allies in advance.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.16 no.2
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• pp.63-68
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• 2015

This paper proposes a robust multiple audio watermarking algorithm using improved QIM(quantization index modulation) with adaptive stepsize for different signal power and SVM(support vector machine) decoding model. The proposed algorithm embeds watermarks into both frequency magnitude response and frequency phase response using QIM. This multiple embedding method can achieve a complementary robustness. The SVM decoding model can improve detection rate when it is not sure whether the extracted data are the watermarks or not. To evaluate robustness, 11 attacks are employed. Consequently, the proposed algorithm outperforms previous multiple watermarking algorithm, which is identical to the proposed one but without SVM decoding model, in PSNR and BER. It is noticeable that the proposed algorithm achieves improvements of maximum PSNR 7dB and BER 10%.