• Journal of KIISE
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• v.44 no.2
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• pp.195-207
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• 2017

In recent years, data are actively exploited in various fields. Hence, there is a strong demand for sharing and publishing data. However, sensitive information regarding people can breach the privacy of an individual. To publish data while protecting an individual's privacy with minimal information distortion, the privacy- preserving data publishing(PPDP) has been explored. PPDP assumes various attacker models and has been developed according to privacy models which are principles to protect against privacy breaching attacks. In this paper, we first present the concept of privacy breaching attacks. Subsequently, we classify the privacy models according to the privacy breaching attacks. We further clarify the differences and requirements of each privacy model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.313-315
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• 2006

최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.416-419
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• 2014

스미싱(SMiShing) 공격은 문자메시지(SMS)를 이용하여 정보를 유출하거나 타인에게 피해를 주는 행위를 일컫는다. 본 논문에서는 공격자의 공격유형에 따라 스미싱을 "직접 정보 유출", "파밍/피싱 사이트 유도", "악성어플리케이션 다운로드 유도"로 분류하였고 스미싱 공격의 시나리오를 통해 스미싱 공격을 표현하였다. 그 후 스미싱 방지 기술 동향을 파악을 위한 기존의 대응 기법들을 조사를 하고 기존의 스미싱 탐지 기법인 URL 검사와 APK 파일 분석 기법을 접목시킨 스미싱 탐지 모델을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.404-407
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• 2019

최근 많은 영역에 딥러닝이 활용되고 있다. 특히 CNN과 같은 아키텍처는 얼굴인식과 같은 이미지 분류 분야에서 활용된다. 이러한 딥러닝 기술을 완전한 기술로서 활용할 수 있는지에 대한 연구가 이뤄져왔다. 관련 연구로 PGD(Projected Gradient Descent) 공격이 존재한다. 해당 공격을 이용하여 원본 이미지에 노이즈를 더해주게 되면, 수정된 이미지는 전혀 다른 클래스로 분류되게 된다. 본 연구에서 기존의 FGSM(Fast gradient sign method) 공격기법에 Triplet loss를 활용한 Adversarial 공격 모델을 제안 및 구현하였다. 제안된 공격 모델은 간단한 시나리오를 기반으로 검증하였고 해당 결과를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.100-102
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• 2020

심층 신경망은 적대적인 공격으로 생성된 적대적 예제에 의해 쉽게 오작동할 수 있다. 이에 따라 다양한 방어 방법들이 제안되었으나, 더욱 강력한 적대적인 공격이 제안되어 방어 방법들을 무력화할 가능성은 존재한다. 이러한 가능성은 어떤 공격 범위 내의 적대적인 공격을 방어할 수 있다고 보장할 수 있는 인증된 방어(Certified defense) 방법의 필요성을 강조한다. 이에 본 논문은 인증된 방어 방법 중 가장 효과적인 방법의 하나로 알려진 구간 경계 전파(Interval Bound Propagation)의 성능을 향상하는 방법을 연구한다. 구체적으로, 우리는 기존의 구간 경계 전파 방법의 훈련 과정을 수정하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 구간 경계 전파 방법의 훈련 시간을 유지하면서 성능을 향상할 수 있음을 보일 것이다. 우리가 제안한 방법으로 수행한 MNIST 데이터 셋에 대한 실험에서 우리는 기존 구간 경계 전파 방법 대비 인증 에러(Verified error)를 Large 모델에 대해서 1.77%, Small 모델에 대해서 0.96% 낮출 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.38-43
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• 2002

본 논문에서는 불법적인 공격이 다양하게 발생하는 무한 네트워크에서 정보시스템에 대한 네트워크 보안 장치를 효율적으로 모색할 수 있도록 지원하고, 비용-효과적인 측면에서 서비스 수준을 유지하도록 정보시스템의 생존성 관리 모델을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 시스템 관리자들이 적절한 비용으로 공격에 대비한 방어장치의 수준을 결정할 수 있도록 지원하는 방안을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.5
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• pp.33-40
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• 2012

In this paper we propose an anomaly detection scheme to detect new attack paths or new attack methods without false positives by monitoring HTTP Outbound Traffic after efficient training. Our proposed scheme detects web-based attacks by comparing tags or javascripts of HTTP Outbound Traffic with normal behavioral models which apply HMM(Hidden Markov Model). Through the verification analysis under the real-attacked environment, we show that our scheme has superior detection capability of 0.0001% false positive and 96% detection rate.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.885-887
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• 2024

딥러닝 모델이 다양한 분야에 적용되면서, 딥러닝 모델에 대한 보안이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 입력 데이터에 섭동(perturbation)을 추가하여 모델의 정상적인 추론을 방해하는 적대적 공격(Adversarial Attack)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 탐지 모델의 NMS(Non-Maximum Suppression) 알고리즘에 대한 적대적 공격 기법 중 하나인 Phantom Sponges 공격을 수행하여 적대적 예제(Adversarial Example)를 생성하고, 원본 이미지와의 유사성을 측정하여 분석하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.1
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• pp.237-246
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• 2016

Recently various types of cyber attacks have occurred. The strategic goals & tactical means of these have evolved. Especially KHNP cyber attack was the type of hacktivism combined hack and psychological warfare. The cyber attackers have forecd the nation to participate in the cyber warfare and the government to make strategic decisions to the releases of confidential information and the threats of stopping KHNP. In this paper, we would like to study the effective strategic decision-making model utilizing the game theory and including an attack intelligence on open policy Decision framework.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.2
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• pp.27-36
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• 2023

In recent years, ransomware attacks have become more organized and specialized, with the sophistication of attacks targeting specific individuals or organizations using tactics such as social engineering, spear phishing, and even machine learning, some operating as business models. In order to effectively respond to this, various researches and solutions are being developed and operated to detect and prevent attacks before they cause serious damage. In particular, honeypots can be used to minimize the risk of attack on IT systems and networks, as well as act as an early warning and advanced security monitoring tool, but in cases where ransomware does not have priority access to the decoy file, or bypasses it completely. has a disadvantage that effective ransomware response is limited. In this paper, this honeypot is optimized for the user environment to create a reliable real-time dynamic honeypot file, minimizing the possibility of an attacker bypassing the honeypot, and increasing the detection rate by preventing the attacker from recognizing that it is a honeypot file. To this end, four models, including a basic data collection model for dynamic honeypot generation, were designed (basic data collection model / user-defined model / sample statistical model / experience accumulation model), and their validity was verified.