본 연구의 목적은 세무 의사결정에서 이중적 역할을 수행하고 있는 세무대리인의 공격성에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이었다. 특히, 세무대리인이 의뢰인에 대해 인지하는 특성과 공격성간의 관계를 중점적으로 다루었다. 연구결과를 요약하면 첫째 의뢰인 규모는 세무대리인의 공격성과 정의 상관관계를 나타내 의뢰인의 규모가 클 경우 의뢰인의 입장을 적극적으로 옹호하는 것으로 나타났다. 둘째 세무대행수수료와 세무대리인의 공격성과는 정의 관계로 나타났다. 셋째 의뢰인과 세무대리인 간의 친밀도는 공격성에 정의 관계였으며, 넷째 의뢰인의 세무지식도 세무 대리인의 공격성에 정의 관계를 나타냈다. 다섯째 의뢰인의 공격성이 세무대리인의 공격성에 미치는 영향을 분석한 결과 의뢰인의 공격성이 커질수록 세무대리인도 공격적 업무를 수행하는 것으로 나타났다.
컴퓨팅 환경이 보다 신뢰성 있고 실질적으로 사용되기 위해서는 보안이 필수적인 기능으로 요구된다. 알려진 공격의 패턴을 이용한 침입탐지는 공격자의 여러 가지 변형된 방법이나 새로운 공격 방법에 의해 쉽게 공격당할 수 있다. 또한 각각의 보안정책을 교묘히 회피하는 많은 공격 방법들이 수시로 개발되어 시도되고 있다. 따라서 침입에 성공하는 많은 공격들은 기존의 공격 패턴과 보안정책 사이의 허점을 이용하여 발생된다고 볼 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 새로운 공격을 탐지하기 위해 이를 탐지하기 위한 특징값을 규칙집합을 통해 획득한다. 규칙집합은 알려진 공격, 보안정책과 관리자의 경험적 지식에 대한 분석을 통해 공격의 특징을 감지할 수 있도록 작성된다. 이러한 규칙집합에 의해 획득된 특징값들은 훈련단계에서 Naive Bayes 분류기법을 통해 공격에 대한 통계적 특징값으로 사용한다. 제안된 방법은 훈련단계에서 얻어진 공격에 대한 통계적 특징값을 이용하여 변형된 공격이 나 새로운 공격을 탐지할 수 있다.
본 연구는 초등학생의 e스포츠참가가 게임중독 및 공격성에 미치는 영향을 규명하고자 한다. 이를 위해 이 연구는 서울소재 초등학교에 재학중인 5, 6학년 남학생을 대상으로 유의표집법을 활용하여 5학년 90명, 6학년 90명 등 총 180명을 추출하였다. 통계분석은 SPSSWIN 17.0을 이용하여 신뢰도분석과 회귀분석을 활용하였다. 이상과 같은 연구방법 및 절차를 통해 도출한 결론은 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 e-스포츠참가는 게임중독에 영향을 미친다. 즉, 참가정도가 높을수록 게임중독은 심해진다. 둘째, 초등학생의 e-스포츠참가는 공격성에 영향을 미친다. 즉, 참가정도가 높을수록 공격성은 강화된다. 셋째, e-스포츠참가 초등학생의 게임중독은 공격성에 영향을 미친다. 즉, 게임중독이 심할수록 공격성은 강화된다.
최근 인가되지 않은 컴퓨터에 대한 접근이 사회적으로 커다란 문제로 대두되고 있으며, 점차 파괴적인 상황으로까지 악화되어 가고 있다. 따라서 이러한 침입 행위에 대해 침입자들을 추적하여 경고를 줄 수 있는 보다 능동적인 대응이 필요하게 되었다. 이 문제에 대한 많은 해결책이 제시 되었으나 완벽한 대안이 되지는 못하고 있는 실정이며, 오히려 대부분의 경우 숙련된 시스템 관리자의 경험에 의존하는 경향이다. 따라서 침입의 경우에 대비해 어떠한 새로운 상황이 발생하더라도 시스템을 유지할 수 있도록 시스템 관리자들을 훈련시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 관리자들을 훈련하기 위하여 시뮬레이션 기반의 공격자 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 지역 네트워크 환경에서 시스템의 간섭 없이 약속된 시나리오에 의한 공격 경로를 분석하고 다양한 형태의 공격 형태를 연습하고 배우는 기능을 제공한다. 이 시스템은 두 가지 주요 문제에 대해 학생들을 훈련시킨다. 첫째, 공격 형태를 발견하는 것이며, 둘째, 다양한 로그 데이터를 분석하여 공격이 이루어진 흔적을 발견해 내는 것이다. 시스템의 테스트 영역은 LINUX 기반의 환경으로 그 범위는 다양한 형태들의 로그 데이터들을 종합하여 분석하는 것으로 제한 한다.
기존의 침입탐지 시스템(IDS)은 침입 단계를 고려하지 않고 독립적이고 단편적인 공격 정보를 제공하기 때문에 관리자나 침입대응 시스템(intrusion response system)이 정보들을 이해하고 적당한 행동을 취하기가 매우 힘들다. 본 논문은 기존 침입 탐지시스템이 제공하는 정보들이 갖는 한계를 극복하기 위하여 모든 침입은 독립되어 존재하는 것이 아니라 서로 다른 공격의 연속으로 이루어 진다는 점에 근거하여 단편적인 공격 정보들의 상관성을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이미 알려진 공격 단계에 대한 상관성 정보를 그래프 형태로 표현하고 공격정보에 따라 전이하는 토큰을 이용하여 단편적인 공격들의 상관성을 분석함으로써 활용하기 용이한 분석 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.
최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 알려지지 않은 다양한 공격 유형 또한 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위한 침입 분석 알고리즘으로 SOM(self-Organizing Maps)을 적용하고, 침입 구체화 분석 단계에서 공격도구들의 패턴을 정형화한 지식베이스를 기반으로 분석하는 시스템을 제안한다.
본 연구는 숲에 대한 태도 척도와 공격성 척도를 활용해 초등학생의 숲에 대한 태도와 인식을 살펴보고 숲에 대한 태도와 공격성의 관계를 규명하였다. 숲에 대한 태도의 구체적인 특성을 살펴보기 위해 요인분석을 실시한 결과 '숲에 대한 흥미', '숲의 보호 및 중요성' 두 개 요인으로 나타났다. 요인의 집단 간 평균비교 결과 학생들은 숲을 흥미로운 장소로 인식하기보다 숲을 보호해야 하는 중요한 공간으로 인식하였다. 숲에 대한 태도와 공격성의 상관관계 분석 결과 숲에 대한 태도가 긍정적일수록 공격성 정도가 낮은 것으로 나타났다. 숲에 대한 태도에서는 '숲의 보호 및 중요성'이 상대적으로 높은 상관성을 보였고 공격성 중에서는 특히 행동공격성이 숲에 대한 태도와 관련 있는 것으로 분석되었다.
인터넷상의 주소 고갈 문제를 해결하기 위해 기존의 IPv4 네트워크를 IPv6 네트워크로 도입하려는 계획이 국내외에서 단계적으로 추진되고 있다. IPv6 네트워크 도입으로 인해 IP 주소 부족 문제는 해결될 수 있으나 기존에 존재하던 네트워크 보안상의 문제점과는 또 다른 형태의 네트워크 공격이 야기될 수 있다는 위험성이 잠재되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경에서 발생될 수 있는 네트워크 공격을 차단하기 위한 선행 과정인 IPv6 기반의 트래픽을 효율적으로 분석하는 도구를 제안한다. 구현된 IPv6 트래픽 분석 도구는 IPv6 헤더를 이용하여 트래픽 분석 및 공격을 검출하는 방식으로 공격 검출은 추정 가능한 공격에 대해 제안한 탐지 알고리즘을 이용하고 있다.
드론과 관련된 기술의 발전으로 인하여, 다양한 민간 및 공공 산업에서 활용되는 실정이며, 이에 따라 드론 시장 역시 확대되면서 일반인들도 드론을 접하거나 활용하는 기회가 많아지고 있다. 특히, 일반인들이 접근하기 용이하고 사용하기 쉬운 WiFi 기반의 상용 드론이 생산되면서 수요 역시 증가하는 추세이다. 이와 같이, 드론이 많이 발전하는 긍정적인 측면과는 반대로, 드론에서 발생하는 다양한 취약점으로 인하여 보안 위협이 발생한다. 최근에는 WiFi 기반의 드론들을 대상으로 공개된 도구를 사용하여 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하는 연구가 진행되었으며, 공격 결과로 실제 드론이 DHCP 고갈 공격으로 인하여 IP 주소를 할당받지 못하는 보안위협이 도출되었다. 하지만, 이 연구는 대표적인 DHCP 공격 도구인 DHCPig와 Yersinia를 활용하였으며, 이 도구들은 무선이 아닌 유선 네트워크를 기반으로 제작되었기 때문에, 드론 환경에 그대로 적용하기에는 한계점이 존재하며, 실제로 발생 가능한 취약점을 검증하지 못하는 한계점도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 WiFi 기반 상용 드론을 대상으로 DHCP 고갈 공격의 취약점을 분석하기 위하여, 공개된 도구들의 문제점을 분석하고 개선함으로써, 드론 환경에서의 DHCP 고갈 공격의 가능성을 검증한다. 본 연구 결과는 DHCP를 제공하는 드론 환경의 안전성을 향상하기 위한 지표로 활용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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