The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.8
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pp.877-889
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2016
In this paper, we introduce the basic components of the Cognitive Radio Networks along with possible threats. Specifically, we investigate the SSDF (Spectrum Sensing Data Falsification) attack which is one of the easiest attack to carry out. Despite its simplicity, the SSDF attack needs careful attention in order to build a secure system that resists to it. The proposed scheme utilizes the Anomaly Detection technique to identify malicious users as well as their sensing reports. The simulation results shows that the proposed scheme can effectively detect erroneous sensing reports and thus result in correct detection of the active primary users.
MANET has a weak construction in security more because it is consisted of only moving nodes and doesn't have central management system. The DDoS attack is a serious attack among these attacks which threaten wireless network. The DDoS attack has various object and trick and become intelligent. In this paper, we propose the technique to raise DDoS detection rate by classifying abnormal traffic pattern. Cluster head performs sentinel agent after nodes which compose MANET are made into cluster. The decision tree is applied to detect abnormal traffic pattern after the sentinel agent collects all traffics and it judges traffic pattern and detects attack also. We confirm high attack detection rate of proposed detection technique in this study through experimentation.
최근 주목 받고 있는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN: Software-Defined Networks)는 기존 네트워크 운용의 비효율성과 복잡성을 근본적으로 해결하기 위해 등장한 개방형 네트워크 인프라이다. SDN 시스템이 점차 상용화, 개방화 되는 시점에서, 내재되어있는 보안적 위협을 줄이기 위하여 효율적이고 자동화된 취약점 탐지의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자동화된 소프트웨어 테스트 기법 중 하나인 퍼즈테스팅이 SDN에 적용되어야 할 이유를 살펴보고자 한다. 또한, 기존에 관련된 연구의 분석을 통해 현재 학계의 연구동향을 파악하고 앞으로의 연구 방향성을 제시한다.
As the number of applications using the internet the rapidly increasing incidence of cyber attacks made on the internet has been increasing. In the equipment of L3 DDoS attack detection equipment in the world and incomplete detection of application layer based intelligent. Next-generation networks domestic product in high-performance wired and wireless network threat response techniques to meet the diverse requirements of the security solution is to close one performance is insufficient compared to the situation in terms of functionality foreign products, malicious code detection and signature generation research primarily related to has progressed malware detection and analysis of the research center operating in Window OS. In this paper, we describe the current status survey and analysis of the latest variety of new attack techniques and analytical skills with the latest cyber-attack analysis prejudice the security situation.
As the number of applications using the internet the rapidly increasing incidence of cyber attacks made on the internet has been increasing. In the equipment of L3 DDoS attack detection equipment in the world and incomplete detection of application layer based intelligent. Next-generation networks domestic product in high-performance wired and wireless network threat response techniques to meet the diverse requirements of the security solution is to close one performance is insufficient compared to the situation in terms of functionality foreign products, malicious code detection and signature generation research primarily related to has progressed malware detection and analysis of the research center operating in Window OS. In this paper, we describe the current status survey and analysis of the latest variety of new attack techniques and analytical skills with the latest cyber-attack analysis prejudice the security situation.
With the development of network technologies, the security to protect organizational resources from internal and external intrusions and threats becomes more important. Therefore in recent years, the anomaly detection algorithm that detects and prevents security threats with respect to various security log events has been actively studied. Security anomaly detection algorithms that have been developed based on rule-based or statistical learning in the past are gradually evolving into modeling based on machine learning and deep learning. In this study, we propose a deep-autoencoder model that transforms LSTM-autoencoder as an optimal algorithm to detect insider threats in advance using various machine learning analysis methodologies. This study has academic significance in that it improved the possibility of adaptive security through the development of an anomaly detection algorithm based on unsupervised learning, and reduced the false positive rate compared to the existing algorithm through supervised true positive labeling.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.3
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pp.107-117
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2009
Network administrator recognizes the abnormal phenomenon in the managed network by using the alert messages generated in the security devices including the intrusion detection system, intrusion prevention system, firewall, and etc. And then the series of task, which searches for the traffic related to the alert message and analyzes the traffic data, are required to determine where the abnormal phenomenon is the real network security threat or not. There are many alert messages to have to inspect in order to determine the network security situation. Also the much times are needed so that the network administrator can analyze the security condition using existing methods. Therefore, in this paper, we proposed an efficient method for analyzing network security situation using visualization. The proposed method monitors anomalies occurred in the entire IP address's space and displays the detail information of a security event. In addition, it represents the physical locations of the attackers or victims by linking GIS information and IP address. Therefore, it is helpful for network administrator to rapidly analyze the security status of managed network.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1067-1075
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2015
With the recent increase of the number of mobile game users, the side effects such as the manipulation of game points, levels and game speed and payment fraud are emerging. Especially, the emulators which make it possible for mobile applications to run on PC is a great threat to mobile game security since debugging specific game application or automating the game playing can be done easier with them. Therefore, we research the efficient ways to detect widely used Android Emulators such as BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave and ARC Welder from the perspective of client(app), game server and network to reduce threat to mobile game security.
The control network has been operated in a closed. But it changes to open to external for business convenience and cooperation with several organizations. As the way of connecting with user extends, the risk of control network gets high. Thus, in this paper, proposed the technique of an anomalous event detection using white-list for control network security and minimizing the cyber threats. The proposed method can be collected and cataloged of only normal data from traffic of internal network, control network and field devices. Through way to check the this situation, we can separate normal and abnormal behavior.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.105-112
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2005
As the development of information telecommunication technology and thus the information sharing and opening is accelerated, If system is exposed to various threatener and the avrious security incident is rasing its head with social problem. As countermeasure, to protect safely and prepare in the attack for a system from a be latent security threat, various security systems are been using such as IDS, Firewall, VPN etc.. But, expertise or expert is required to handle security system. The module, implemented in this paper, is based on Windows XP, like Linux and Unix, and has effect integrity and non-repudiation for a file.
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