• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.6
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• pp.91-98
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• 2010

NAC(Network Access Control) has been developed as a solution for the security of end-point user, to be a target computer of worm attack which does not use security patch of OS and install Anti-Virus, which spreads the viruses in the Intra-net. Currently the NAC products in market have a sufficient technology of pre-connect, but insufficient one of post-connect which detects the threats after the connect through regular authentication. Therefore NAC users have been suffered from Zero-day attacks and malware infection. In this paper, to solve the problems in the post-connect step we generate the normal behavior profiles using the traffic information of each host, host information through agent, information of open port and network configuration modification through network scanner addition to authentication of host and inspection of policy violation used before. Based on these we propose the system to detect the hosts infected malware.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.21 no.3
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• pp.17-24
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• 2012

This paper suggests Effectiveness Evaluation Methods of DDoS attacks countermeasures model by simulation. According to the security objectives that are suggested by NIST(National Institute of Standards and Technology), It represents a hierarchical Effectiveness Evaluation Model. we calculated the weights of factors that security objectives, security controls, performance indicator through AHP(Analytic Hierarchy Process) analysis. Subsequently, we implemented Arena Simulation Model for the calculation of function points at the performance indicator. The detection and protection algorithm involve methods of critical-level setting, signature and anomaly(statistic) based detection techniques for Network Layer 4, 7 attacks. Proposed Effectiveness Evaluation Model can be diversely used to evaluate effectiveness of countermeasures and techniques for new security threats each organization.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.197-216
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• 2022

With the development of Internet and mobile technology and the spread of social media, a large amount of information is being generated and distributed online. Some of them are useful information for the public, but others are misleading information. The misleading information, so-called 'fake news', has been causing great harm to our society in recent years. Since the global spread of COVID-19 in 2020, much of fake news has been distributed online. Unlike other fake news, fake news related to COVID-19 can threaten people's health and even their lives. Therefore, intelligent technology that automatically detects and prevents fake news related to COVID-19 is a meaningful research topic to improve social health. Fake news related to COVID-19 has spread rapidly through social media, however, there have been few studies in Korea that proposed intelligent fake news detection using the information about how the fake news spreads through social media. Under this background, we propose a novel model that uses Graph2vec, one of the graph embedding methods, to effectively detect fake news related to COVID-19. The mainstream approaches of fake news detection have focused on news content, i.e., characteristics of the text, but the proposed model in this study can exploit information transmission relationships in social engagement networks when detecting fake news related to COVID-19. Experiments using a real-world data set have shown that our proposed model outperforms traditional models from the perspectives of prediction accuracy.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.173-176
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• 2002

광대역 네트워크의 보급과 더불어, 많은 인터넷 사용자의 꾸준한 증가를 통해 국내의 인터넷 환경은 세계적으로도 상당한 규모가 되었다. 이러한 급격한 인터넷의 증가와 비례해서, 이의 결함을 이용한 해킹 건수가 급격히 증가하고 있다. 과거 서버환경에 대한 해킹시도에서 초고속 네트워크환경의 구성원인 개인 클라이언트 시스템에 대한 바이러스, 해킹 등을 이용한 불법적인 공격이 증가하고 있다. 또한, 상대적으로 보안에 무지한 일반 개인 사용자들을 위협하는 비정상적인 악성코드들이 쉽게 접촉할 수 있는 인터넷 환경에 유보되고 있고, 날로 전문화되고, 지능화된 악성코드 기법이 개발되고 있으나, 이에 대한 보안기술이 적절하게 대응하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 악성 코드 대응을 위해서 악성코드기법에 대한 계속적인 분석과 이에 적절한 대응이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.643-645
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• 2004

네트워크가 복잡해지면서 다양한 형태의 위험에 노출된다. 일반적인 보안 솔루션으로 사용하는 방화벽(Firewall)이나 침입탐지시스템(IDS)은 허가받지 않은 외부의 접속이나 알려진 공격만을 차단하는 단순하고 수동적인 시스템이다. 이에 반해 허니팟은 웹서버와 같은 실제 Front-End 시스템과 유사하거나, 밀접한 관련을 갖고 직접적으로 반응하므로 신뢰성 높은 실시간 정보를 얻을 수 있어서 관리자가 다양한 위협에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있다. 실제로 웜이나 DRDoS(Distributed Reflection DoS)등 수분만에 네트워크를 점유하는 자동화 공격과 함께 시스템 구성 취약점을 파고들거나 계정 획득을 통한 DB서버 등의 Back-End 시스템에 대한 수동 공격이 혼재한다. 따라서 시스템 전반적인 관리의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 그간의 실험결과를 바탕으로 가상 머신으로 허니팟을 구성하고 특성별로 포트를 분리하여 관리하는 허니넷을 제안하고자 한다 이를 통해 1) 유연한 보안 시스템 구성이 가능하고 2) 관리 효율이 높아지며 3) 하드웨어 도입 비용 절감을 통해 시스템의 TCO(Totai Cost of Ownership)를 감소시키는 효과를 기대할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.902-904
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• 2024

엣지-클라우드 통신네트워크에서의 지속 가능한 사이버 보안 솔루션을 개발하기 위한 연구는 중요성을 갖는다. 최근의 기술 발전으로 인해 엣지 디바이스와 클라우드 서비스 간의 통신이 활발해지면서 보안 위협이 증가하고 있다. 이에 따라 연합 강화 학습과 같은 첨단 기술을 활용하여 보안 취약점을 탐지하고 대응하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 엣지-클라우드 환경에서의 보안 취약점을 식별하고 대응하기 위해 연합 강화 학습을 기반으로 한 솔루션을 제안한다. 이를 통해 네트워크의 안전성을 보장하고 사이버 공격에 대응할 수 있는 기술을 개발하기 위해, 엣지-클라우드 환경에서의 보안 취약점을 식별하고 대응하기 위해 연합 강화 학습 기반으로 한 솔루션을 소개한다.

• Convergence Security Journal
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• v.5 no.4
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• pp.1-6
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• 2005

Today the malicious approach and information threat against a network system increase and, the demage about this spread to persnal user from company. The product which provides only unit security function like an infiltration detection system and an infiltration interception system reached the limits about the composition infiltration which is being turn out dispersion anger and intelligence anger Necessity of integrated security civil official is raising its head using various security product about infiltration detection, confrontation and reverse tracking of hacker. Because of the quantity to be many analysis of the event which is transmitted from the various security product and infiltration alarm, analysis is difficult. So server is becoming the charge of their side. Consequently the dissertation will research the method to axis infiltration alarm data to solve like this problem.

• Convergence Security Journal
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• v.12 no.3
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• pp.59-65
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• 2012

Clouding computing which is developing newly as IT and network technology develops become changed to internet and service environment of company. Especially, it can lend IT resource at low costs and no need to build up infra. Clouding computing environment become popular more and more because various computing environment using virtualization is provided. The attack threat range also becomes wider in proportion to broaden various connection ways and service supply range at these clouding computing. Therefore, intrusion detection system which can protect resource from various attack having malignant attempts is necessary. In this study, we analyzed about characteristic of intrusion detection system at cloud computing environment having big damage than other computing environment when intrusion happen by sharing of resource and virtualization.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.893-897
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• 2005

최근의 정보보호 환경에서는 자신의 관리 도메인 내로 침입하게 되는 공격을 어떻게 잘 탐지 할 것인가와 탐지된 공격을 어떻게 효율적으로 차단하여 자신의 도메인을 잘 보호할 것인가에 초점이 맞추어 있다. 따라서 탐지된 침입의 공격자에 대한 대응도 자신의 도메인 경계에서 해당 트래픽을 차단하는 수동적인 방법 이외에는 별다른 방법이 없는 상태이고, 이 경우 자신의 도메인에서 파악한 침입자정보를 바탕으로 자신의 도메인 입구에서만 해당 트래픽을 차단함으로써 침입자는 자유로이 인터넷을 이용할 수 있을 뿐만 아니라 다른 공격 기술이나 공격 루트를 이용한 제2, 제3의 공격이 이루어 질수 있다. 반면 인터넷을 이용한 경제 활동 및 그 액수가 점차 증가함에 따라 사이버 공격으로 입게 되는 피해는 점차 기업의 생존을 위협하는 수준에 도달하고 있다. 따라서 해킹에 능동적으로 대응할 수 있는 기술이 요구된다고 할 수 있으며, 능동적인 해킹 방어를 위한 가장 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 기술을 활용할 수 있어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 역추적 기술들은 인터넷이 보유한 다양성을 극복하지 못하여 현재의 인터넷 환경에 적용하는데 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.543-546
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• 2023

봇넷은 지속적으로 사이버 범죄에 이용되고 있으며 네트워크 환경에 큰 위협이 되고 있다. 기존에는 봇들이 C&C 서버와 통신하는 것을 방지하기 위해 블랙리스트를 기반으로 DNS 서버에서 봇넷 도메인을 탐지하는 방식을 주로 사용하였다. 그러나 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 이용하는 봇넷이 증가하면서 기존에 사용하던 블랙리스트 기반의 도메인 차단 방식으로는 더 이상 봇넷 도메인을 효율적으로 차단하기 어려워졌다. 이에 따라 봇넷 도메인 생성 알고리즘을 통해 생성되는 도메인의 특성을 분석하고 이를 토대로 봇넷 도메인을 식별하고 차단하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히 연속적인 데이터 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 봇넷 도메인의 특징을 효과적으로 추출하고 정확도가 높은 탐지 모델을 구축하고자 하는 연구가 주를 이루고 있으며, 탐지뿐만 아니라 봇넷 그룹(Family) 분류까지 연구가 확장되고 있다. 이에 본 논문에서는 봇넷 도메인 생성 알고리즘에 의해 생성되는 봇넷 도메인을 식별 및 분류하기 위해 딥러닝 기술을 적용한 최근 연구 동향을 조사하고 앞으로의 연구 방향성을 논의하고자 한다.