• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.161
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• pp.56-67
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• 2012

• Fire Science and Engineering
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• v.34 no.1
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• pp.89-102
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• 2020

Chemical terrorism using toxic and flammable gases, which could be fatal to the health of the human body, poses a serious threat to the security of most advanced countries, as well as those that are suffering from local disputes, due to the asymmetric information that exists between terrorist actors and victims. The countermeasures against chemical terrorism can be roughly divided into three stages: prevention, response, and probation. The critical factors for each professional response agency, and the personnel that determine the degree and range of chemical terrorism damage, are performing missions successfully in the process of the prevention and the response stage against chemical terrorism. To do this, conducting objective and systematical assessments on facilities that could potentially be the subject of chemical terrorism is more important than anything. In this study, we compared the existing domestic and foreign vulnerable classification systems for chemical terrorism, reviewed the current direction of improvement in domestic classification systems, and suggested more scientific and systematic methodologies through the vulnerability assessment on an actual public facility sample.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.1
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• pp.108-116
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• 2019

In this paper, we propose a method to apply artificial intelligence technology efficiently to integrated security control technology. In other words, by applying machine learning learning to artificial intelligence based on big data collected in integrated security control system, cyber attacks are detected and appropriately responded. As technology develops, many large capacity Is limited to analyzing individual logs. The analysis method should also be applied to the integrated security control more quickly because it needs to correlate the logs of various heterogeneous security devices rather than one log. We have newly proposed an integrated security service model based on artificial intelligence, which analyzes and responds to these behaviors gradually evolves and matures through effective learning methods. We sought a solution to the key problems expected in the proposed model. And we developed a learning method based on normal behavior based learning model to strengthen the response ability against unidentified abnormal behavior threat. In addition, future research directions for security management that can efficiently support analysis and correspondence of security personnel through proposed security service model are suggested.

• Review of KIISC
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• v.18 no.5
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• pp.84-98
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• 2008

인터넷의 보편화와 사용자 증가는 현실 생활들의 대부분에 활동을 인터넷에서 가능토록하고 있다. 특히, 인터넷 뱅킹은 자금이 전자적으로 이동하는 중요 행위로서, 지속적으로 증가하는 보안위협으로부터 대응하기 위해 수많은 인증방법이 고안되어 사용되고 있다. 인터넷 뱅킹의 전체적인 보안성을 향상하기 위해서 사용자 인증 방법으로부터, 안전한 전송방법에 이르기까지 다양한 보안 솔루션들이 종단간 유기적으로 구성되어 제공되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술들 중 국내외에서 사용되는 다양한 인증 기법들을 조사하여 분석하고, 지속적으로 증가하는 보안위협에 효과적으로 대응할 수 있는 대응 기술에 대한 사례를 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.5
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• pp.390-402
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• 2014

This study, based upon the Sturges' crisis stages, examines the crisis response communication strategies of Korea Professional Football League(KPFL) for the K-league match-fixing case as well as the frequency of related news articles and the source of information. To explore the crisis response communication strategies the Korea Professional Football League used, a total of 118 news articles were analyzed using the content analysis and frequency analysis. The unit of analysis for crisis response communication strategies is sentence. The frequency of news articles based upon the crisis stages shows highest rate at the acute crisis stage. The source of information for news reports shows that KPFL was one of the major sources of the news reports. KPFL's crisis response communication strategy throughout all stages of the crisis stage shows that corrective action strategy was used highest ratio. In particular, the crisis response communication strategy between team, player and KPFL was shown lack of consistency throughout all crisis stages. Implication and future research direction for the results are discussed.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.4
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• pp.55-63
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• 2021

Recently, the incidence rate of malicious codes is over tens of thousands of cases, and it is known that it is almost impossible to detect/respond all of them. This study proposes a method for detecting multiple behavior patterns based on a graph database as a new method for dealing with malicious codes. Traditional dynamic analysis techniques and has applied a method to design and analyze graphs of representative associations malware pattern(process, PE, registry, etc.), another new graph model. As a result of the pattern verification, it was confirmed that the behavior of the basic malicious pattern was detected and the variant attack behavior(at least 5 steps), which was difficult to analyze in the past. In addition, as a result of the performance analysis, it was confirmed that the performance was improved by about 9.84 times or more compared to the relational database for complex patterns of 5 or more steps.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.172-174
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• 2001

침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.6
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• pp.22-31
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• 2009

최근의 컴퓨터 통신 기술은 인터넷 기반으로 이루어지고 있으며 정치 경제 문화 등 사회 전 분야에 있어서 주요 기반 인프라를 구축하는데 없어서는 안 되는 핵심 요소 기술로 자리 잡았다. 이러한 인터넷상에서 기존의 악성코드와는 차별화되는 외부 공격자의 명령 제어를 받는 악성 네트워크인 봇넷이 인터넷 서비스의 보안 위협으로 등장하게 되었다. 최근의 봇넷은 매우 빠르게 진화하고 있으며 봇넷을 이용한 스팸 메일, 개인 정보 탈취, 금품 갈취형 분산 서비스 거부 공격 등은 사이버상의 공격을 주도하는 주요 이슈로 부상하였다. 본 연구에서는 이러한 봇넷의 악성 행위 동향과 함께 이에 대응할 수 있는 기술에 대해서 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2125-2128
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• 2003

알려진 공격 방법에 대해서는 다양한 방법으로 공격을 탐지하여 적절한 대응을 할 수 있는 반면 알려지지 않은 방법에 의한 공격은 침입탐지 시스템에서 공격 자체를 인식하지 못하므로 적절한 대응을 할 수 없게 된다. 따라서 비정상행위에 대한 탐지를 위해 데이터마이닝 기술을 이용하여 새로운 유형의 공격을 추출하고자 하였다. 특히 대용량의 데이터에 공통적으로 나타나는 순차적인 패턴을 찾는 순차분석 기법 중 PrefixSpan알고리즘을 적용하여 비정상 행위 공격을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.703-705
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• 2003

파일 무결성 검사는 시스템 자원의 안정성 여부를 판단할 수 있는 가장 확실한 방법이지만, 감사가 이루어질 때마다 매번 모든 데이터를 검사해야 하며, 관리자의 역량에 않은 부분을 의존하였다. 이는 최대한 빠른 대응을 요하는 침입 복구 시스템에 적합하지 않다. 또한 손상 자원의 복구에 필요한 자원의 상태 정보는 수집 가능하지만, 침입을 차단하기 위해서 침입 행위 주체에 대한 정보는 수집할 수 없다. 위의 두가지 문제를 해결하기 위해 파일 무결성 검사와 시스템 호출 감시 기법을 연동한다. 시스템 호출 강시를 통해서 자원에 대한 침입 행위 주체의 정보를 수집하고 파일 무결성 검사를 하여, 침입 차단 및 복구를 위한 감사 자료를 수집한다. 또한 보다 효과적으로 침입을 탐지하고 복구하기 위하여 여러 침입 탐지 시스템과 연동하여 침입 복구 시스템을 구성할 수 있도록 탐지 메시지를 IDMEF 형식으로 보고한다.