본 연구에서는 휴대폰에서 원 링 (one ring) 방식의 스팸 전화에 대응하기 위한, 두 가지의 간단하면서도 효과적인 대응 방법들을 제시하고자 한다. 첫 번째 대응 방안은 휴대폰 단말기 기반의 수동적인 감지 방법으로, 사용자의 휴대폰 터미널에 전화벨이 울린 시간을 디스플레이하는 방안이다. 원 링 스팸은 울리는 시간이 매우 짧기 때문에, 터미널에 나타나는 벨 울림 시간은 사용자로 하여금 부재중 전화에 대해서 응답 전화를 해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 두 번째 대응 방안은 기본적으로 블랙 리스트를 관리하는 서버 기반의 적극적인 대응 방법으로 스패머에게 적극적으로 보복을 하는 것이다. 이 방안을 구현하기 위해서는, 원 링 스팸 전화번호 데이터베이스에서 블랙 리스트를 휴대폰으로 다운받은 후, 블랙 리스트에 등록된 번호에서 전화가 오면 자동으로 전화를 받았다가 바로 끊는다. 이로써, 스패머가 자신의 제품을 알리지 못하고 전화비를 지불하게 되는 것이다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.2
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pp.397-405
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2018
Blacklist-based tools are most commonly used to effectively detect suspected malicious processes. The blacklist-based tool compares the malicious code extracted from the existing malicious code with the malicious code. Therefore, it is most effective to detect known malicious codes, but there is a limit to detecting malicious code variants. In order to solve this problem, the necessity of a white list-based tool, which is the opposite of black list, has emerged. Whitelist-based tools do not extract features of malicious code processes, but rather collect reliable processes and verify that the process that checks them is a trusted process. In other words, if malicious code is created using a new vulnerability or if variant malicious code appears, it is not in the list of trusted processes, so it can effectively detect malicious code. In this paper, we propose a method for effectively building a whitelist through research that collects reliable processes in the macOS operating system.
정보화에 대한 의존도가 심화됨에 따라 사이버상의 테러는 기업과 국가안보를 위협하는 단계에까지 이르렀으나 아직까지 이를 방어하기 위한 정보보호시스템은 침해사고에 대한 정보가 공유되지 못하고 독립되어 운영되고 있는 실정이다. 이에 기업과 국가는 물론 전세계에서 발생되는 실시간 위협 상황에 대해 조기분석과 대응을 위한 정보공유의 필요성이 무엇보다 강조되고 있다. 본 논문에서는 종합침해사고대응시스템에서 침해사고에 대한 실시간 분석 및 대응을 위한 중요자인인 블랙리스트 DB 구축방법과 관리방안을 제시하였다. 인터넷상에서 광범위하고 지속적인 공격을 시도하는 공격 IP정보를 효율적으로 판별하고 추출한 IP를 실시간으로 자동대응할 수 있는 모델을 제안하였으며 사고 시나리오를 통해 통해 검증하였다.
Kim, Chang-hong;Choi, Dae-young;Yi, Jeong-hyun;Kim, Jong-bae
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.346-349
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2014
Currently, the growing cyber threat continues, the damage caused by the evolution of malicious code incidents become more bigger. Such advanced attacks as APT using 'zero-day vulnerability' bring easy way to steal sensitive data or personal information. However it has a lot of limitation that the traditional ways of defense like 'access control' with blocking of application ports or signature base detection mechanism. This study is suggesting a way of controlling application activities focusing on keeping integrity of applications, authorization to running programs and changes of files of operating system by hardening of legitimate resources and programs based on 'white-listing' technology which analysis applications' behavior and its usage.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.1258-1261
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2007
온라인 피싱과 같은 경제적 목적의 정보 수집 행위들이 급격히 증가하고 있는 가운데, 위험 사이트 정보를 관리하는 블랙리스트 기반의 대응과 신뢰할 수 있는 사이트를 기반으로 하는 화이트 리스트 접근 방법이 활용되고 있다. 그러나 블랙리스트 기반 방법은 피싱 사이트의 유효시간을 볼 때 비현실적이며, 화이트 리스트 접근 방법은 인증된 사이트 내에 존재하는 악성 웹 페이지나 악성 사이트로 유도되는 피싱 메일에는 대응하기 어렵다. 이 논문에서는 화이트 리스트 접근 방법을 보완하기 위해 사용자 웹 페이지의 위험도를 정량화 할 수 있는 웹 페이지 위험도 산정 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.1111-1114
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2007
해들 거듭하면서 피싱 사이트의 수는 지속적으로 증가하고 이로 인한 피해가 끊임없이 보고 되고 있는 가운데, 보안업체들은 블랙리스트 데이터베이스를 이용한 피싱 방지 브라우저 플러그인을 제안, 공급하고 있다. 한편, 2007 년 APWG 에 의한 보고에 따르면 피싱 사이트의 평균 수명은 짧게는 몇 시간에서 길게는 30 일 이내로 평균 3.8 일 밖에 되지 않는 것으로 보고 되었다. 이는 블랙리스트 데이터베이스를 이용하는 기존 안티피싱 플러그인이 신규 피싱 사이트에 대해서는 대처 할 수 없는 한계를 가지고 있음을 의미한다. 피싱 사이트의 라이프사이클을 가만하여 실시간 사이트의 진위 여부를 판단하고, 사용자 정보 유출을 방지하는 것이 시급함에도 불구하고 지금까지의 안티피싱 플러그인은 실시간 사이트 진위 여부를 판단할 수 없어 신규 피싱 사이트에 대처하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 Whois 와 DNS 정보를 활용하여 실시간 사이트의 진위여부를 판단하는 개선된 안티피싱 기법(RealURL)을 제안한다. 또한 제안하는 기법은 사용자의 적극적인 개입을 유도하는 브라우저 플러그인으로 구현 되었다. RealURL 은 기존 블랙리스트를 데이터베이스를 이용한 방법을 탈피하여 사이트의 진위여부를 실시간 판단하는 새로운 방법으로 사용될 수 있다.
This study aims to analyze the profitability of Robo-Advisors portfolio combined with the analysts' forecasts on the Korean stock prices. Sample stocks are 8 blue-chips and sample period is from 2003 to 2019. Robo-Advisor portfolio was suggested using the Black-Litterman model combined with the analysts' forecasts and its profitability was analyzed. Empirical result showed the suggested Robo-Advisor algorithm produced 1% annual excess return more than that of the benchmark. The study documented that the analysts' forecasts had an economic value when applied in the Robo-Advisor portfolio despite the prevalent blames from investors. The profitability on small or medium-sized stocks will need to be analyzed in the Robo-Advisor context because their information is relatively less known to investors and as such is expected to be strongly influenced by the analysts' forecasts.
Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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1996.06a
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pp.609-612
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1996
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[게시일 2004년 10월 1일]
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