• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.117-123
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• 2023

최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.40-44
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• 2000

최근의 네트워크를 통한 침입과 유형은 갈수록 다양화되고 있으며, 지능적으로 변하고 있다. 그러나 외부의 침입자뿐만 아니라 내부의 권한 오용으로 인한 침입의 탐지도 중요시되고 있으며, 그에 따른 운영체제와 네트워크 분야의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되어 어느 정도의 성과를 얻고 있다. 그러나 데이터베이스의 보안은 데이터베이스 관리시스템에 거의 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 효과적으로 모델링하기 위해서 데이터마이닝 기법인 연관규칙과 순차패턴을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 추출하였다. 결과적으로 외부침입자 및 내부의 권한 오용자에 대한 비정상행위를 효과적으로 판정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2093-2096
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• 2003

정보통신 구조의 확산 및 기술이 발전함에 따라 전산 시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있는 실정이다. 이에 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 특히, 시스템 호출 감사자료 척도에 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만, 이는 일정한 임계값 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 본 논문에서는, 이러한 침입탐지 시스템의 맹점을 보완하기 위하여 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 변화를 분석한 후, 어떤 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 시스템의 가능성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1109-1112
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• 2006

DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷 침해가운데 가장 위협적인 공격들 중 하나이며 이러한 공격을 실시간으로 탐지하기 위한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 하지만 기존의 탐지 메커니즘이 가지고 있는 높은 오탐지율은 여전히 보완해야할 과제로 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS공격 탐지의 근거로 사용된 기존의 트래픽 볼륨(traffic volume), 엔트로피(entropy), 그리고 카이제곱(chi-square)을 이용한 비정상 행위탐지(Anomaly detection)방식의 침임탐지시스템이 가지는 오탐지율(false alarm rate)을 개선할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 공격 탐지 시 프로토콜, TCP 플래그(flag), 그리고 포트 번호를 이용하여 네트워크 관리자에게 보다 자세한 공격 정보를 제공함으로써 효율적으로 공격에 대처할 수 있는 시스템을 설계한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.95-101
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• 2019

4차 산업혁명시대와 사물인터넷의 시대로 접어들면서 다양한 서비스가 빠르게 성장하고 있으며 관련된 다양한 연구가 활발히 진행중에 있다. 그중에서도 사물인터넷에서 사용이 되고 있는 다양한 디바이스에 대한 비정상행위에 대한 연구도 진행이 되고 있다. 초연결의 사회에서 하나의 잘못된 디바이스로 인한 피해가 발생하면 다양하게 연결되어 있는 시스템에 심각한 영향을 줄 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 사물인터넷 환경에서 디바이스에 대한 안전성을 높일 수 있는 방법과 안전하게 디바이스와 서비스를 이용하 수 있는 방법에 대하여 안티디버깅 기법, 이상 프로세스 탐지 기법, 백도어 탐지 기법 등 여러 가지 비정상적인 행위로 인한 위협요소에 대응하기 위한 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1194-1196
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신에 침입 탐지 시스템을 사용하는 것은 중대한 트레이드-오프를 갖는다. 강력한 보안 서비스를 적용할 경우 시스템의 성능이 저하될 수 있으며, 시스템 성능을 위해 보안 서비스의 수준을 낮출 경우 시스템이 안전하지 못할 수 있다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 시스템의 경우 짧은 시간 동안 엄청난 양의 보안 로그가 쌓이기 때문에 무작정 보안 로그를 작성하는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 사용자 행위를 기준으로 비정상 정도를 판단하고 이를 바탕으로 멀티-레벨의 보안 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.637-640
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• 2006

본 논문에서는 HTTP 요청, 응답 헤더정보 분석을 통해, 실시간으로 웹 공격을 탐지하는 시각화도구를 제안한다. 공격 탐지기법은 이상, 오용 탐지 기법을 통합한 방식이다. 이상 탐지는 헤더정보의 Refer와 Uri 필드를 이용한 베이지언 분포를 통한 확률 값을 이용하였으며, 오용탐지는 Snort의 공격 시그너쳐의 웹 공격부분을 사용하였다. 공격 탐지 정보의 효율적인 전달을 위해, 시각화를 GUI로 구현하였다. 본 논문에서는 사용자 에이전트의 비정상 행위 감시, 빈도 분석, 공격 에이전트 위치추적을 실시간으로 시각화하여 표현하는 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.87-94
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• 2017

최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.9-18
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• 2015

최근에는 스마트폰과 같이 임베디드 형태로 다양한 장소에서 서비스를 제공하는 어플리케이션의 수가 늘어나는 추세이다. 기존의 고정된 장소에서의 실행 환경보다 서비스 실행 중 상태가 동적으로 변할 수 있다는 점으로 인해 실행 중 오작동이 발생할 수 있다. 이 문제를 다루기 위하여 본 연구에서는 레거시 소프트웨어 시스템을 대상으로 메서드 수준의 오작동 탐지 기능의 구축기법을 제안한다. 기존의 문맥 의존적 행위 모델 기반으로 비정상 행위를 탐지하는 방식 메서드 수준의 탐지에 적용 시 거짓 양성의 발생 비율 증가, 모니터링 오버헤드 증가 등의 문제가 발생 가능하다. 이를 향상하기 위해 본 연구에서는 문맥 독립적 행위 모델 기반 오작동 탐지(Context-Insensitive Behavior Model-based Failure Detection, CIBFD) 기법을 제안한다. 사례 연구를 통해 기존 연구 대비 탐지 결과를 비교 분석하고, 어플리케이션 도메인 별 기법의 효용성을 분석한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권2호
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• pp.119-124
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• 2003

침입 탐지 기법에 있어서 유한상태기계(finite automata)를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이전 연구에서는 프로세스를 오토마타로 프로파일링 하기 위해 빈번한 시스템 콜 서열(system call sequence)을 매크로(macro)로 치환하고, 이러한 서열을 인식하는 오토마타를 수작업으로 생성하였다. 본 논문에서는 이러한 오토마타를 자동적으로 생성할 수 있도록, 서열 정합(sequence alignment)을 수행하고 스트링으로부터 반복되는 패턴들을 찾아내어 프로세스들로부터 매크로를 추출하고 오토마타를 생성해내는 방법을 제안한다. 생성된 오토마타가 침입탐지에 효과적으로 이용될 수 있음을 실험을 통하여 보였다.