Park, DaeKyeong;Shin, DongIl;Shin, DongKyoo;Kim, Sangsoo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.7
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pp.271-278
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2021
As the current cyber attacks become more intelligent, the existing Intrusion Detection System is difficult for detecting intelligent attacks that deviate from the existing stored patterns. In an attempt to solve this, a model of a deep learning-based intrusion detection system that analyzes the pattern of intelligent attacks through data learning has emerged. Intrusion detection systems are divided into host-based and network-based depending on the installation location. Unlike network-based intrusion detection systems, host-based intrusion detection systems have the disadvantage of having to observe the inside and outside of the system as a whole. However, it has the advantage of being able to detect intrusions that cannot be detected by a network-based intrusion detection system. Therefore, in this study, we conducted a study on a host-based intrusion detection system. In order to evaluate and improve the performance of the host-based intrusion detection system model, we used the host-based Leipzig Intrusion Detection-Data Set (LID-DS) published in 2018. In the performance evaluation of the model using that data set, in order to confirm the similarity of each data and reconstructed to identify whether it is normal data or abnormal data, 1D vector data is converted to 3D image data. Also, the deep learning model has the drawback of having to re-learn every time a new cyber attack method is seen. In other words, it is not efficient because it takes a long time to learn a large amount of data. To solve this problem, this paper proposes the Siamese Convolutional Neural Network (Siamese-CNN) to use the Few-Shot Learning method that shows excellent performance by learning the little amount of data. Siamese-CNN determines whether the attacks are of the same type by the similarity score of each sample of cyber attacks converted into images. The accuracy was calculated using Few-Shot Learning technique, and the performance of Vanilla Convolutional Neural Network (Vanilla-CNN) and Siamese-CNN was compared to confirm the performance of Siamese-CNN. As a result of measuring Accuracy, Precision, Recall and F1-Score index, it was confirmed that the recall of the Siamese-CNN model proposed in this study was increased by about 6% from the Vanilla-CNN model.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.883-885
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2002
오늘날 인터넷 기술이 급격한 성장과, 인터넷을 통한 조직과 개인의 사회적 활동의 증가에 따라 인터넷에 대한 우리의 생활 의존도가 점차로 커지고 있으며 이에 따른 역작용으로 침해사고 및 정보의 유출, 파괴, 서비스방해, 위조, 변조 등의 컴퓨터범죄가 날로 증가하여 심가한 사회문제로 대두되고 있다. 사이버 공간에서 전산망을 보호하기 위해서 사용자 인증, 무결성 점검, 침입탐지, 파이어 월 등 다양한 기술이 사용되고 있다, 하지만 가장 우선시 되어야 하는 것은 공격의 목표가 되는 시스템의 보안 취약점을 찾아내고 이를 제거하는 작업이라고 할 수 있다, 이 논문에서는 대학 전산망의 확대와 해킹기술은 급속히 발달하고 있지만 이에 비해 대학 전산망 보호를 위한 보안장비 및 관리자/사용자들의 보안 지식 및 기술은 절대적으로 부족한 실정을 감안해서, 내부 사용자들이 자신의 취약점을 쉽게 점검 및 해결할 수 있고, 관리자들이 전산망의 취약점을 파악하는데 효과적인 시스템을 제안한다.
DNS는 인터넷 주소 자원 관리의 핵심으로 다양한 인터넷 서비스의 근간이 되는 중요한 자원이다. 인터넷의 급속한 발전과 함께 사이버 공격의 다양하고 지능적인 발전으로 인해 DNS에 대한 위협이 날로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 DNS의 보안 문제점을 살펴보고 이러한 보안 문제점을 해결할 수 있는 보안 기술로써 DNS 프로토콜 보안 기술과 DNS 서비스 보안 기술에 대해 논의한다. DNS 서비스 보안은 DNS 프로토콜 보안과 네트워크 전반에 걸쳐 이루어지는 통합보안 관리 시스템과의 상호 연계를 통해 극대화 될 수 있다.
유무선 인터넷이 보편화되고 이용이 확산되면서 금융권에서는 고객의 편의성 증진을 위해 영업점의 상당한 업무를 인터넷뱅킹과 모바일뱅킹 등을 이용하여 처리할 수 있는 IT환경을 제공하고 있다. 이러한 Endpoint 환경의 변화는 점점 더 지능화되고 있는 사이버 공격 기술로 보안 위협이 증대되고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 본 연구에서는 Reverse sandboxing 기술과 화이트리스트 기반의 보안 기술이 내장된 커널 수준의 TSX(Trusted Security Extension)기술을 통하여 맬웨어가 감염된 상태에서도 안전하게 전자금융거래를 할 수 있는 Endpoint 환경을 제공한다.
5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.123-126
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2013
Access control system, when operating the infrastructure manager and the permissions for the user to clearly define the terminology that is. Various IT incidents still happening frequently occur, and these incidents in order to prevent the situation of access control is needed. In this study, the Copy command by hackers hacking incidents, such as walking dangerous limits for instructions attacks in advance, and also the internal administrator accident accidental limit command to walk off the risk in advance and even if the incident occurred access to the command history log and post it as evidence through the analysis techniques that can be utilized are described.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.752-754
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2016
Power is compared to the overall share of energy continues to increase, so as a way for efficient demand management and value added according to the AMR system was introduced. But there is a risk in a variety of external attack, such as when you use the remote meter reading system, cyber attacks and hacking. It is considered that the measures sought, which can be used to prevent or pre safer urgent. In this paper, I want to point out the current research trends and issues of security authentication technology of remote meter reading system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.6
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pp.1351-1364
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2019
When SCADA is exposed to cyber threats and attacks, serious disasters can occur throughout society. This is because various security threats have not been considered when building SCADA. The bigger problem is that it is difficult to patch vulnerabilities quickly because of its availability. Digital forensics procedures and techniques need to be used to analyze and investigate vulnerabilities in SCADA systems in order to respond quickly against cyber threats and to prevent incidents. This paper addresses SCADA forensics taxonomy and research trends for effective digital forensics investigation on SCADA system. As a result, we have not been able to find any research that goes far beyond traditional digital forensics on procedures and methodologies. But it is meaningful to develop an approach methodology using the characteristics of the SCADA system, or an exclusive tool for SCADA. Analysis techniques mainly focused on PLC and SCADA network protocol. It is because the cyber threats and attacks targeting SCADA are mostly related to PLC or network protocol. Such research seems to continue in the future. Unfortunately, there is lack of discussion about the 'Evidence Capability' such as the preservation or integrity of the evidence extracting from SCADA system in the past researches.
The port industry has been actively adopting Fourth Industrial Revolution technologies, leading to transformations in port infrastructure, such as automated and smart ports. While these changes have improved port efficiency, they have also increased the potential for Cyber Security incidents, including data leaks and disruptions in terminal operations due to ransomware attacks. Recognizing the need to prioritize Cyber Security measures, a study was conducted, focusing on Busan Port's rapidly automating container terminal in South Korea. The results of the Eisenhower Matrix analysis identified legal and regulatory factors as a top priority in the first quadrant, with educational systems, workforce development, network infrastructure, and policy support in the third quadrant. Subsequently, a Borich Needs Analysis revealed that the highest priority was given to legal improvements in security management systems, while the development of Cyber Security professionals ranked lowest. This study provides foundational research for enhancing Cyber Security in domestic container terminals and offers valuable insights into their future direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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