In order to predict and respond to cyber attacks, a number of security companies quickly identify the methods, types and characteristics of attack techniques and are publishing Security Intelligence Reports(SIRs) on them. However, the SIRs distributed by each company are huge and unstructured. In this paper, we propose a framework that uses five analytic techniques to formulate a report and extract key information in order to reduce the time required to extract information on large unstructured SIRs efficiently. Since the SIRs data do not have the correct answer label, we propose four analysis techniques, Keyword Extraction, Topic Modeling, Summarization, and Document Similarity, through Unsupervised Learning. Finally, has built the data to extract threat information from SIRs, analysis applies to the Named Entity Recognition (NER) technology to recognize the words belonging to the IP, Domain/URL, Hash, Malware and determine if the word belongs to which type We propose a framework that applies a total of five analysis techniques, including technology.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.13
no.6
/
pp.605-610
/
2020
Software Defined Networking (SDN) is setting the standard for the management of networks due to its scalability, flexibility and functionality to program the network. The Distributed Denial of Service (DDoS) attack is most widely used to attack the SDN controller to bring down the network. Different methodologies have been utilized to detect DDoS attack previously. In this paper, first the dataset is obtained by Kaggle with 84 features, and then according to the rank, the 20 highest rank features are selected using Permutation Importance Algorithm. Then, the datasets are trained and tested with Convolution Neural Network (CNN) classifier model by utilizing deep learning techniques. Our proposed solution has achieved the best results, which will allow the critical systems which need more security to adopt and take full advantage of the SDN paradigm without compromising their security.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.31
no.3
/
pp.401-410
/
2021
Recently, as cyber attacks targeting industrial control systems increase, various studies are being conducted on the detection of abnormalities in industrial processes. Considering that the industrial process is deterministic and regular, It is appropriate to determine abnormality by comparing the predicted value of the detection model from which normal data is trained and the actual value. In this paper, HAI Datasets 20.07 and 21.03 are used. In addition, an ensemble model is created by combining models that have applied different time steps to Gated Recurrent Units. Then, the detection performance of the single model and the ensemble recurrent neural networks model were compared through various performance evaluation analysis, and It was confirmed that the proposed model is more suitable for abnormal detection in industrial control systems.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.7
no.2
/
pp.191-197
/
2021
This study purports to explore potential determinants of welfare attitudes toward universalism vs selectivism. For this purpose, literature review upon such subjects as definitions of universalism and selectivism and welfare attitudes has been done. The hierarchical regression analyses show several major results. First and foremost, the effects of those variables such as political orientation and attitudes toward free education and gratuitous child care, categorized as political-social stance were found to be significant. However, it was unexpected results that those variables which have been found signigicant in predicting welfare attitudes in previous literature, that is to say age, education and economic status especially were not to be found significant in predicting welfare attitudes toward universalism vs selectivism. There could be many underlying causes for this result including measurement errors, and this study strongly speculates that the division between universalism vs selectivism itself exists only both in purely conceptual level and in political rhetoric and therefore, universalism or selectivism as people's consistent and logical attitudes or consciousness may simply not exist at all.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.3
/
pp.501-511
/
2022
In 2021, ransomware attacks became popular, and the number is rapidly increasing every year. Since PowerShell is used as the primary ransomware technique, the need for PowerShell-based malware detection is ever increasing. However, the existing detection techniques have limits in that they cannot detect obfuscated scripts or require a long processing time for deobfuscation. This paper proposes a simple and fast deobfuscation method and a deep learning-based classification model that can detect PowerShell-based malware. Our technique is composed of Word2Vec and a convolutional neural network to learn the meaning of a script extracting important features. We tested the proposed model using 1400 malicious codes and 8600 normal scripts provided by the AI-based PowerShell malicious script detection track of the 2021 Cybersecurity AI/Big Data Utilization Contest. Our method achieved 5.04 times faster deobfuscation than the existing methods with a perfect success rate and high detection performance with FPR of 0.01 and TPR of 0.965.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.3
/
pp.555-564
/
2022
Recently, cyberattacks are using hacking techniques utilizing intelligent and advanced malicious codes for non-face-to-face environments such as telecommuting, telemedicine, and automatic industrial facilities, and the damage is increasing. Traditional information protection systems, such as anti-virus, are a method of detecting known malicious URLs based on signature patterns, so unknown malicious URLs cannot be detected. In addition, the conventional static analysis-based malicious URL detection method is vulnerable to dynamic loading and cryptographic attacks. This study proposes a technique for efficiently detecting malicious URLs by dynamically learning malicious URL data. In the proposed detection technique, malicious codes are classified using machine learning-based feature selection algorithms, and the accuracy is improved by removing obfuscation elements after preprocessing using Weighted Euclidean Distance(WED). According to the experimental results, the proposed machine learning-based malicious URL detection technique shows an accuracy of 89.17%, which is improved by 2.82% compared to the conventional method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.4
/
pp.647-660
/
2022
Recent works demonstrate that the semi-supervised anomaly detection method functions quite well in the environment with normal data and some anomalous data. However, abnormal data shortages can occur in an environment where it is difficult to reserve anomalous data, such as an unknown attack in the cyber security fields. In this paper, we propose ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere), a novel anomalous data augmentation method that is applicable in an environment where abnormal data is insufficient to secure the performance of the semi-supervised anomaly detection method. ADA-PH generates abnormal data by perturbing samples located relatively far from the center of the hypersphere. With the network intrusion detection datasets where abnormal data is rare, ADA-PH shows 23.63% higher AUC performance than anomaly detection without data augmentation and even performs better than the other augmentation methods. Also, we further conduct quantitative and qualitative analysis on whether generated abnormal data is anomalous.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.18
no.3
/
pp.421-426
/
2023
Among artificial intelligence convergence technologies, Chatbot is an artificial intelligence-based interactive system and refers to a system that can provide interaction with humans. Chatbots are being re-examined as chatbots develop into NLP, NLU, and NLG. However, artificial intelligence chatbots can provide biased information based on learned data and cause serious damage such as privacy infringement and cybersecurity concerns, and it is essential to understand artificial intelligence technology and foster AI literacy. With the continued evolution and universalization of artificial intelligence, AI Literacy will also expand its scope and include new areas. This study is meaningful in raising awareness of artificial intelligence technology and proposing the use of human respect technology that is not buried in technology by cultivating human AI literacy capabilities.
Problems caused by malicious comments occur on many social media. In particular, YouTube, which has a strong character as a medium, is getting more and more harmful from malicious comments due to its easy accessibility using mobile devices. In this paper, we designed and implemented a YouTube malicious comment detection system to identify malicious comments in YouTube contents through LSTM-based natural language processing and to visually display the percentage of malicious comments, such commentors' nicknames and their frequency, and we evaluated the performance of the system. By using a dataset of about 50,000 comments, malicious comments could be detected with an accuracy of about 92%. Therefore, it is expected that this system can solve the social problems caused by malicious comments that many YouTubers faced by automatically generating malicious comments statistics.
As the expansion of digital transformation, we are more exposed to the threat of cyber attacks, and many institution or company is operating a signature-based intrusion prevention system at the forefront of the network to prevent the inflow of attacks. However, in order to provide appropriate services to the related ICT system, strict blocking rules cannot be applied, causing many false events and lowering operational efficiency. Therefore, many research projects using artificial intelligence are being performed to improve attack detection accuracy. Most researches were performed using a specific research data set which cannot be seen in real network, so it was impossible to use in the actual system. In this paper, we propose a technique for classifying major attack keywords in the security event log collected from the actual system, assigning a weight to each key keyword, and then performing a similarity check using TF-IDF to determine whether an actual attack has occurred.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.