• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.556-558
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• 2017

최근 기업의 내부 기밀파일 유출이 급증하고 있으며, 이로 인해 기업에 심각한 피해를 주고 있다. 이러한 유출의 대부분은 기업 내부 직원들에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 다양한 파일 형식의 내부 기밀 파일의 외부 유출 탐지를 위해 기밀 파일 정의를 위한 시그니처 삽입 기술을 제안하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2024

디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠에 정보를 삽입하는 기술이다. 종래의 디지털 워터마킹 기술은 견고성과 비가시성 사이에 트레이드오프 관계를 가지고, 변형 및 노이즈 공격 등에 취약하다. 본 논문에서는 호스트 이미지의 비가시성을 보장하면서 효율적인 공격 탐지와 소유자 식별이 가능한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 분할 기반의 계층적 워터마킹 및 공격 탐지 시그니처 삽입을 통해 비가시성을 보장하며 용량과 견고성 측면에서 종래의 방법보다 향상된 성능을 보였다. 실험 결과에 따르면 종래의 디지털 워터마크가 무력화되는 왜곡 공격 상황에서 공격 탐지 시그니처 검출이 가능하여 워터마크 공격을 탐지하고 소유자를 식별할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2333-2340
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• 2017

최근 기업의 내부 중요 정보 유출이 날이 갈수록 심각해지고 있으며, 이러한 유출의 대부분은 내부자에 의해 발생되고 있다. 따라서 기업 내부의 정보를 보호하기 위해 다양한 기술적 방안들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 내부정보 유출 경로 중 USB를 통한 파일 이동, 복사 작업을 수행할 때 해당 파일이 기밀파일로 분류된 경우 유출을 차단하는 기법을 제안한다. 구현한 기밀파일 유출차단시스템은 기밀파일 관리를 위해 시그너처를 삽입하는 시그니처 삽입 관리자와 기밀파일 탐지를 위한 기밀파일 탐지 관리자로 구성되어 있다. 시그너처 삽입 관리자는 기관에서 기밀 파일로 분류된 파일에 기밀 파일을 나타내는 특정 패턴을 삽입하는 기능을 한다. 한편, 기밀 파일 탐지관리자는 사용자가 기밀 파일을 USB로 이동 또는 복사할 경우 이를 탐지하고 차단하여 기밀 파일 유출을 방지한다. 본 연구 결과는 USB를 통한 기업 내부 기밀 파일 유출을 통한 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.407-409
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• 2003

매크로 바이러스를 비롯한 악성 스크립트 바이러스는 이진 코드와는 달리 텍스트 형식으로 코드가 저장되기 때문에 많은 수의 변종이 가능하고 다형성을 지닌 형태로의 제작이 쉬워 새로운 형태의 출현이 빈번하다［1］. 이에 따라 시그니처 기반의 감지 기법을 탈피한 다양한 기법들이 제안되고 있으나 세밀한 수준의 분석으로 인한 시간 지연과 높은 긍정 오류의 문제로 현실적으로 적용되지 못하는 실정이다. 이를 개선하여 비교적 짧은 시간에 정적 분석을 끝내고 코드 삽입 기법을 병행하여 긍정 오류 문제를 해결한 기법이 제안 되었다［2］. 그러나 이 기법에서 사용하는 정적 분석은 다형성 스크립트 바이러스에 대하여 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 제안된 정적 분석 기법을 확장 하여 다형성 스크립트 바이러스를 탐지할 수 있는 기법을 제시 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.293-302
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• 2015

스미싱 범죄 피해 사례에서 수집할 수 있는 공격정보들을 이용하여, 범죄수사에 사용하는 프로파일링 기법을 응용한 스미싱 범죄 프로파일링 모델을 제안한다. 기존에 수사기관에서는 apk 파일의 해시를 이용한 시그니처 분석과 코드 내 삽입된 C&C IP 분석방법을 사용하였으나, 시그니처의 다변화와 코드 난독화로 인해 그 활용도가 낮아졌다. 실제 수사기관에 접수된 169건의 피해사례의 분석을 통해, apk 파일 내 인증서 파일 일련번호의 재사용이 151건(89%), 퍼미션 파일의 재사용은 136건(80%)에 달한다는 점에 착안, 인증서 파일의 일련번호와 퍼미션 파일의 해시를 중심으로 한 스미싱 프로파일링 모델을 설계하여 범죄를 군집화하여 기존의 해시 기반 군집화 방법을 보완하였고, 코드 유사도 검증을 통하여 추가로 신뢰성을 확보하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.