• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.2091-2098
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• 2006

In this paper, it proposes a protocol of resource adaptive data dissemination for sensor nodes in a wireless sensor network. In general, each sensor node used in a wireless sensor network delivers the required information to the final destination by conducting cooperative works such as sensing, processing, and communicating each other using the battery power of a independent sensor node. So, a protocol used for transferring the acquired information to users through the wireless sensor network can minimize the power consumption of energy resource given to a sensor node. Especially, it is very important to minimize the total amount of power consumption with a method for handling the problems on implosion. data delivery overlapping, and excessive message transfer caused by message broadcasting. In this paper, for the maintaining of the shortest path between sensor nodes, maximizing of the life time of a sensor node and minimizing of communication cost, it presents a method for selecting the representative transfer node for an event arising area based on the negotiation scheme and maintaining optimal transfer path using hop and energy information. Finally, for the performance evaluation, we compare the proposed protocol to existing directed diffusion and SPIN protocol. And, with the simulation results, we show that the proposed protocol enhances the performance on the power consumption rate when the number of overall sensor nodes in a sensor network or neighbor sensor nodes in an event area are increased and on the number of messages disseminated from a sensor node.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.5
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• pp.30-37
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• 2021

Various devices are connected to the Internet, and attacks using the Internet are occurring. Among such attacks, there are attacks that use malicious URLs to make users access to wrong phishing sites or distribute malicious viruses. Therefore, how to detect such malicious URL attacks is one of the important security issues. Among recent deep learning technologies, neural networks are showing good performance in image recognition, speech recognition, and pattern recognition. This neural network can be applied to research that analyzes and detects patterns of malicious URL characteristics. In this paper, performance analysis according to various parameters was performed on a method of detecting malicious URLs using neural networks. In this paper, malicious URL detection performance was analyzed while changing the activation function, learning rate, and neural network structure. The experimental data was crawled by Alexa top 1 million and Whois to build the data, and the machine learning library used TensorFlow. As a result of the experiment, when the number of layers is 4, the learning rate is 0.005, and the number of nodes in each layer is 100, the accuracy of 97.8% and the f1 score of 92.94% are obtained.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.2
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• pp.247-252
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• 2010

According to IT technology has evolved, a lot of information are moving through network. The correct internet users can obtain useful information. But incorrect users expose information and cause various damage for malicious purpose. To solve this problem, various information security products are being developed. For development of secure information security product, the development process should be secure. Also evaluation system is being used about product evaluation and security module for the assurance of secure product. In this paper, we proposed assurance system for secure development of information security product. Therefore this paper proposed more secure product development and assurance scheme.

• Convergence Security Journal
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• v.10 no.4
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• pp.21-30
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• 2010

Wireless network is one of the 2010's most important security issues. As smartphone is popularize, the number of Wireless Internet users is really growing and wireless AP spring up everywhere. But most wireless AP haven't being managed properly in terms of security, Wireless Internet users also don't recognize important of security. This situation causes grave security threats. This paper design and analyze a new cyber attack whose it circulates malware via QR code and activates Mobile AP to induce service charge. The new vulnerability we suggest forces to activate Mobile AP of smartphone based on Android and responds to all Probe Request are generated around, and brings induction of service charge and communication problems in its train.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.4 s.94
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• pp.120-128
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• 2005

인터넷 환경이 급속도로 발전함에 따라 멀티미디어의 범람과 사용자들의 유료 콘텐츠사용에 대한 인식 부족으로 디지털 콘텐츠의 지적재산권 침해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 불법콘텐츠들의 무분별한 공유는 디지털콘텐츠 산업 발전을 저해하는 심각한 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 최근 디지털 콘텐츠의 저작권 보호를 위해서 저작권 단속활동을 강화하고 있으며 다양한 P2P/웹하드 환경에서도 불법콘텐츠를 검색및 다운로드하고 콘텐츠를 식별하고 불법배포자를 추적할 수 있는 기술을 필요로 하게되었다. 그러나 대부분의 불법콘텐츠들은 약 80%가 P2P, 웹하드, 동호회/카페를 통해서 전파되고 있으며 각 업체별 클라이언트 프로그램의 다양성 때문에 불법콘텐츠의 검색 및 불법복제자 추적이 매우 어려운 실정이다. 불법콘텐츠의 추적 및 차단을 위해 워터마킹/핑거프린팅, 네트워크 모니터링, 매크로 프로그램, 공개 P2P 프로토콜 조작, 페이크 파일 유포 등의 기술들이 사용되고 있다. 본 고에서는 불법콘텐츠 국내외 시장현황과 업체의 기술동향을 살펴보고 불법배포자 추적을 위해 필요한 핑거프린팅과 특징점 기반 콘텐츠 식별 기술에 대해 설명한다. 그리고 P2P와 웹하드에서 불법콘텐츠들을 자동으로 다운로드하고 불법배포자들을 추적할 수 있는 시스템 아키텍처에 대하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.338-339
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• 2020

개인 방송의 보편화로 인해 인터넷 혹은 방송으로 유포되는 영상에서 일반인의 얼굴이 빈번히 노출되고 있으며, 동의 받지 않은 얼굴의 방송 노출은 개인 초상권 침해와 같은 사회적 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 개인 초상권 침해 문제를 해결하고자 본 논문은 비디오에서 일반인의 얼굴을 검출하고 이에 마스킹을 가하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 우선 딥러닝 기반의 Faster R-CNN을 이용하여 모자이킹을 하지 않을 특정인과 모자이킹을 가할 비특정인을 포함한 다수의 얼굴 영상을 학습한다. 학습된 네트워크를 이용하여 입력 비디오에 대해 사람의 얼굴을 검출하고 검출된 결과 중 특정인을 선별해 낸다. 최종적으로 입력 비디오에서 특정인을 제외한 나머지 검출된 얼굴에 대해 모자이킹 처리를 수행함으로써 비디오에서 지능적으로 비특정인의 얼굴을 가린다. 실험결과, 특정인과 비특정인을 포함한 얼굴 검출의 경우 99%의 정확도를 보였으며, 얼굴 검출 결과 중 특정인을 정확히 맞춘 경우는 86%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인터넷 동영상 서비스 및 방송 분야에서 개인 정보 보호를 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.1
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• pp.24-32
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• 2012

우리는 지금 스마트 사회에 살아가고 있다. 언제 어디서든 스마트 디바이스를 통해 기존에 PC에서 하던 작업들을 손쉽게 하고 있다. 한편 스마트폰의 확산으로 이용자 수가 급증하고 있는 소셜네트워크 서비스(SNS)는 이용자들이 자신의 일상적인 이야기를 사이버공간에 게시함으로 인해 개인의 사생활 정보들이 노출되고, 그러한 정보들이 범죄에 악용되는 사례들이 눈에 띄게 증가하고 있다. 또한 SNS를 이용한 악성코드의 유포 및 빠른 전파 등도 새로운 보안위협으로 나타나고 있다. 그 밖에 스마트 기기를 대상으로 한 해킹 및 악성코드 감염 등 위협이 증가하고 있는 형편이다. 본고에서는 스마트 사회의 주요 보안위협을 살펴보고 미국, 유럽, 일본, 호주 등 선진국의 관련 정책 동향과 국내 정책과 실태를 분석하여 새로운 정보보호 정책 수립 방향을 제언하고자 한다. 스마트 사회 위험 요소로 가장 보편적으로 사용되고 있는 스마트폰과 스마트폰을 통해 이용되고 있는 소셜네트워크 서비스, 클라우드 서비스의 보안위협을 제기하고 최근 글로벌 이슈로 떠오르고 있는 빅 데이터 환경의 보안위협을 분석하였다. 스마트 사회의 위협을 대비하고 있는 주요국 정책을 살펴보면, 미국의 경우 사회적 합의를 바탕으로한 감시와 통제를 강화하는 정책을 추진 중에 있으며 유럽의 5개국 EU5(영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아)는 스마트폰 위협을 중심으로 공동 대응 방안을 마련하고 있다. 일본은 스마트 워크중심의 보안대책을 강구하고 있으며 호주는 스마트 사회 보안위협에 대한 국민의 인식제고에 주력하고 있다. 국내의 경우도 스마트 사회의 보안위협에 선제적 대응을 위하여 "스마트 모바일 시큐리티 종합계획"을 수립하여 추진중에 있다. 하지만 보안 실태를 보면 스마트 사회 보안위협에 대한 이용자들의 우려는 높은 반면 기업의 보안 대책 마련에 대한 투자는 여전히 미흡한 상황이다. 향후 우리 사회가 디바이스간 융합을 넘어 모든 사물이 연결되는 초(超)연결(Hyper-Connectivity) 시대로 진화되어 가면 편리성이 증대되는 만큼 더 많은 위협에 우리의 일상이 노출되는 문제가 발생하게 될 것이다. 안전한 미래 사회로 진입하기 위해서는 보다 체계적이고 종합적인 정보보호 정책마련이 필요하다. 본고에서는 이를 위한 정책수립의 방향을 제언했다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.4
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• pp.869-882
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• 2012

With the growth of Web services and the development of web exploit toolkits, web-based malware has increased dramatically. Using Javascript Obfuscation, recent web-based malware hide a malicious URL and the exploit code. Thus, pattern matching for network intrusion detection systems has difficulty of detecting malware. Though various methods have proposed to detect Javascript malware on a users' web browser, the overall detection is needed to counter advanced attacks such as APTs(Advanced Persistent Treats), aimed at penetration into a certain an organization's intranet. To overcome the limitation of previous pattern matching for network intrusion detection systems, a novel deobfuscating method to handle obfuscated Javascript is needed. In this paper, we propose a framework for effective hidden malware detection through an automated deobfuscation regardless of advanced obfuscation techniques with overriding JavaScript functions and a separate JavaScript interpreter through to improve jsunpack-n.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.4
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• pp.63-73
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• 2010

Malicious bot programs, the source of distributed denial of service attack, are widespread and the number of PCs which were infected by malicious bot program are increasing geometrically thesedays. The continuous distributed denial of service attacks are happened constantly through these bot PCs and some financial incident cases have found lately. Therefore researches to response distributed denial of service attack are necessary so we propose an effective feature generation method for distributed denial of service attack detection using entropy. In this paper, we apply our method to both the DARPA 2000 datasets and also the distributed denial of service attack datasets that we composed and generated ourself in general university. And then we evaluate how the proposed method is useful through classification using bayesian network classifier.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.3
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• pp.459-469
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• 2023

The number of IoT devices is explosively increasing due to the development of embedded equipment and computer networks. As a result, cyber threats to IoT are increasing, and currently, malicious codes are being distributed and infected to IoT devices and exploited for DDoS. Currently, IoT devices that are the target of such an attack have various installation environments and have limited resources. In addition, IoT devices have a characteristic that once set up, the owner does not care about management. Because of this, IoT devices are becoming a blind spot for management that is easily infected with malicious codes. Because of these difficulties, the threat of malicious codes always exists in IoT devices, and when they are infected, responses are not properly made. In this paper, we will design an malware detection system for IoT in consideration of the characteristics of the IoT environment and present detection rules suitable for use in the system. Using this system, it will be possible to construct an IoT malware detection system inexpensively and efficiently without changing the structure of IoT devices that are already installed and exposed to cyber threats.