• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제3권1호
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• pp.97-105
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• 1992

본 연구에서는 여러 소아정신과 장애를 보이는 아동들의 모(母)의 MMPI 프로파일 유형을 비교, 분석함으로써 모(母)의 성격 특성이나 심리적 문제와 아동의 정신과적인 장애간의 관계를 알아보고자 하였다. 서울대학 병원 소아정신과를 방문한 아동들을 그들이 보이는 문제 행동의 유형에 따라 내면화중상 집단(n=35), 외현화증상 집단(n=35), 발달 장애 집단(n=21)으로 분류한 후, 이러한 임상 집단의 모(母)들과 정상 아동 집단의 모(母)들(n=20)이 본 연구의 피험자로 사용되었다. 4집단의 모(母)들의 MMPI결과를 5가지 프로파일 유형(정상, 우울증, 불안 장애, 신체화 장애, 성격장애)으로 분류하여 아동의 진단과 틀의 MMPI 프로파일 유형간의 관계를 알아본 결과, 아동의 진단과 모(母)의 MMPI프로파일 유형간에 유의미한 관계가 있었다. 정상 아동들의 모(母)는 대부분 정상 프로파일을 보인 반면, 임상 집단의 모(母)들은 아동의 진단과는 관계없이 통계적으로 유의미한 수준에서 우울증을 시사하는 프로파일을 많이 보였고, 외현화증상 집단의 모(母)들이 내면화 증상 집단의 모(母)보다 더 불안 장애 프로파일을 많이 보였다. 이러한 결과는 아동의 정신과적인 문제와 모(母)의 심리적 장애간에 관련이 있음을 시사하는 것으로, 아동과 모(母)의 부정적인 상호작용이 서로의 심리적인 적응에 해로운 영항을 주었을 가능성이 논의되었고, 정신병리에 대한 연구에서 부모가 아동의 적응에 미치는 영향뿐만 아니라 아동의 문제가 모(母)의 심리적 적응에 미치는 특별한 영향도 살펴볼 필요가 있음이 시사되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1493-1504
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• 2016

인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.

• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.63-70
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• 2008

최근 발생하는 다양한 악성 프로그램을 분석해 보면, 해당 악성 프로그램을 쉽게 분석할 수 없도록 하기 위해 다양한 분석 방해 기법들이 적용되고 있다. 그러나, 분석 방해 기법들이 적용될수록, 악성프로그램의 PE파일 헤더에는 정상적인 일반 PE파일의 헤더와는 다른 특징이 더 많이 나타난다. 본 논문에서는 이를 이용하여 악성 프로그램을 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해, PE파일 헤더의 특징을 표현할 수 있는 특징 벡터(Characteristic Vector, CV)를 정의하고, 정상 실행 파일의 특징 벡터의 평균(ACVN)과 악성 실행 파일의 특징 벡터의 평균(ACVM)을 사전 학습을 통해 추출한다. 이후, 임의 파일의 특징 벡터와 ACVN, ACVM간의 Weighted Euclidean Distance(WED)를 계산하고, 이를 기반으로 해당 파일이 정상파일인지 혹은 악성 실행 파일인지를 판단하는 기술을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.103-113
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• 2003

프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 침입을 효과적으로 탐지한다 시스템 호출을 이용한 이상 탐지는 단지 그 프로세스가 이상(anomaly)임을 탐지할 뿐 그 프로세스에 의해 영향을 받는 여러 부분에 대해서는 탐지하지 못하는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 개선하는 방법이 베이지안 확률값 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 베이지안 네트워크를 이용한 어플리케이션의 행위 프로파일링에 의해 이상 탐지 정보를 제공한다. 본 논문은 여러 침입 탐지 모델들의 문제점들을 극복하면서 이상 침입 탐지를 효율적으로 수행할 수 있는 베이지안 네트워크를 이용한 침입 탐지 방법을 제안한다 행위의 전후 관계를 이용한 정상 행위를 간결하게 프로파일링하며, 변형되거나 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하다. 제안한 정상행위 프로파일링 기법을 UNM 데이터를 이용하여 시뮬레이션하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1125-1136
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• 2010

최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.387-399
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• 2009

이동 무선망은인증의 절도와 침입에 의해 계속 고통을 받고 있다. 그러한 두 문제 모두 2가지 다른 방법: 오용 탐지 또는 비정상 행위 기반 탐지로 해결될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 무선망의 이동 패턴과 같은 정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 비유사도 기반 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서, 정상 프로파일은 이동 무선망에서 이동 사용자들의 정상 이동 패턴으로부터 구축되어진다. 구축된 정상 프로파일로부터, 가중 비유사도 측정으로 비유사도가 계산되어진다. 만일 가중 비유사도 측정치가 시스템 매개변수인 비유사도 임계치보다 크면, 경고 메시지가 발생된다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통하여 평가되었다. 그 결과, 제안하는 방법의 성능이 비유사도 측정을 사용하는다른 비정상 행위 탐지 방법의 성능 보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2011

위성으로부터 전송받은 Telemetry 플레이백 데이터 파일들을 적절한 크기로 또는 저장된 시간에 따라 병합하거나 분할할 수 있는 플레이백 파일 병합/분할 프로그램을 구현하였다. 기존에 플레이백 데이터가 정상적으로 수신되었는지를 점검하기 위한 플레이백 데이터 자동 분석 프로그램이 있는데, 기존의 프로그램을 윈도우 기반으로 보다 편리하게 사용할 수 있도록 전체적으로 보완하였고, 여기에 플레이백 파일 병합/분할 기능을 추가하여 전체적으로 하나로 통합하였다. 본 논문은 차세대 저궤도 위성에서 수행되는 데이터 저장 및 전송에 대한 내용과 새롭게 개선된 플레이백 데이터 자동분석 프로그램 및 플레이백 파일 병합/분할 프로그램에 대해 기술한 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.159-160
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• 2019

본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.