• 전자공학회지
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• 제40권8호
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• pp.40-48
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• 2013

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.25-32
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• 2019

본 논문에서는 보호대상 서버 네트워크에 디코이 트랩을 통한 공격 표면 확장의 적용 방법을 제안한다. 보호대상 서버 네트워크는 많은 수의 디코이들과 보호대상 서버로 구성되며, 각 보호대상 서버는 Hidden Tunner Networking이라는 네트워크 기반 이동 표적 방어 기법에 따라 IP 주소와 포트 번호를 변이한다. 이동 표적 방어는 공격을 막기 위하여 지속적으로 시스템의 공격 표면을 변경하는 사이버 보안에서의 새로운 접근방법이다. 공격 표면 확장은 공격을 막기 위해 디코이와 디코이 그룹을 활용하는 접근방법이다. 제안하는 방법에서는 공격자가 디코이 트랩에서 공격자의 모든 시간과 노력을 허비하도록 커스텀 체인과 RETURN 타켓을 사용하여 보호대상 서버의 NAT 테이블을 수정한다. 본 논문에서는 제안하는 방법이 적용되기 전과 후에 보호대상 서버 네트워크에서의 공격자 성공률을 수식으로 계산한다. 제안하는 방법은 보호대상 서버가 공격자에 의해 식별되고 공격당할 확률을 현저히 줄일 것으로 기대된다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권5호
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• pp.163-172
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• 2014

Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은 응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가 유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의 테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.357-368
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• 2013

우리 사회는 광대역 ICT 인프라의 확충과 스마트 디바이스, 클라우드 서비스 및 소셜 미디어 서비스의 활성화로 인해 언제 어디서나 다양한 지식의 공유 / 관리 / 제어 / 창조가 가능한 혼합현실 환경의 상시 연결사회로 진화하고 있고 이로 인해 사이버 위협이 점차 증가하고 있는 상황이다. 향후 사회는 물리 및 논리공간의 융합, 스마트 객체의 유기적 연결, 상시연결 사회의 보편화로 인하여 사이버 위협에 대한 효과적 대응을 하지 못하는 경우에 더욱 복잡하고 미묘한 문제를 야기할 수 있어 APT와 같은 고도화된 사이버 위협에 대한 새로운 접근방법과 대응 체계에 관한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 향후 다양한 미래서비스 환경 변화와 상시 연결사회의 보편화에 따른 새로운 유형의 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위한 기반으로써 국가 보안 Knowledge-Base 구축 전략을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.961-970
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• 2017

차분전력분석공격은 추측하는 비밀 정보 값에 따라 계산한 중간 값을 전력 소비 모델에 대입하여 전력 소비량을 구한 후 실제 발생한 전력 소비량과 함께 분석하여 암호화에 쓰인 비밀 정보 값을 복원한다. 이 때 흔히 쓰이는 전력 소비 모델로는 해밍 웨이트 모델이나 해밍 디스턴스 모델이 있으며 좀 더 정확한 전력 소비 모델을 구하기 위해서 전력 모델링 기법을 이용한다. 하지만 공격 타켓이 되는 장비가 가정한 전력 소비 모델과 상이한 경우 중간 값에 해당하는 전력 소비량을 옳게 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 테이블 형태로 저장하여 전력 소비 모델로써 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 암호화 과정에서 활용 가능한 정보(평문, 암호문 등)가 쓰이는 시점에서의 소비 전력을 이용한다. 이 방법은 사전에 탬플릿 구성을 할 필요가 없으며 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 이용하기 때문에 해당 장비의 소비 전력 모델을 정확하게 반영한다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 진행하였으며 제안하는 방법의 성능이 기존의 전력 모델링 기법보다 부채널 공격 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.40-48
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• 2022

본 논문에서는 인공지능교육의 어려움을 해결하기 위하여 인공지능 교육에 활용이 가능한 교육용 키트를 개발하였다. 이를 통하여 이론 중심에서 실무 위주의 경험을 학습하기 위한 CNN과 OpenCV를 이용하여 컴퓨터 비전 기술을 이용한 사람 인식(Object Detection and Person Detection in Computer Vision)과 특정 오브젝트를 학습시키고 인식시키는 사용자 이미지인식(Your Own Image Recognition), 사용자 객체 분류(Segmentation) 및 세분화(Classification Datasets), 학습된 타켓을 공격하는 IoT하드웨어 제어와 인공지능보드인 Jetson Nano GPIO를 제어함으로써 효과적인 인공지능 학습에 도움이 되는 교재를 개발하여 활용할 수 있도록 하였다.