최근 웜이나 바이러스, DDoS(Distributed Denial of Service)와 같은 네트워크 침해사고가 빈번히 발생되고 있어 이를 해결하기 위한 여러 가지 방안이 연구 중이다. 하지만 대개의 경우 외부의 침입탐지에 대한 대책만이 이루어지고 있어, 실제로 내부 호스트에서 감염되어 발생시키는 트래픽에 대해서는 원인 진단이 어려운 실정이다. 따라서 네트워크 장애의 원인이 되는 단말 호스트를 찾아내어 장애처리를 하는 것이 정상적인 네트워크 환경구축을 위하여 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 자원 모니터링과 트래픽 분석을 통하여 이상 트래픽에 대한 징후를 사전에 탐지하고, 최종 단말 호스트의 위치까지 추적 가능한 시스템을 설계 및 구현하고자 한다.
최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.
컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자들로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 컴퓨터 면역 시스템을 바탕으로 한 새로운 IDS 모델을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하는 그 타당성을 보인다. 제안한 모델에서 IDS들은 여러 컴퓨터에 분산되고, 분산된 IDS들 중 어느 하나가 특권 프로세스(Privilege process)에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 IDS들과 서로 동적으로 공유하여 새로운 침입에 대한 면역력을 향상시킨다.
최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.
이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.
본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.
본 논문에서는 수동 소나의 광대역 에너지 탐지를 위하여 수신신호 강도 변화에 따른 가중치를 인가하는 기법을 제안한다. 광대역 에너지 탐지에 널리 사용되는 부대역 에너지 탐지 (Subband Energy Detection) 기법은 CED(Conventional Energy Detection) 기법에 비하여 다중신호 및 클러터 간섭에 강인하나, 수신신호에서 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적인 가중치를 인가할 수 없어 탐지 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적으로 가중치를 인가하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 및 황해 실 음향 데이터를 이용한 성능 비교, 칼만 필터를 이용한 추적시험 수행을 통하여 제안 기법의 탐지성능이 기존 기법에 비해 우수함을 관찰하였다.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
3차원 레이다는 거리, 방위각 및 고도에 대한 3차원 첩보를 확보함으로써 신속하고 정확한 표적 탐지 및 추적은 물론 기능 및 운용에서도 2차원 레이다 보다 유리합니다. 현재 우리는 2차원 레이다의 국내개발을 통해 전지역 대공 감시를 수행하려는 시점에서 이른 감이 있지만, 장차 국내 레이다 기술발전 및 방공무기의 국내개발과 대공무기체계의 효율성을 고려하면 3차원 레이다에도 관심을 기울여야 합니다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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