최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.
악성코드는 다양해진 감염 경로를 통해 쉽게 노출될 수 있으며, 개인정보의 유출뿐만 아니라 봇넷을 이용한 DDoS 공격과 지능화된 APT 공격 등을 통해 심각한 보안 위협을 발생시키고 있다. 최근 악성코드들은 실행 후에는 메모리에서만 동작하는 방식으로 파일로 존재하지 않기 때문에 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이를 찾기가 쉽지 않다. 이를 극복하고자 최근에는 물리 메모리 덤프를 포함하여 악성코드 분석 및 탐지 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템의 물리 메인 메모리에서 악성코드 탐지 기술에 대해 설명하고, 기존 개발된 물리 메모리 악성코드 탐지 도구에 대한 분석을 수행하여 도구별 악성코드 탐지 기능에 대한 특징을 설명한다. 물리 메모리 악성코드 탐지 도구의 분석 결과를 통해 기존 물리 메모리 악성코드 탐지 기술의 한계점을 제시하고, 향후 정확하고 효율적인 물리 메모리 악성코드 탐지의 기반 연구로 활용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.307-309
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2003
초고속 인터넷 망이 빠른 속도로 구축이 되고, 네트워크에 대한 해커나 침입자들의 수가 급속히 증가함에 따라, 실시간 고속 패킷 처리가 가능한 네트워크 침입 탐지 시스템이 요구되고 있다. 이러한 실시간 고속 네트워크 침입 탐지 시스템의 핵심 기술로써 수신된 패킷에서 침입 정보를 고속으로 탐지해내는 침입 탐지 엔진 기술은 필수적이다. 본 논문에서는 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서를 기반으로 하는 하드웨어 구조상에서 고성능 네트워크 침입 탐지 시스템을 위한 실시간 고속 탐지 엔진 구조와 프로그래밍 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.511-514
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2006
비정상행위 탐지를 위한 프로파일 기술은 침임탐지시스템의 성능 향상을 위한 핵심기술로서, 높은 공격 탐지율과 침입탐지시스템의 수행 시간 단축을 위해 반드시 요구되는 기술이다. 최근 인터넷의 보급과 활성화로 웹 어플리케이션 보안을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 웹 애플리케이션의 개발 언어와 공격 특성을 반영하지 못해 그 효율성이 저하되고 있다. 본 논문에서는 웹 공격 탐지를 위해 연구 되었던 서열정렬 알고리즘을 이용한 웹 공격 탐지의 성능 개선을 위하여 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 스크립트파일을 기반으로 한 프로파일 방법을 제안하고 실험 결과를 기술하였다.
This study analyzed existing patents related to real-time monitoring and detection technology for landslides on natural terrain. The purpose of patent analysis is to understand landslide hazard technology trends and to develop new advanced technology. This study searched patent data using key words related to landslide monitoring and detection in Korea, the USA, Japan, China (Hong Kong), Europe, and Taiwan. The patents were divided into five main categories and five to seven subcategories in each main category and analyzed by year, country, and applicants. The results were utilized to derive a portfolio of promising technologies for each country. The analysis results will also contribute to the development of more effective research strategies and to categorize research findings from previous studies on landslide hazards.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2001.11a
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pp.166-169
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2001
광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.
최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.
최근 핀테크 산업이 이슈가 되면서 금융 업무를 더 효율적으로 만드는 기술 중 하나로서 이상행위 탐지시스템(FDS)이 관심을 받고 있다. 이상행위 탐지시스템은 금융업무의 리스크 관리를 위한 기술로 주로 활용되고 있다. 본고에서는 이상행위 탐지시스템의 개념을 소개하고, 은행, 카드, 보험 등 금융권 적용분야를 살펴보고자 한다. 또한, 각 금융업무의 리스크 관리 목적뿐만 아니라 FDS를 활용한 침해사고 대응 활동을 소개하면서 기술 발전 방향을 고찰하도록 한다.
자동차 생산에 필요한 진공 기술들을 누설 탐지 관점에서 먼저 살펴 보고, 누설 탐지가 필요한 차량 부품들과 해당 부품들에 적용되는 누설량(leak rate)을 알아 보자. 후반부에는 차량 연료 증발로 인해 발생하는 연료 누설 탐지와 차량을 정지시키는데 필요한 제동력을 진공을 이용하여 얻을 수 있는 진공 부스터(vacuum booster)를 매우 간략하게 설명하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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