• Title/Summary/Keyword: 행위패턴

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A Study on Access Control Through SSL VPN-Based Behavioral and Sequential Patterns (SSL VPN기반의 행위.순서패턴을 활용한 접근제어에 관한 연구)

  • Jang, Eun-Gyeom;Cho, Min-Hee;Park, Young-Shin
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.11
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    • pp.125-136
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    • 2013
  • In this paper, we proposed SSL VPN-based network access control technology which can verify user authentication and integrity of user terminal. Using this technology, user can carry out a safety test to check security services such as security patch and virus vaccine for user authentication and user terminal, during the VPN-based access to an internal network. Moreover, this system protects a system from external security threats, by detecting malicious codes, based on behavioral patterns from user terminal's window API information, and comparing the similarity of sequential patterns to improve the reliability of detection.

Development of User Behavior Analysis Tool for Home Network Interface Model (홈 네트워크 인터페이스 모델을 위한 사용자 행위 분석 도구 개발)

  • Kim, Dong-Ho;Kim, Woo-Yeol;Kim, R.-Young-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.352-354
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    • 2005
  • 본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.

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Analyzing Patterns in News Reporters' Information Seeking Behavior on the Web (기자직의 웹 정보탐색행위 패턴 분석)

  • Kwon, Hye-Jin;Jeong, Dong-Youl
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.27 no.4
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    • pp.109-130
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    • 2010
  • The purpose of this study is to identify th patterns in the news reporters' information seeking behaviors by observing their web activities. For this purpose, transaction logs collected from 23 news reporters were analyzed. Web tracking software was installed to collect the data from their PCs, and a total of 39,860 web logs were collected in two weeks. Start and end pattern of sessions, transitional pattern by step, sequence rule model was analyzed and the pattern of Internet use was compared with the general public. the analysis of pattern derived a web information seeking behavior modes that consists of four types of behaviors: fact-checking browsing, fact-checking search, investigative browsing and investigative search.

A Construction Method of the Software Reuse Framework using Behavior Patterns (행위패턴을 이용한 소프트웨어 재사용 프레임워크 구축방법)

  • Lee, Gi-O;Ryu, Seong-Yeol
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.8
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    • pp.2088-2097
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    • 1999
  • We propose the software framework construction method that increases reusability through use case extraction and structuring of software system's dynamic behavior of which identifying behavior patterns from software domain models. Most behavior models do not provide a consistent modeling technique for harmonizing user's heterogeneous requirements, and not yet prepared to a detailed optimizing technique for redevelopment and maintenance. Therefore, we need a software reuse framework to support consistency and reusability of existing development models using use cases with functional characteristics. a lattice model is used to this approach for structuring use cases, and the reuse process that can be driven to reusable components is introduced in this paper,.

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Classifying Patterns through Process Execution Traces on the Linux System (리눅스 상에서 프로세스 실행 기록을 통한 패턴 분류)

  • 김균섭;김금실;한명묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.231-234
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    • 2004
  • 본 논문에서 리눅스 프로세스들의 패턴들(정상행위 와 비정상행위)을 학습하고 그 밖에 예비 시험들의 확장을 제시하는데 의가 있다고 할 수 있다. 패턴들은 리눅스 시스템들 안에 오용과 침입들을 확인 할 수 있도록 사용하였다. 리눅스 sendmail 프로세스의 처리의 정상행위 그리고 비정상 행위들을 위해 운영체제 호출 순차들에서 기계 학습 작업을 고안하였다. 이 방법은 테스트 기록 데이터의 정상행위로부터 sendmail의 비정상행위의 실행을 모두 정확하게 구별할 수 있는 것을 보여준다. 예비 시험들은 기계학습이 침입탐지 서비스를 제공하기 위하여 저장 된 순차 정보를 추출화 함으로써 중요한 역할을 다 할 수 있다는 것으로 나타냈다.

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Activity signal data analysis using the acceleration sensor of the smart watch (스마트워치 가속도센서를 이용한 행위데이터 분석)

  • Jeon, Eunkwang;Han, Sangwook;Kang, Ranhee;Lee, Hwamin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1756-1759
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    • 2015
  • 웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.

Pattern generation for coding error detection in VHDL behavioral-level designs (VHDL 행위-레벨 설계의 코딩 오류 검출을 위한 패턴 생성)

  • Kim, Jong Hyeon;Kim, Dong Uk
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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    • v.38 no.3
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    • pp.31-31
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    • 2001
  • 최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.

Countermeasure for Detecting BAD USB based on Machine Recognition (기계 인지 기반 BAD USB 탐지 방안 연구)

  • Oh, Insu;Yim, Habin;Lee, Kyungroul;Yim, angbin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.45-46
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    • 2017
  • 본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

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A Study on Malicious Behavior Pattern Analysis Using System Monitoring (시스템 모니터링을 통한 악성 행위 패턴 분석에 관한 연구)

  • Kim, Eun-Young;Oh, Hyung-Geun;Bae, Byung-Chul;Park, Joong-Gil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.999-1002
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    • 2002
  • 기존의 바이러스 및 악성 코드 백신의 탐지 기법은 대부분 시그너쳐 기반의 패턴 매칭 기법을 사용하고 있다. 이러한 기법의 단점은 새로운 악성 코드가 발생하면 사용자가 매번 시그너쳐를 업데이트를 해야 탐지가 가능하며, 시그너쳐의 업데이트 없이는 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드를 탐지할 수 없다는 것이다. 따라서 이와 같은 패턴 매칭 기법의 단점을 보완하고자 각각의 악성 코드 종류에 따른 시그너쳐를 이용한 탐지 기법이 아닌 악성 행위별 패턴를 이용하여 탐지를 한다면 기존의 기능을 포함한 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드 등을 탐지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템 모니터링을 통하여 악성 행위별 패턴 분석 및 결과에 대해 기술한다.

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