최근 인터넷 응용 프로그램과 관련 기술의 발전에 따라 디지털 멀티미디어 콘텐츠의 보급과 사용이 쉬워지고 있다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 신호는 원신호와 동일한 품질을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하고 저작권 보호를 위해 멀티 미디어 핑거프린트가 연구되어지고 있다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신경회로망에 의한 공모된 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 불법공모방지 코드 생성과 에러정정을 위한 신경회로망으로 구성되어 있다. BIBD(Balance Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지 코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, 에러비트 정정을 위해 (n,k)코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.
인터넷의 발전과 더불어 해킹기법 또한 함께 발전하고 있다. 최근의 검색공격 형태는 한 기관의 네트워크를 대상으로 하기보다는 상위 도메인을 대상으로 대규모적인 공격 형태를 지니고 있다. 실질적으로 대응하기 위해서는 중앙시스템에서 취약점 검색공격을 탐지, 분석하고 조치할 수 있는 시스템이 있어야 한다. 침입시도탐지 관리시스템은 현재 국내 주요기관들에 설치된 다수의 침입시도탐지 시스템들로부터 받은 여러 탐지 정보를 실시간으로 수집 분석하여 효과적으로 이용하는데 유용하다. 대규모 네트워크의 환경에 적절한 구조를 갖으며 보다 고수준의 통합된 분석을 할 수 있는 실시간 침입시도탐지 관리시스템을 개발하였다.
2009년에 발생한 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 이어 2010년 3월 4일에도 주요 기관 사이트를 대상으로 대규모의 DDoS 공격이 발생 하였다. 악성코드 제작과 배포는 누구나 쉽게 좀비 PC를 양산할 수 있게 되고 DDoS 공격기법이 지능화 고도화되어 감에 따라서 DDoS 공격을 대응하는 보안담당자의 어려움은 점점 커져가고 있다. 정상 PC에서 좀비 PC로 감염되어 호스트에서 발생하는 변조내용을 분석하여 활성 포렌식 기술로 점검해야 하는 항목이 무엇인지 연구한다. 본 논문에서는 PC 보안관제시스템 구축 및 운영 방안에 대하여 다루었으므로 해당 시스템을 도입하려는 기업에게 좋은 기준서로 활용될 수 있다.
Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
최근 경제적 이윤을 목적으로 한 해킹조직들이 국가 주요 웹사이트 및 포털사이트, 금융 관련 웹사이트 등을 해킹하여 국가적 혼란을 야기 시키거나 해킹한 웹사이트에 악성코드를 설치함으로서 해당 웹사이트를 접속하는 행위만으로도 악성코드에 감염되는 이른바 'Drive by Download' 공격이 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 웹사이트를 공격목표로 하는 사이버 위협에 대한 대응방안으로 웹사이트 위 변조 탐지 시스템이 주목을 받고 있으며, 국내에서는 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 분야별 사이버 보안을 담당하는 부문 보안관제센터에서 해당 시스템을 구축 운영하고 있다. 그러나 기존 위 변조 탐지기술의 대부분은 위 변조 탐지 시간이 오래 걸리고 오탐율 또한 높기 때문에, 신속성 및 정확성이 중요한 보안관제 분야에서는 직접적 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문은 웹사이트 위 변조 탐지시스템의 오탐률을 최소화하고 실시간 보안관제에 활용하기 위해 이미지 및 코드 분석기반의 웹사이트 위 변조 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹크롤러에 의해 비교검증의 대상이 되는 정보만을 수집하고 정규화를 통해 위 변조 판별에 영향을 미치는 이미지 및 코드를 추출하여 유사도를 분석하고 이를 시각화함으로서 보안관제요원의 직관적인 탐지 및 웹사이트 위 변조에 대한 신속성 및 정확성을 향상하는데 목적을 둔다.
RFID 그룹증명은 다수의 태그가 동시에 스캔 되었음을 증명하는 요킹증명의 확장이다. 기존의 그룹증명 기법들은 태그응답의 손실을 검증단계에서 감지하는 지연된 태그손실 감지를 지원한다. 그러나 지연된 태그손실 감지는 태그의 손실을 즉각적으로 감지해야 하는 실시간 응용에는 적합하지 못하다. 이 연구에서 나는 태그의 손실을 빠르게 감지하는 새로운 태그응답손실 감지기법인 TRLD(Tag Response Loss Detection)를 제안한다. 제안기법에서 태그는 응답과 함께 시퀀스번호를 전송하며, 리더는 시퀀스번호를 통해 태그를 식별하는 과정 없이 태그응답의 손실을 감지한다. 안전성 분석에서는 메시지 비구별성 실험을 통해, 시퀀스번호가 특정태그와 태그그룹을 구분하려고 시도하는 메시지 분석 공격에 대해 안전하다는 것을 보인다. 효율성 측면에서 제안기법은 어떤 태그의 응답이 손실되었는지 확정하기 위해 기존의 기법보다 더 적은 수의 통신과 데이터베이스 연산을 요구한다.
사이버 공간에서 첨예화, 복잡화되고 있는 공격을 일대일 방식으로 방어하는데 한계가 있으므로 보다 효과적인 방어 방법이 필요하다. 본 고에서는 내외부의 공격에 대해 자산을 체계적 적응적으로 방어할 수 있는 다중계층 보안체제 구축 방안을 제시한다. 방어지역(Defense Zone)을 중심으로 한 다중계층 보안체제의 구조를 고안하고, 사이버 위협분석과 방어기술 자동할당 등 구현에 필요한 기술요소들에 대해 논의한다. 또한, 다중계층 보안체제에 대한 효과와 적용성을 보인다. 향후, 제시된 방안의 구체화를 위해 방어지역에 대한 상세구조설계, 최적 방어기술 자동선택방법, 위협 탐지를 위한 정상상태 모델링 기술 등에 대한 연구가 필요하다.
Coronary artery disease (CAD) is currently a prevalent disease from which many people suffer. Early detection and treatment could reduce the risk of heart attack. Currently, the golden standard for the diagnosis of CAD is angiography, which is an invasive procedure. In this article, we propose an algorithm that uses data mining techniques, a fuzzy expert system, and the imperialist competitive algorithm (ICA), to make CAD diagnosis by a non-invasive procedure. The ICA is used to adjust the fuzzy membership functions. The proposed method has been evaluated with the Cleveland and Hungarian datasets. The advantage of this method, compared with others, is the interpretability. The accuracy of the proposed method is 94.92% by 11 rules, and the average length of 4. To compare the colonial competitive algorithm with other metaheuristic algorithms, the proposed method has been implemented with the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The results indicate that the colonial competition algorithm is more efficient than the PSO algorithm.
웹 3.0 시대를 맞으면서 인터넷과 PC의 발전은 웹 서비스 이용을 대폭 증가시켰고, 이러한 웹 환경에서 이용자가 인증 절차를 거치지 않고 임의로 접속하는 공격을 방어하기 위한 정보보호 대책이 중요하다. 쿠키는 웹사이트에 접속 시 웹 서버가 한번 발행하면 이후 이용자의 웹페이지 이동마다 인증 절차를 거쳐야 하는 번거로움을 간단하게 하는 편리한 수단이다. 그러나 공격자가 쿠키를 스니핑하여 웹페이지를 새로 고침 하는 공격으로 인증 절차를 우회하여 정상 이용자로 가장하는 위험이 있다. 본 논문은 이용자의 정상 로그인 시의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값을 데이터베이스에 저장하였다가 쿠키 재전송 공격이 의심되는 이벤트가 발생하면 현재 웹브라우저의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값과 서로 비교함으로써 쿠키 재전송 공격을 탐지하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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