This paper focuses on scheduling problems arising in the military. In planned artillery attack operations, a large number of threatening enemy targets should be destroyed to minimize fatal loss to the friendly forces. We consider a situation in which the number of available weapons is smaller than the number of targets. Therefore it is required to develop a new sequencing algorithm for the unplanned artillery attack operation. The objective is to minimize the total loss to the friendly forces from the targets, which is expressed as a function of the fire power potential, after artillery attack operations are finished. We develop an algorithm considering the fire power potential and the time required to destroy the targets. The algorithms suggested in this paper can be used in real artillery attack operations if they are modified slightly to cope with the practical situations.
스마트폰, 태블릿 PC와 같은 스마트 기기들의 사용이 증가하면서 애플리케이션을 이용한 금융 업무 등 중요 업무를 해당 스마트 기기를 이용하여 처리하는 경우가 많아지고 있으며, 이러한 정보를 획득 할 수 있는 여러 공격들이 존재하고 있다. 그 중 사회공학기법인 어깨너머공격은 해킹 기술과 같은 특정 컴퓨터 기술 없이도 직접적으로 정보를 획득할 수 있어 강력한 공격 방법으로 꼽힐 수 있다. 그러나 지금까지의 어깨너머공격은 사용자 모르게 정보를 엿보는 행위라는 단순한 정의밖에 존재하지 않았다. 또한, 국제표준인 공통평가기준(CC)의 공통평가방법론(CEM)에서 제공하는 attack potential 방법론은 어깨너머공격에 대한 내성을 정량적으로 나타내지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 어깨너머공격에 필요한 공격조건들을 나열하고 공통평가기준에서 제공하는 공격 성공 가능성(attack potential)의 방법론을 차용하여 어깨너머공격까지 공격 성공 가능성을 계산할 수 있도록 이를 포함할 수 있는 공격성공 가능성을 제안한다. 더불어, 현재 스마트 기기들에 제공되고 있는 모바일뱅킹 애플리케이션의 보안 키패드인 쿼티키패드와 숫자 키패드의 안전성을 분석하고 공격 시나리오를 기반으로 하여 현재 제공되고 있는 모바일뱅킹 애플리케이션들의 어깨너머공격에 대한 공격 성공 가능성을 알아본다.
Ventilated cavity shapes by varying angle of attack of a circular cavitator were predicted based on Logvinovich's Independence Principle in order to verify the cavity shape prediction method. The prediction results were compared with model experiments conducted in the high-speed cavitation tunnel. In the prediction of the cavity centerline, the movement of the cavity centerline due to the effect of gravity and cavitator's angle of attack were well predicted. In the prediction of the cavity contour, it was found that the cavity edge prediction error increased as the angle of attack increased. The error of the upper cavity contour was small at the positive angle of attack, and the error of the lower cavity contour was small at the negative angle of attack.
As the Internet of Things (IoT) has gained significant prominence in our daily lives, most IoT devices rely on over-the-air technology to automatically update firmware or software remotely via the network connection to relieve the burden of manual updates by users. And preserving security for OTA interface is one of the main requirements to defend against potential threats. This paper presents a simulation of an attack scenario on the commoditized System-on-a-chip, ESP32 chip, utilized for drones during their OTA update process. We demonstrate three types of attacks, WiFi cracking, ARP spoofing, and TCP SYN flooding techniques and postpone the OTA update procedure on an ESP32 Drone. As in this scenario, unpatched IoT devices can be vulnerable to a variety of potential threats. Additionally, we review the chip to obtain traces of attacks from a forensics perspective and acquire memory forensic artifacts to indicate the SYN flooding attack.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.1-12
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2021
An operation of an organization is currently using a digital environment which opens to potential cyber-attacks. These phenomena become worst as the cyberattack landscape is changing rapidly. The impact of cyber-attacks varies depending on the scope of the organization and the value of assets that need to be protected. It is difficult to assess the damage to an organization from cyberattacks due to a lack of understanding of tools, metrics, and knowledge on the type of attacks and their impacts. Hence, this paper aims to identify domains and sub-domains of cyber-attack taxonomy to facilitate the understanding of cyber-attacks. Four phases are carried in this research: identify existing cyber-attack taxonomy, determine and classify domains and sub-domains of cyber-attack, and construct the enhanced cyber-attack taxonomy. The existing cyber-attack taxonomies are analyzed, domains and sub-domains are selected based on the focus and objectives of the research, and the proposed taxonomy named AVOIDITALS Cyber-attack Taxonomy is constructed. AVOIDITALS consists of 8 domains, 105 sub-domains, 142 sub-sub-domains, and 90 other sub-sub-domains that act as a guideline to assist administrators in determining cyber-attacks through cyber-attacks pattern identification that commonly occurred on digital infrastructure and provide the best prevention method to minimize impact. This research can be further developed in line with the emergence of new types and categories of current cyberattacks and the future.
Purpose: The purpose of this study is to explore, extract and categorize the team's tactical factors in soccer matches. Tactical factors are extracted on the basis of the phases consisting a football match (attack, defense, attacking transition, and defensive transition). Research design, data, and methodology: A semi-structural interviews were conducted with a group of experts of five football managers and coaches to explore tactical factors. Analysis of the content was done using a categorical aggregation or direct interpretation, and then was conducted factorial extraction and categorization. Results: In the attack phase, a direct attack and a step-by-step (occupation) attack form the type of attack, and in the attack transition phase, a long counter attack and a short counter attack form the type of attack. The type of defense in the defense phase was divided into regional defense and compression defense, and the type of defense in the defense transition phase was divided into defense for delaying counterattacks and defense for immediate pressure. Each tactics appeared differently depending on the situation of the game and the play of style. Conclusions: It may indicate the team's performance and has the potential for being used as a team performance factor. Further implications were discussed.
시스템 및 네트워크 환경의 규모가 확대되고, 네트워크 구조 및 시스템 구성이 빈번하게 변화함에 따라 네트워크 관리자가 현황을 수동으로 관리하고 실시간 변동사항을 식별하는 데에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 정보를 실시간으로 스캔하고, 사전에 수집한 취약점 정보를 바탕으로 네트워크 내 장치의 취약성 정도를 점수화하고 최종적으로 공격자의 입장에서 공격 가능한 모든 경로를 도출하여 네트워크 관리자에게 공격 가능성이 높은 경로 목록을 제공하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안하는 알고리즘을 토대로 한 Attack Graph를 실제로 구현하였으며, Software Defined Networking (SDN) 환경이 포함된 동적으로 변화하는 가상 네트워크 환경을 구축한 후 시뮬레이션을 진행하여 Moving Target Defense (MTD) 개념이 반영된 시스템에도 적용이 가능함을 입증하였다.
최근 웹 서비스의 증가와 한께 엘 서비스에 대한 공격과 피 피해 규모는 증가하고 있다. 그러나 웹 서비스에 대한 공격은 다른 인터넷 공격들과 성격이 다르고 그에 대한 연구 또한 부족한 현실이다. 더욱이 기존의 침입 탐지 시스템들도 낄 서비스를 보호하는데 적합하지 않다. 이 연구에서는 먼저 웹 공격들을 공격 발생 원인과 공격 탐지 관점에서 분류하고, 마지막으로 위험성 분석을 통하여 웹 공격들을 분류하였다. 이를 통해 엘 서비스를 보호하기 적합한 웹 서비스 특화된 침입 탐지 시스템을 설계, 개발하는데 도움을 주고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.805-821
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2011
Wireless Sensor Networks (WSNs) are rapidly emerging because of their potential applications available in military and civilian environments. Due to unattended and hostile deployment environments, shared wireless links, and inherent resource constraints, providing high level security services is challenging in WSNs. In this paper, we revisit various security attack models and analyze them by using a well-known standard notation, Unified Modeling Language (UML). We provide a set of UML collaboration diagram and sequence diagrams of attack models witnessed in different network layers: physical, data/link, network, and transport. The proposed UML-based analysis not only can facilitate understanding of attack strategies, but can also provide a deep insight into designing/developing countermeasures in WSNs.
As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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