미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.
Cyber terrorism has lately aimed at major domestic financial institutions and broadcasters. A large number of PCs have been infected, so normal service is difficult. As a result, the monetary damage was reported to be very high. It is important to recognize the importance of big data. But security and privacy efforts for big data is at a relatively low level, therefore the marketing offort is very active. This study concerns the analysis of Big Data industry and Big data security threats that are intelligent and the changes in defense technology. Big data, security countermeasures for the future are also presented.
Kim, Chang-hong;Choi, Dae-young;Yi, Jeong-hyun;Kim, Jong-bae
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.346-349
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2014
Currently, the growing cyber threat continues, the damage caused by the evolution of malicious code incidents become more bigger. Such advanced attacks as APT using 'zero-day vulnerability' bring easy way to steal sensitive data or personal information. However it has a lot of limitation that the traditional ways of defense like 'access control' with blocking of application ports or signature base detection mechanism. This study is suggesting a way of controlling application activities focusing on keeping integrity of applications, authorization to running programs and changes of files of operating system by hardening of legitimate resources and programs based on 'white-listing' technology which analysis applications' behavior and its usage.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.
According to the defense-in-depth concept, not only a preventive strategy but also an integrated cyberattack response strategy for NPPs should be established. However, there are limitations in terms of responding to penetrations, and the existing EOPs are insufficient for responding to intentional disruptions. In this study, we focus on manipulative attacks on process data. Based on an analysis of the related attack vectors and possible attack scenarios, we adopt the Kalman filter to detect process anomalies that can be caused by manipulations of process data. To compensate for these manipulations and secure MCR operators' situational awareness, we modify the Kalman filter such that it can filter out the effects of the manipulations adaptively. A case study was conducted using a hardware-in-the-loop system. The results indicated that the developed method can be used to verify whether the displayed safety-related state data are reliable and to implement the required safety response actions.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.58-63
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2022
Recently, the improvement of computational processing ability due to the rapid development of computing technology has greatly advanced the field of artificial intelligence, and research to apply it in various domains is active. In particular, in the national defense field, attention is paid to intelligent recognition among machine learning techniques, and efforts are being made to develop object identification and monitoring systems using artificial intelligence. To this end, various image processing technologies and object identification algorithms are applied to create a model that can identify friendly and enemy weapon systems and personnel in real-time. In this paper, we conducted image processing and object identification focused on tanks among various weapon systems. We initially conducted processing the tanks' image using a convolutional neural network, a deep learning technique. The feature map was examined and the important characteristics of the tanks crucial for learning were derived. Then, using YOLOv5 Network, a CNN-based object detection network, a model trained by labeling the entire tank and a model trained by labeling only the turret of the tank were created and the results were compared. The model and labeling technique we proposed in this paper can more accurately identify the type of tank and contribute to the intelligent recognition system to be developed in the future.
This paper focuses on realizing design improvement and high quality through visualization of reverse engineering-based software. As new technologies and complex software emerge in various areas of the fourth industry in the future, software verification with both stability and reliability is becoming an issue. We propose a reverse engineering-based UML design extraction and visualization for high-quality software ranging from simple computational software to machine learning-based data-oriented software. Through this study, it is expected to improve software quality through design improvement by checking the accuracy of the target design and identifying the code complexity.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.125-128
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2022
As the number of online systems based on the internet gradually increases, cyber-scale attacks that interfere with the normal operation of web services are also on the rise. In particular, distributed denial-of-service attacks (DDoS) that interfere with normal web service operations are also increasing. Therefore, this paper presents an efficient DDoS attack defense technique utilizing Equal Cost Multi-Path (BGP ECMP) routing techniques in networks of Anycast type by operating PoP basis of major attack sources and describes how high-availability web services can be operated.
무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles)는 높은 기동성을 가지며 설치 비용이 저렴하다는 이점이 있어 홍수, 지진 등의 재난 재해 감시 시스템에 이용되고 있다. 재난 재해 감시 시스템에서 UAV는 지상에 위치한 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기로부터 데이터를 수집하는 임무를 수행하기 위해 계획된 항로를 따라 비행한다. 이때 UAV가 정상 경로로 비행하기 위해서는 실시간으로 GPS 위치 확인이 가능해야 한다. 만일 UAV가 계산한 현재 위치의 GPS 정보가 잘못될 경우 비행경로에 대한 통제권을 상실하여 임무 수행을 완료하지 못하는 결과가 초래될 수 있다는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로 인해 UAV는 공격자가 악의적으로 거짓 GPS 위치 신호를 전송하는GPS 스푸핑(Spoofing) 공격에 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하기 위해 지상에 위치한 기기가 송신하는 신호의 세기와 GPS 정보를 이용하여 UAV에 GPS 스푸핑 공격 여부를 탐지하고 공격당한 UAV가 경로를 이탈하지 않도록 대응하기 위해 연합학습(Federated Learning)을 이용하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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