원전 계측제어계통의 제어기기에 대한 사이버공격은 원자로 정지 또는 방사선 누출 등의 심각한 재앙을 유발할 가능성이 있다. 그러므로 원전 규제기관 및 산업표준의 요건에 따라 심층방호 특성을 고려한 사이버보안 대책설계가 원전 계측제어계통 설계에 요구된다. 본 논문에서는 사이버공격에 대한 원전 계측제어계통의 심층방호 대처 설계시 필수적으로 요구되는 단방향통신 구조를 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 제안한 단방향 통신 구조 구현방법은 통신보드 내에 구현되었다. 단방향 통신을 지원하는 통신보드는 시험을 통하여 심층방호 설계에 필요한 단방향 통신 구조를 제공하며, 사이버공격에 강인한 특성을 갖는 것으로 분석되었다. 이러한 사이버공격에 대비한 심층방호 대처 설계 및 단방향 통신을 지원하는 통신구조는 일체형원자로(SMART) 계측제어계통 설계에 적용되었다.
원자력발전소는 주요 국가기반시설로 보호되고 있으며, 계측제어계통은 보호, 제어 및 감시등의 기능을 수행하는 원전을 구성하는 핵심 설비로서, 과거의 아날로그 장비에서 컴퓨터와 네트워크에 기반 한 디지털 기술로 진화하고 있다. 또한, 계측제어계통에서는 대부분 원전용 제어기를 사용하지만, 일반적인 IT 자원의 사용도 증가하고 있는 실정이다. 스턱스넷으로 인한 원자력 시설의 제어기 침해 사고 및 여타 원전의 사이버 사고로 인해 원자력발전소에 대한 사이버보안 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 원전 사이버 보안을 위해 규제지침의 접근제어 요건분석을 통하여 원전 계측제어계통에 적용 가능한 혼합형 접근제어 모델을 제시하였다. 제안하는 혼합형 접근제어 모델은 가동 중인 국내 원전 및 건설 중인 신규 원전에 구현하여, 원전의 안전성을 효율적으로 증대 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
2017년 UN에서는 전 세계적으로 60세 이상 인구는 모든 젊은 연령층보다 빠르게 증가하고 있으며, 2050년까지 60세 이상 인구는 아프리카를 제외한 전 세계 인구의 최소 25%를 구성할 것으로 예상하였다. 세계는 전반적으로 고령화로 인해 일을 할 수 있는 인구의 증가율이 감소하고 있으며, 청년층은 힘들고 어려운 직업을 선호하지 않고 있다. 이론적으로는 인공지능을 겸비한 AI가 모든 분야에서 사람을 대신할 수 있다고 하지만 윤리적인 판단 등 현실 세계의 정보보호 분야에서는 사람의 판단과 노하우가 절대적으로 필요하다. 이에, 본 논문에서는 IT 종사자 중 50대 이상 퇴직자 또는 전직을 희망하는 사람을 대상으로 재교육을 통해 현업으로 유입시키는 방법을 제안하고자 한다. 연구를 위해 수요 부분의 정부·공공기관 21곳과 공급 부분의 보안관제전문업체 9곳을 대상으로 설문하였으며 설문 결과 공급(78%)와 수요(90%) 모두가 절대적으로 필요하다는 데 의견을 모았다. 향후 이 연구 결과를 토대로 현장에 적용한다면 인구 저출산 100세 시대에 정보보호분야 시니어의 전략적 육성으로 대한민국 정보보호산업의 초석이 될 신규시장을 발굴할 수 있을 것이다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.7-10
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2014
In order to develop smart grid communications infrastructure, a high level of interconnectivity and reliability among its nodes is required. Sensors, advanced metering devices, electrical appliances, and monitoring devices, just to mention a few, will be highly interconnected allowing for the seamless flow of data. Reliability and security in this flow of data between nodes is crucial due to the low latency and cyber-attacks resilience requirements of the Smart Grid. In particular, Artificial Intelligence techniques such as Fuzzy Logic, Bayesian Inference, Neural Networks, and other methods can be employed to enhance the security gaps in conventional IDSs. A distributed FPGA-based network with adaptive and cooperative capabilities can be used to study several security and communication aspects of the smart grid infrastructure both from the attackers and defensive point of view. In this paper, the vital issue of security in the smart grid is discussed, along with a possible approach to achieve this by employing FPGA based Radial Basis Function (RBF) network intrusion.
Several methods exist for detecting hacking programs operating within online games. However, a significant amount of computational power is required to detect the illegal access of a hacking program in game clients. In this study, we propose a novel detection method that analyzes the protected memory area and the hacking program's process in real time. Our proposed method is composed of a three-step process: the collection of information from each PC, separation of the collected information according to OS and version, and analysis of the separated memory information. As a result, we successfully detect malicious injected dynamic link libraries in the normal memory space.
Most of vaccine type security solutions detect intrusion of computer virus or malicious code. However, they almost don't have functionalities of the information leakage detection. In particular, information leakage through keylogging attact cannot be detected. In this paper, we design and implement a solution to detect the leakage of information through keylogging attact. Proposed solution detects the user-specified information in real time. To detect the leakage of user-specified information, the solution extracts the payload field from each outbound packet and compares with user-specified information. We design the solution to reduce the effect on the packet transmission delay time due to packet monitoring operation. And we design a simple user interface. By proposed solution, user can response to intrusion or information leakage immediately because he or she can perceives a leakage of information in real time.
국내 외 해킹공격 전담 대응조직(CERTs)들은 침해사고 피해 최소화 및 사전예방을 위해 탐지패턴 기반의 보안장비 등을 활용하여 사이버공격에 대한 탐지 분석 대응(즉, 보안관제)을 수행하고 있다. 그러나 패턴기반의 보안관제체계는 해킹공격을 탐지 및 차단하기 위해 미리 정의된 탐지규칙에 근거하여 알려진 공격에 대해서만 대응이 가능하기 때문에 신 변종 공격에 대한 대응은 어려운 실정이다. 최근 국내 외에서는 기존 보안관제의 이러한 문제점을 극복하기 위해 다크넷이라는 기술을 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP주소의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 보안관제 수행을 위한 다크넷 트래픽 기반의 악성 URL 수집 및 분석방법을 제안한다. 제안방법은 국내 연구기관의 협력을 통해 확보한 8,192개(C클래스 32개)의 다크넷으로 유입된 전체 패킷을 수집하였으며, 정규표현식을 사용하여 패킷에 포함된 모든 URL을 추출하고 이에 대한 심층 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 대규모 네트워크에서 발생하고 있는 사이버 위협상황에 대한 신속 정확한 관측이 가능할 뿐만 아니라 추출한 악성 URL을 보안관제에 적용(보안장비 탐지패턴, DNS 싱크홀 등)함으로서 해킹공격에 대한 사이버위협 대응체계를 고도화하는데 목적을 둔다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.143-153
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2022
With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.
Recently, the need for real-time systems which are providing various types of information that occur in large quantities in IoT environment is increasing. In this paper, we propose a middleware system which can monitor in real time on a web environment. The proposed system is designed to be integrated by using communication functions provided by a network operating system and external sensors. The proposed system is compared with an existing system and analysed by the server performance testing tool.
Only about 10% of selected equipment in nuclear power plants are monitored by wiring to address failures or problems caused by vibration. The purpose is primarily for preventive maintenance, not for predictive maintenance. This paper shows that vibration monitoring and diagnosis using Industrial 4.0 enables the complete predictive maintenance for all vibrating equipments in nuclear power plants with the convergence of internet of things; wireless technology, big data through periodic collection and artificial intelligence. Predictive maintenance using wireless technology is possible in all areas of nuclear power plants and in all systems, but it should satisfy regulatory guides on electromagnetic interference and cyber security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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