Kim, Young Soo;Mun, Hyung-Jin;Cho, Hyeisun;Kim, Byungik;Lee, Jin Hae;Lee, Jin Woo;Lee, Byoung Yup
The Journal of the Korea Contents Association
/
v.16
no.11
/
pp.139-153
/
2016
Cyber incident collected from cyber-threat-intelligence sharing Center is growing rapidly due to expanding malicious code. It is difficult for Incident analysts to extract and classify similar features due to Cyber Attacks. To solve these problems the existing Similarity Analysis Method is based on single or multiple cyber observable of similar incidents from Cyber Attacks data mining. This method reduce the workload for the analysis but still has a problem with enhancing the unreality caused by the provision of improper and ambiguous information. We propose a incident analysis model performed similarity analysis on the hierarchically classified cyber observable based on cyber incident that can enhance both availability by the provision of proper information. Appling specific cyber incident analysis model, we will develop a system which will actually perform and verify our suggested model.
This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.
Kim, Sung-Joong;Yoo, JiHoon;Oh, HaengRok;Shin, Dongil;Shin, DongKyoo
Journal of Internet Computing and Services
/
v.21
no.2
/
pp.73-80
/
2020
Due to the expansion of cyber space, war patterns are also changing from traditional warfare to cyber warfare. Cyber warfare is the use of computer technology to disrupt the activities of nations and organizations, especially in the defense sector. However, the defense against effective cyber threat environment is inadequate. To complement this, a new cyber warfare operation concept is needed. In this paper, we study the concepts of cyber intelligence surveillance reconnaissance, active defense and response, combat damage assessment, and command control in order to carry out cyber operations effectively. In addition, this paper proposes the concept of cyber warfare operation that can achieve a continuous strategic advantage in cyber battlefield.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.28
no.2
/
pp.471-484
/
2018
Recently, cyber threats are frequently occurring in ICS(industrial control systems) of government agencies, infrastructure, and manufacturing companies. In order to cope with such cyber threats, it is necessary to apply CTI to ICS. For this purpose, a security information collection system is needed. However, it is difficult to install security solution in control devices such as PLC. Therefor, it is difficult to collect security information of ICS. In addition, there is a problem that the security information format generated in various assets is different. Therefore, in this paper, we propose an efficient method to collect ICS security information. We utilize CybOX/STIX/TAXII CTI models that are easy to apply to ICS. Using this model, we designed the formats to collect security information of ICS assets. We created formats for system logs, IDS logs, and EWS application logs of ICS assets using Windows and Linux. In addition, we designed and implemented a security information collection system that reflects the designed formats. This system can be used to apply monitoring system and CTI to future ICS.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.187-189
/
2023
IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.
Recently, the fourth industrial revolution technology has not only changed everyday life greatly through technological development, but has also become a major keyword in the establishment of defense policy. In particular, Internet of Things, cloud, big data, mobile and cybersecurity technologies, called ICBMS, were selected as core leading technologies in defense information policy along with artificial intelligence. Amid the growing importance of the fourth industrial revolution technology, research is being carried out to develop the C4I system, which is currently operated separately by the Joint Chiefs of Staff and each military, including the KJCCS, ATCIS, KNCCS and AFCCS, into an integrated system in preparation for future warfare. This is to solve the problem of reduced interoperability for joint operations, such as information exchange, by operating the C4I system for each domain. In addition, systems such as the establishment of an integrated C4I system and the U.S. military's Risk Management Framework (RMF) are essential for efficient control and safe operation of weapons systems as they are being developed into super-connected and super-intelligent systems. Therefore, in this paper, the intelligent cyber threat detection, management of users' access to information, and intelligent management and visualization of cyber threat are presented in the future C4I system based on big data/cloud.
Dae-kyeong Park;Woo-jin Lee;Byeong-jin Kim;Jae-yeon Lee
Journal of Internet Computing and Services
/
v.25
no.1
/
pp.147-155
/
2024
Currently, the 4th Industrial Revolution, like other revolutions, is bringing great change and new life to humanity, and in particular, the demand for and use of drones, which can be applied by combining various technologies such as big data, artificial intelligence, and information and communications technology, is increasing. Recently, it has been widely used to carry out dangerous military operations and missions, such as the Russia-Ukraine war and North Korea's reconnaissance against South Korea, and as the demand for and use of drones increases, concerns about the safety and security of drones are growing. Currently, a variety of research is being conducted, such as detection of wireless communication abnormalities and sensor data abnormalities related to drones, but research on real-time detection of threats using radio frequency characteristic data is insufficient. Therefore, in this paper, we conduct a study to determine whether the characteristic data is normal or abnormal signal data by collecting radio frequency signal characteristic data generated while the drone communicates with the ground control system while performing a mission in a HITL(Hardware In The Loop) simulation environment similar to the real environment. proceeded. In addition, we propose an unsupervised learning-based threat detection system and optimal threshold that can detect threat signals in real time while a drone is performing a mission.
In order to predict and respond to cyber attacks, a number of security companies quickly identify the methods, types and characteristics of attack techniques and are publishing Security Intelligence Reports(SIRs) on them. However, the SIRs distributed by each company are huge and unstructured. In this paper, we propose a framework that uses five analytic techniques to formulate a report and extract key information in order to reduce the time required to extract information on large unstructured SIRs efficiently. Since the SIRs data do not have the correct answer label, we propose four analysis techniques, Keyword Extraction, Topic Modeling, Summarization, and Document Similarity, through Unsupervised Learning. Finally, has built the data to extract threat information from SIRs, analysis applies to the Named Entity Recognition (NER) technology to recognize the words belonging to the IP, Domain/URL, Hash, Malware and determine if the word belongs to which type We propose a framework that applies a total of five analysis techniques, including technology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.22
no.10
/
pp.83-92
/
2017
Reconnaissance is performed gathering information from a series of scanning probes where the objective is to identify attributes of target hosts. Network reconnaissance of IP addresses and ports is prerequisite to various cyber attacks. In order to increase the attacker's workload and to break the attack kill chain, a few proactive techniques based on the network-based moving target defense (NMTD) paradigm, referred to as IP address mutation/randomization, have been presented. However, there are no commercial or trial systems deployed in real networks. In this paper, we propose a threat model and the request for requirements for developing NMTD techniques. For this purpose, we first examine the challenging problems in the NMTD mechanisms that were proposed for the legacy TCP/IP network. Secondly, we present a threat model in terms of attacker's intelligence, the intended information scope, and the attacker's location. Lastly, we provide seven basic requirements to develop an NMTD mechanism for the legacy TCP/IP network: 1) end-host address mutation, 2) post tracking, 3) address mutation unit, 4) service transparency, 5) name and address access, 6) adaptive defense, and 7) controller operation. We believe that this paper gives some insight into how to design and implement a new NMTD mechanism that would be deployable in real network.
Kim, Kyungshin;Lee, Hojun;Kim, Sunghee;Kim, Byungik;Na, Wonshik;Kim, Donguk;Lee, Jeongwhan
Journal of Convergence for Information Technology
/
v.8
no.6
/
pp.165-171
/
2018
The most threatening attack that has become a hot topic of recent IT security is APT Attack.. So far, there is no way to respond to APT attacks except by using artificial intelligence techniques. Here, we have implemented a machine learning algorithm for analyzing cyber threat data using machine learning method, using a data set that collects cyber attack cases using Scikit Learn, a big data machine learning framework. The result showed an attack classification accuracy close to 70%. This result can be developed into the algorithm of the security control system in the future.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.