개인 정보의 탈취에 필요한 악성코드는 Phishing, Pharming메일, VoIP서비스를 이용하는 Vishing, 모바일 금융을 위장한 SMiShing 등에 이용되어진다. 악성코드의 삭제나 치료는 앤티바이러스나 스파이웨어 제거 프로그램을 사용한다. 그런데 DLL Injection 기법을 이용하여 기생 동작하는 악성코드는 윈도우 운영체제에서 반드시 실행되어야 하는 프로세스인 Isass.exe, winlogon.exe, csrss.exe와 연계되어 있어 치료가 되지 않는다. 사용자가 바이러스의 치료를 위하여 임의로 프로세스를 강제 종료하려 한다면, 운영체제 시스템 전체가 리부팅이 발생하거나 블루 스크린이 발생한다. 본 논문에서는 치명적인 결과를 발생하는 DLL Injection 기법을 이용하는 악성코드를 치료하는 새로운 치료방법을 제안한다. 새로운 치료를 위한 Thread에 종료함수를 임의로 삽입하고 Thread를 제어하여 DLL의 동작을 종료하고, 종료함수가 가지는 Thread를 다시 Injection 한 후 KILL DLL 클릭하여 삭제한다. 본 논문에서 실험을 한 치료방법과 해결하는 방안은 컴퓨터 바이러스의 대한 획기적인 차원의 연구가 될 것이며 경제와 금융사회의 유비쿼터스 보안을 강화하는 초석이 될 것이다.
최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.
This paper proposes a control method for high voltage direct current(HVDC) with modular multilevel converter (MMC) under unbalanced voltage conditions considering the submodule(SM)'s current capacity and circulating current. It is aimed to propose a control method in which the current peak value does not exceed the maximum value of HVDC-MMC by considering the current capacity of the SM under unbalance voltage conditions. And it analyzes the effect of the unbalanced voltage on circulating currents in MMC and then proposes a control method considering each component of circulating currents under unbalanced voltages. The effectiveness of the proposed controlling method is verified through simulation results using PSCAD/EMTDC.
현재의 IP 위주의 역추적은 Proxy와 우회기법의 발달로 인하여 Real IP 역추적에 어려움이 있다. 또한 IP역추적 후에도 실제 Source IP인지 확인이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 지능형 SQL Query에 대한 field, column, table 등의 요소값과 매칭되는 key값을 분석하고 여기에서 사용되는 Data값의 hit point를 분석하여 최초 사용자에 대한 Application Layer를 분석함으로써 IP 역추적에 대한 포렌식 증거로 삼는다. 본 연구는 포렌식과 DB보안 등 전자거래 발전에 기여할 것이다.
인터넷에서 이질적인 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 현재까지의 연구는 크게 망 차원에서의 자원 예약방법과 계층적 멀티캐스트를 이용한 적응 방법으로 구분된다. 첫번째 방법의 경우 RSVP(resource ReSerVation Protocol) 시그널링을 사용하므로 정량적인 QoS 보장은 가능하나 각 라우터에서 각 세션 플로우 상태 정보를 유지해야 하는 확장성 문제점이 있다. 두번째 방법의 경우 계층적 인코딩을 사용하여 응용 플로우를 여러 계층의 서브스트림으로 분리하고 각각을 멀티캐스트 채널을 통하여 전송한다. 그러나 이 메커니즘은 라우터가 각 계층간의 중요도를 인식할 수 없을 뿐만 아니라 멀티 캐스트 그룹 관리와 주소 할당 문제에 있어서 복잡성을 가진다. 본 논문에서는 제안된 메커니즘들의 문제점을 해결하고자 계층적 인코딩에 의해 생성된 스트림들간의 차별화를 통해 라우터에서 대역폭이 부족한 수신자에게는 기본적인 품질의 스트림만을 제공하는 반면에 대역폭이 충분한 수신자에게는 최상의 품질을 제공할 수 있는 이질적 QoS 방안을 제안한다.
최근 공개되어진 네트워크 인프라를 활용한 서비스 집약 솔루션인 Cloud Computing에 대한 공격은 개발 플랫폼과 웹 기반 제공 소프트웨어, 자원 서비스 등을 무력화시키는 침해 사고와 서비스 장애를 발생시키고 있다. 따라서 불법적인 서비스 차단에 대한 공격으로부터 Cloud Computing 시스템이 지원하는 3가지 서비스 (3S' : laaS, PaaS, SaaS)의 운영정보와 생성된 자료에 대한 보안연구가 필요하다. 본 논문은 Cloud Computing 서비스에 대한 공격과 방어 실험을 단계별 4-Stage 기반의 방어기법으로 최적의 서비스가 가능한 시스템 구축에 관한 연구이다. 최초 네트워크에 대한 접근을 관제하고 가상화 서비스 제어와 지원 서비스 분류, 다중화 경로 선정 등의 순차적이며, 단계적인 4-Stage 접근 제어를 실시하는 방어정책으로 공격을 분산시키고 각 Stage별 접근 제어를 위한 모니터링과 분석을 통해 방어정책 구현과 분석을 시행함으로써 공격 유형별 방어를 실험하고 연구 결과는 Cloud Computing 서비스 기반의 방어정책 구현을 위한 실무적인 기초자료를 제공하고자 한다.
인터넷 뱅킹은 시간에 얽매이지 않는 편리성 때문에 널리 사용되고 있다. 하지만 인터넷 뱅킹 서비스가 자동화 프로그램에 의해 공격이 가능해 진다면 수많은 계좌가 공격의 위험에 노출될 것이며, 그로 인한 피해는 천문학적인 금액이 될 것으로 예상된다. 이와 같은 공격에 대응하기 위하여 Arcot사와 MS사는 각각 VPS와 MS 워터마크를 고안하였고, 이는 계좌 이체 정보를 이용하여 문자열 기반 캡차를 생성하고 있다. 이 논문에서는 위 기술들이 국내 인터넷 뱅킹 서비스에 적용되었을 시 발생할 수 있는 취약점을 살펴보고, 기존의 기술을 개선시킨 대응방법과 사용자와 서버사이에 알려진 계좌 이체 정보를 이용하는 콘텐츠 기반 캡차 생성을 통해 인터넷 뱅킹의 안전성을 강화하는 기법을 제안한다.
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.
댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 Application에 대한 공격을 통하여 네트워크와 데이터베이스에 대한 방어정책인 침입탐지 룰(rule)을 무력화시키고, 침해사고를 유발한다. 이러한 공격으로부터 내부 네트워크와 데이터베이스의 안전성을 확보하기 위한 통합보안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 룰을 설정한 Application에 대한 공격을 차단하기 위한 통합보안 시스템 구축에 관한 연구이다. 네트워크 기반의 공격을 탐지하여 대응하고, 내부 Integration Security System을 Virtual clustering과 Load balancing 기법으로 공격을 분산시키며, Packet 모니터링과 분석을 통하여 공격 목적지 Packet에 대한 방어정책 설정, 공격 Packet 분석, 기록, 룰 업데이트를 한다. 또한 공격 유형별 방어정책을 설정하여 Virtual Machine 분할 정책을 통한 접근 트래픽 해소, 공격차단에 적용하는 Integration Security System을 제안하고 방어를 실험한다. 본 연구 결과는 외부 해커의 공격에 대한 통합보안 방어를 위한 현실적인 자료를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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