자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.
Phuc, Tran Song Dat;Shin, Yong-Hyeon;Lee, Changhoon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2148-2167
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2021
The proliferation of the Internet of Things (IoT) technologies and applications, especially the rapid rise in the use of mobile devices, from individuals to organizations, has led to the fundamental role of secure wireless networks in all aspects of services that presented with many opportunities and challenges. To ensure the CIA (confidentiality, integrity and accessibility) security model of the networks security and high efficiency of performance results in various resource-constrained applications and environments of the IoT platform, DDO-(data-driven operation) based constructions have been introduced as a primitive design that meet the demand of high speed encryption systems. Among of them, the TMN-family ciphers which were proposed by Tuan P.M., Do Thi B., etc., in 2016, are entirely suitable approaches for various communication applications of wireless mobile networks (WMNs) and advanced wireless sensor networks (WSNs) with high flexibility, applicability and mobility shown in two different algorithm selections, TMN64 and TMN128. The two ciphers provide strong security against known cryptanalysis, such as linear attacks and differential attacks. In this study, we demonstrate new probability results on the security of the two TMN construction versions - TMN64 and TMN128, by proposing efficient related-key recovery attacks. The high probability characteristics (DCs) are constructed under the related-key differential properties on a full number of function rounds of TMN64 and TMN128, as 10-rounds and 12-rounds, respectively. Hence, the amplified boomerang attacks can be applied to break these two ciphers with appropriate complexity of data and time consumptions. The work is expected to be extended and improved with the latest BCT technique for better cryptanalytic results in further research.
최근 북한은 핵실험, 미사일 발사 등 물리적 도발은 물론 고위 공직자에 대한 스마트폰 해킹, 금융권에 대한 디도스(DDoS) 공격 등 사이버 테러를 감행하며 한반도 내 위협의 수위를 높이고 있다. 취약점에 대한 해킹, 악성코드 배포 등을 통해 이루어지는 사이버 공격은 일반적으로 최초의 침입과 공격 징후가 감지된 후 데이터 분석을 통해 백신의 라이브러리 추가 및 업데이트, 보안 취약성을 보완하는 등 소극적인 대응 방법을 취하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 스스로 취약점을 분석하고 자가 라이브러리 추가, 보안 취약점 해결 등을 수행하는 구글 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 기계학습 능력을 갖춘 보안 프로그램에 관한 개념을 연구하고 제안하였다.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
This thesis offers forecast & warning algorithm about the accessing networks though statistical sampling methods to prevent computer terrors. These networks are occurred among U-city network groups. The main characteristic of current computer attacks is avoiding well-known detection patterns by successive changes in spreading speeds and attacking codes. The improvement of attacking stills leads to a problem causing the defense-time delay and creates vicious cycle that tries to fix networks after damage. Proposed algorithm notices and warns the potential attacking areas through defecting previous attacking signs, analysing attaching results ed tracing attaching sources at the beginning of the attack.
최근 스마트폰의 급속한 확대로 다양한 형태의 보안 위협이 증가하고 있다. 그 중 감염된 스마트폰은 개인정보 유출뿐만 아니라 사이버 테러와 같은 DDOS 공격에도 악용될 수 있어 매우 위험하다. 하지만 기존 기법들은 배터리를 사용하는 스마트폰에서는 적합하지 않거나 별도의 저장소를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 효율적인 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 수신 트래픽을 대상으로 탐지하는 기존 기법과 다르게 제안 기법은 송신 트래픽만을 대상으로 탐지하므로 수신 트래픽보다 송신 트래픽이 적은 스마트폰에서 더욱 에너지 효율적이다. 또한 의도하지 않은 트래픽을 유발하는 로그 정보들을 외부 통합 서버에 수집하여 봇뿐만 아니라 봇넷을 탐지할 수 있다. 제안 기법을 안드로이드 스마트폰에서 구현하고 성능 평가를 한 결과 효과적으로 봇을 탐지할 수 있음을 확인하였다.
기존의 주력산업의 고도화 및 고부가가치 산업이 창출되고 있는 가운데 클라우드 컴퓨팅 기반의 융합서비스가 등장하였다. 사용자 개인의 밀착서비스부터 산업용 서비스까지 다양한 융합서비스가 제공되고 있으며 국내에서는 클라우드 서비스 기반의 금융, 모바일, 소셜 컴퓨팅, 홈서비스를 중심으로 경제 전반에 걸쳐 기존 산업시장의 원동력이 되고 있다. 그러나 클라우드 스토리지 환경에서 Dos, DDos공격뿐만 아니라 스토리지 서버의 중요 데이터를 타깃으로 한 공격기법들이 발생하고 있으며, APT, 백도어 침투, 특정 대상에 대한 다단계 공격과 같은 감지하기 어려운 보안위협들이 발생하고 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 사용자들로 하여금 안전한 스토리지 서비스를 제공하는 권한 관리 프로토콜에 관하여 설계하였으며, 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술의 융합사례와 보안위협 및 요구사항에 대해서 연구하였고, 클라우드 컴퓨팅 환경과 빅 데이터 기술의 융합사례와 보안위협 및 보안 요구사항에 대해서 관련연구를 수행하였다. 이를 기반으로 제안된 프로토콜은 기존의 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성을 분석하였고, 세션키 생성부분에서 대략 55%의 향상성을 확인 할 수 있었다.
Software Defined Network (SDN) is a new technology in computer network area which enables user to centralize control plane. The security issue is important in computer network to protect system from attackers. SYN flooding attack is one of Distributed Denial of Service attack methods which are popular to degrade availability of targeted service on Internet. There are many methods to protect system from attackers, i.e. firewall and IDS. Even though firewall is designed to protect network system, but it cannot mitigate DDoS attack well because it is not designed to do so. To improve performance of DDOS mitigation we utilize another mechanism by using SDN technology such as OpenFlow and sFlow. The methodology of sFlow to detect attacker is by capturing and sum cumulative traffic from each agent to send to sFlow collector to analyze. When sFlow collector detect some traffics as attacker, OpenFlow controller will modify the rule in OpenFlow table to mitigate attacks by blocking attack traffic. Hence, by combining sum cumulative traffic use sFlow and blocking traffic use OpenFlow we can detect and mitigate SYN flooding attack quickly and cheaply.
스마트 그리드는 전력망에 정보통신 기술을 이용하여 에너지 이용 효율을 극대화 하는 것으로 고가용성을 요구한다. 최근 DDos공격 등 서비스중단을 통한 사회적 혼란을 야기하는 공격이 증가되고 있어 가용성에 대한 체계적인 관리가 요구된다. 한국형 스마트 그리드의 정보보호 관리체계 평가에 대해 본 논문은 가용성을 중심으로 하는 국제표준을 비교하여 새로운 평가항목을 제시하여 기존 정보보호 관리체계가 갖는 가용성 평가의 한계를 극복한다.
악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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