대부분의 침입탐지 방법은 알려진 침입 정보를 축적하고 임의의 행위 데이터에 대해 침입 여부를 결정하는 오용행위 탐지의 방법에 기반하고 있다. 그러나 생성된 공격행위 패턴은 새로운 공격 및 변형된 공격행위에 대응하는 방법에 어려움이 있다. 현실적으로 비정상행위 탐지기법의 높은 오탐을 고려하면, 대용량 순서기반 침입패턴은 알려진 공격에 대한 탐지와 함께 침입패턴의 유사도를 측정하는 방법의 보완을 통해 변형된 공격 및 새로운 공격에 대한 탐지의 가능성을 높이는 대책이 요구된다. 본 논문에서는 순서기반 침입패턴의 유사성 매칭을 위해 다중서열정렬 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 그 기법은 침입패턴 서열의 통계적 분석을 가능하게 하고 구현이 용이하며, 서열 크기의 변경에 따라 공격에 대한 탐지 경보 및 오탐의 수를 줄이는 결과를 보였다.
본 연구의 목적은 암시적$\cdot$명시적 상황인식 지도가 의사결정과 ERP에 미치는 영향을 조사하기 위함이었다. 36명의 피험자들은 암시적 상황인식, 명시적 상황인식, 그리고 통제집단에 각각 12명씩 무작위로 할당되었다. 피험자들은 미국테니스협회에서 주관하는 국가테니스등급 프로그램 2-2.5수준에 해당하는 사람들로 구성하였다. 피험자들은 스크린에 비춰지는 단식수비, 단식공격, 복식수비 장면을 상황인식하다가 화면이 멈춰졌을 때 방향을 예측한 후 가능한 한 빨리 자기 앞에 놓여있는 스위치를 방향을 결정하는 것이었다. 종속변수는 두정엽, 중심구, 전두엽의 P300 잠재기와 진폭이었다. 본 연구에서는 암시적 $\cdot$명시적 상황인식이 의사결정과 ERP에 미치는 영향을 알아보기 위해 3(집단) x 3(조건) x 3(영역) 분산분석을 하였다. ERP는 시간 매김된 신호만 보존하여 앙상블 평균화 작업을 하였다. 연구결과 통제집단의 반응시간이 가장 짧은 것으로 나타났으나, 암시적 상황인식 집단의 P300 잠재기가 명시적 상황인식 또는 통제집단보다 짧은 것으로 나타났다. 또한 클립간에 는 단식수비가 단식공격이나 복식수비보다도 잠재기가 긴 것으로 나타났다. P300 진폭은 처치집단(명시적$\cdot$암시적 집단)이 더 큰 것으로 나타났고, 영역간에는 Cz 영역의 P300 잠재기가 가장 짧았다. 본 연구결과 암시적 명시적 상황인식지도는 서로 다른 형태로 피험자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 여겨진다.
최근 육·해·공·우주에 이어 제 5전장 영역으로 사이버공간이 인식되면서 본격적으로 사이버공간을 작전 및 임무 영역으로 보는 활동에 관심이 집중되었다. 또한, 21세기는 4세대 전쟁방식으로 사이버공간을 기반으로 하는 사이버작전이 전개되고 있다. 이러한 환경에서 작전 수행은 지휘관의 의사결정에 따라 성공 여부가 판가름 된다. 따라서 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해서 체계적으로 방책(COA, Course Of Action)을 수립하고 선정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 사이버작전 수행에 필요한 작전요소들을 분류하는 방안을 통하여 방책을 수립하고, 방책의 정량적 평가가 가능하다는 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 작전 수행의 방책이 되는 사이버 작전요소 조합(COES, Cyber Operational Elements Set)을 구성하고 표적개발 과정에서 식별한 사이버 작전요소를 육하원칙(5W1H Method)을 기준으로 분류하는 방안을 제시한다. 또한 스턱스넷(STUXNET) 공격 사례에서 활용된 사이버 작전요소들을 제시한 분류 방안을 적용하여 사이버 작전요소 조합(COES)을 구성해 공격 방책들을 수립한다. 마지막으로 수립한 방책의 우선순위를 부여하고 최적의 방책 선정을 위해 방책의 정량적 평가를 수행하였다.
최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.
적대적 공격은 기계학습 분류 모델의 오분류를 유도하는 적대적 데이터를 생성하는 공격으로, 실생활에 적용된 분류 모델에 혼란을 야기하여 심각한 피해를 발생시킬 수 있다. 이러한 적대적 공격 중 블랙박스 방식의 공격은, 대상 모델과 유사한 대체 모델을 학습시켜 대체 모델을 이용해 적대적 데이터를 생성하는 공격 방식이다. 이 때 사용되는 야코비 행렬 기반의 데이터 어그멘테이션 기법은 합성되는 데이터의 왜곡이 심해진다는 단점이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 어그멘테이션 방식에 존재하는 단점을 보완하기 위해 감쇠 요소를 추가한 데이터 어그멘테이션을 사용하여 대체 모델을 학습시키고, 이를 이용해 적대적 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험을 통해, 기존의 연구 결과보다 공격 성공률이 최대 8.5% 가량 높음을 입증하였다.
보안평가 시스템은 다양한 요소로 구성된 대규모 네트워크 도메인 전체의 보안성을 평가하고 이를 바탕으로 보안 관리자 혹은 보안관리 시스템이 네트워크 보안관리를 수행하는데 필요한 의사결정을 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 보안상 취약점들로 인한 공격을 방지하기 위해 어떻게 네트워크의 보안 관련 설정을 해주어야 하는지에 관한 의사결정을 지원해 준다. 보안평가 시스템은 네트워크의 “현재 상태”를 분석하고 공격 가능성을 찾아내어 불법적인 침해 행위를 사전에 예방하도록 보안관리의 의사결정을 지원해 준다. 본 논문에서는 다양한 요소로 구성된 대규모 네트워크의 보안성 평가를 자동화하고 침해사고 예방을 위해 보안관리의 의사결정을 도와주는 보안평가 시스템에 대한 요구 사항을 분석하고 이를 반영한 보안평가 시스템을 설계한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.190-194
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2023
By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.
원격 의료 정보 시스템(TMIS; Telecare Medical Information System)은 편리하고 빠른 헬스 케어(health-care) 서비스를 제공한다. 원격 의료 정보 시스템을 위한 안전하고 효율적인 인증 및 키 합의 기법은 전자 환자 기록(EPR; Electronic Patient Record)을 안전하게 보호하고, 헬스케어 종사자와 의료진이 신속하고 정확하게 임상 의사결정(clinical decision)을 할 수 있도록 도와준다. Giri 등은 원격 의료 정보 시스템을 위한 스마트 카드(smart card)를 이용한 RSA기반 원격 사용자 인증 기법을 제안하였으며, 제안한 기법이 다양한 악의적인 공격에 강인하다고 주장하였다. 본 논문에서는 그들의 기법이 여전히 스마트 카드 분실 공격(lost smart card attack)과 재전송 공격(replay attack)에 취약함을 보이고, 그러한 단점을 개선한 기법을 제안한다. 기존의 원격 의료 정보 시스템을 위한 인증 기법들과 안전성을 비교한 결과를 보면, 제안한 기법이 더욱 안전하고 실용적이다.
Huang, Xiaoge;Chen, Liping;Chen, Qianbin;Shen, Bin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4661-4680
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2016
Cognitive radio (CR) technology is an effective solution to the spectrum scarcity issue. Collaborative spectrum sensing is known as a promising technique to improve the performance of spectrum sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, collaborative spectrum sensing is vulnerable to spectrum data falsification (SSDF) attack, where malicious users (MUs) may send false sensing data to mislead other secondary users (SUs) to make an incorrect decision about primary user (PUs) activity, which is one of the key adversaries to the performance of CRNs. In this paper, we propose a coalition based malicious users detection (CMD) algorithm to detect the malicious user in CRNs. The proposed CMD algorithm can efficiently detect MUs base on the Geary'C theory and be modeled as a coalition formation game. Specifically, SSDF attack is one of the key issues to affect the resource allocation process. Focusing on the security issues, in this paper, we analyze the power allocation problem with MUs, and propose MUs detection based power allocation (MPA) algorithm. The MPA algorithm is divided into two steps: the MUs detection step and the optimal power allocation step. Firstly, in the MUs detection step, by the CMD algorithm we can obtain the MUs detection probability and the energy consumption of MUs detection. Secondly, in the optimal power allocation step, we use the Lagrange dual decomposition method to obtain the optimal transmission power of each SU and achieve the maximum utility of the whole CRN. Numerical simulation results show that the proposed CMD and MPA scheme can achieve a considerable performance improvement in MUs detection and power allocation.
All of the people or objects which are contacted during the activity of guard are added to range of objects. guard has to notice decision, question proposal, observation, accomplish to be happened them at the same time recognizing the steps as soon as possible. Before a lot of information of client are shown, guard expert has to search observation of materialization, extension of reservation, notification of business and causes of danger through personal interviews. Rapid communication system has to be assumed and effective caution, protection and shelter and following prevention are cooperated as well as has to care about safe of guard object by a protective wall. And also has to get out of the ground, keep the large shape when moves, prevent the trials of attack from the assassinators after takeing control over weapons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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