International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.54-56
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2016
Code-reuse attacks are very dangerous in various systems. This is because they do not inject malicious codes into target systems, but reuse the instruction sequences in executable files or libraries of target systems. Moreover, code-reuse attacks could be more harmful to IoT systems in the sense that it may not be easy to devise efficient and effective mechanism for code-reuse attack detection in resource-restricted IoT devices. In this paper, we propose a detection scheme with using Kullback-Leibler (KL) divergence to combat against code-reuse attacks in IoT. Specifically, we detect code-reuse attacks by calculating KL divergence between the probability distributions of the packets that generate from IoT devices and contain code region addresses in memory system and the probability distributions of the packets that come to IoT devices and contain code region addresses in memory system, checking if the computed KL divergence is abnormal.
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.
Covid-19이 앞당긴 디지털 트랜스포메이션과 함께 원격근무 환경이 보편화되면서 정보 유출 공격에 의한 산업기밀과 개인정보 유출 피해 규모가 증가하고 있다. 최근 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격은 대량의 정보를 빠르게 유출하는 것이 아니라 소량의 정보를 장기간에 걸쳐 지속해서 유출하기 때문에 탐지가 어려워 심각한 보안 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 트래픽 특징을 기반으로 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격을 탐지하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 페이로드가 암호화되어 있더라도, 트래픽 패턴, 패킷 사이즈, 메타데이터를 활용하여 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다.
Since security and privacy problems in RFID systems have attracted much attention, numerous RFID authentication protocols have been suggested. One of the various design approaches is to use light-weight logics such as bitwise Boolean operations and addition modulo $2^m$ between m-bits words. Because these operations can be implemented in a small chip area, that is the major requirement in RFID protocols, a series of protocols have been suggested conforming to this approach. In this paper, we present new attacks on these lightweight RFID authentication protocols by using the Gr$\ddot{o}$bner basis. Our attacks are superior to previous ones for the following reasons: since we do not use the specific characteristics of target protocols, they are generally applicable to various ones. Furthermore, they are so powerful that we can recover almost all secret information of the protocols. For concrete examples, we show that almost all secret variables of six RFID protocols, LMAP, $M^2AP$, EMAP, SASI, Lo et al.'s protocol, and Lee et al.'s protocol, can be recovered within a few seconds on a single PC.
본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.
침입 탐지는 인터넷 보안에 반드시 필요한 구성 요소이다. 발전하고 있는 추세에 뒤지지 않고 따라가기 위해 싱글 레이어 탐지 기술을 멀티 레이어 탐지 기술에 적용 할 수 있는 방법이 필요하다. 다른 타입의 서비스 거부 공격(DoS)은 인가된 사용자의 네트워크 접근을 방해하므로 서비스 거부 공격의 취약한 점을 찾아 피해를 최소화 하기위해 노력했다. 우리는 악의적인 노드를 발견하기 위한 새로운 크로스 레이어 침입 탐지 아키텍처를 제안한다. 프로토콜 스텍에서 서로 다른 레이어를 가로지를 수 있는 정보는 탐색의 정확성을 향상시키기 위하여 제안하였다. 제안한 프로토콜의 아키텍처를 강화하기 위해 데어터 마이닝을 사용하여 조합과 분배의 변칙적인 침입탐지 시스템을 사용했다. 제안하고 있는 구조의 시뮬레이션은 OPNET 시뮬레이터를 사용하여 결과 분석을 하였다.
모바일 Ad-hoc 네트워크는 재해지역이나 빠른 구성을 필요로 할 때 중앙 집중 구조 형태가 없는 통신을 제공하여 준다. 반면에 악의적인 공격과 사전 보안 측정 부족으로 인한 개방형 Ad-hoc 네트워크 구조에 때문에 다른 계층에서 문제에 직면할 수 있다. DOS공격은 전파 전송 채널에서 방해를 하는 공격중 하나이며 전파방해 공격으로 알려져 있다. 이러한 종류의 공격은 공격자가 패킷을 방해하는 신호를 보내고 패킷 이 전송되는 동안 많은 에러와 심각한 문제를 발생시킨다. 그 결과 이러한 종류의 공격을 방지하기 위한 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 DoS 공격과 각 노드 상에서 전파방해 공격 시뮬레이션을 수행하였고, 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 전파방해에 의 한 채널 접근을 방해하는 공격에 대해서 분석하였다. 우리는 효과적인 이상적 분석 탐지 시스템 사용하여 방해전파 노드의 악의적인 행동을 탐지하고 모바일 Ad-hoc네트워크에서 전파방해 중에 부정적인 채널의 접속한 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 블록체인 프로토콜과 네트워크 보안에 관련해서 MITM공격 및 DoS/DDoS 공격 등에 강한 대응수준을 갖출 수 있도록 블록체인 구성과 스마트 컨트랙트 상의 암호화 키 관리 방안과 에 대해 연구한다. 암호화 통신 프로토콜과 인증강화를 통한 중간자 공격(MITM)등의 데이터보안 위협에 대응, 노드간의 로드밸런싱과 분산화 된 방식으로 DDoS 공격 대응, 안전한 코딩과 취약점 검사, 안전한 합의알고리즘에 의한 스마트 컨트랙트 보안 강화, 사용자 인증과 권한 부여 강화를 통한 액세스 제어 및 인증, 블록체인 코어 및 노드의 보안성 강화, 기타 블록체인 프로토콜 업데이트 및 보안 강화를 위한 모니터링 시스템 구축 등을 통해 보안성이 강화된 블록체인 기술을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.127-133
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2021
Today, phishing attacks represent one of the biggest security threats targeting users of the digital world. They consist of an attempt to steal sensitive information, such as a user's identity or credit and debit card details, using various methods that include fake emails, fake websites, and fake social media messages. Protecting the user's security and privacy therefore becomes complex, especially when those users are children. Currently, children are participating in Internet activity more frequently than ever before. This activity includes, for example, online gaming, communication, and schoolwork. However, children tend to have a less well-developed knowledge of privacy and security concepts, compared to adults. Consequently, they often become victims of cybercrime. In this paper, the effects of security awareness on users who are children are investigated, looking at their ability to detect phishing attacks in social media. In this approach, two Experiments were conducted to evaluate the effects of security awareness on WhatsApp application users in their daily communication. The results of the Experiments revealed that phishing awareness training has a significant positive effect on the ability of children using WhatsApp to identify phishing messages and thereby avoid attacks.
Internet protocol (IP) spoofing is a serious problem on the Internet. It is an attractive technique for adversaries who wish to amplify their network attacks and retain anonymity. Many approaches have been proposed to prevent IP spoofing attacks; however, they do not address a significant deployment issue, i.e., filtering inefficiency caused by a lack of deployment incentives for adopters. To defeat attacks effectively, one mechanism must be widely deployed on the network; however, the majority of the anti-spoofing mechanisms are unsuitable to solve the deployment issue by themselves. Each mechanism can work separately; however, their defensive power is considerably weak when insufficiently deployed. If we coordinate partially deployed mechanisms such that they work together, they demonstrate considerably superior performance by creating a synergy effect that overcomes their limited deployment. Therefore, we propose a universal anti-spoofing (UAS) mechanism that incorporates existing mechanisms to thwart IP spoofing attacks. In the proposed mechanism, intermediate routers utilize any existing anti-spoofing mechanism that can ascertain if a packet is spoofed and records this decision in the packet header. The edge routers of a victim network can estimate the forgery of a packet based on this information sent by the upstream routers. The results of experiments conducted with real Internet topologies indicate that UAS reduces false alarms up to 84.5% compared to the case where each mechanism operates individually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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