현재 피싱 공격을 방지하는 여러 가지 기법들이 연구 되고 있다. 이들 중에서 작업관리창이나 브라우저의 주소창에서 피싱 사이트를 구별해 주는 프로그램들이 있으나 이런 프로그램들은 사이트의 도메인이나 IP주소로만 피싱 사이트를 판단한다. 이 접근 방법으로는 DNS 파밍 공격 등은 방어할 수 있지만 숨겨진 공격(Hidden Attack) 등의 HTML 코드를 변경하는 기법에는 취약하다. 이 논문에서는 프로그램이 IP 나 사이트의 도메인을 분석하여 피싱 및 파밍 여부를 판단하는 기존의 방식이 아닌 플러그인과 서버 사이에서 HTML 코드의 변경 유무를 파악하고 피싱 여부를 팝업이나 플래시 등으로 위조하기 어려운 시스템 트레이와 풍선도움말을 사용하여 접속 사이트와 시스템 트레이의 그림을 사용자가 비교함으로서 직접 피싱 및 파밍 여부를 쉽게 결정할 수 있도록 하는 이미지 비교를 통한 인지 기반의 접근 방법을 제시한다.
딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.
최근에 스마트 폰을 비롯한 다양한 단말기를 통한 인터넷 서비스가 가능해졌다. ICT 발달로 인해 기업과 공공기관에서 크고 작은 해킹사고가 발생하는데 그 공격의 대부분은 APT공격으로 밝혀졌다. APT공격은 공격의 목적을 달성하기 위해 지속적으로 정보를 수집하고, 장기간 동안 공격대상의 취약점을 분석하거나 악성코드를 다양한 방법으로 감염시키고, 잠복하고 있다가 적절한 시기에 자료를 유출하는 공격이다. 본 논문에서는 APT 공격자가 짧은 시간에 타겟 시스템에 침입하기 위해 빅데이터 기술을 이용하는 정보 수집 기법을 살펴보고 빅데이터를 이용한 공격기법을 보다 효율적으로 방어할 수 있는 기법을 제안하고 평가한다.
최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.
기존의 네트워크 기반의 IDS 는 쉘코드를 단순 매칭 함으로써 침입여부를 판별한다 이러한 방식은 알려진 공격에 대해서만 탐지할 수 있으며, 다형 쉘코드 및 IDS 우회 방법을 사용할 경우 탐지하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 Hidden Markov Model을 이용하여 자동화되고 효율적인 패킷 내용 기반의 침입 탐지기법을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권2호
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pp.91-96
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2017
PIN-entry interfaces have high risks to leak secret values if the malicious attackers perform shoulder-surfing attacks with advanced monitoring and observation devices. To make the PIN-entry secure, many studies have considered invisible radio channels as a secure medium to deliver private information. However, the methods are also vulnerable if the malicious adversaries find a hint of secret values from user's $na{\ddot{i}}ve$ gestures. In this paper, we revisit the state-of-art radio channel based bimodal PIN-entry method and analyze the information leakage from the previous method by exploiting the sight tracking attacks. The proposed sight tracking attack technique significantly reduces the original password complexities by 93.8% after post-processing. To keep the security level strong, we introduce the advanced bimodal PIN-entry technique. The new technique delivers the secret indicator information through a secure radio channel and the smartphone screen only displays the multiple indicator options without corresponding numbers. Afterwards, the users select the target value by following the circular layout. The method completely hides the password and is secure against the advanced shoulder-surfing attacks.
인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 무선으로 데이터를 주고받는 태그와 리더간의 통신보안을 해결하기 위하여 다양한 공격에 안전한 해시와 AES 기반의 인증프로토콜을 제안한다. 제안한 인증프로토콜은 기존의 해시기반 프로토콜의 취약점으로 대두 되어온 매 세션마다 동일한 식별 값에 대한 동일한 은닉 값이 생성되는 문제가 있었다. 이 때문에 태그의 식별정보를 완전히 감추기 위해 다수의 복잡한 연산을 해야 했지만 이런 연산을 줄이기 위해 AES 프로토콜을 이용하여 재전송 공격, 스푸핑 공격, 트래픽 분석, 도청공격 등에 대한 보안성을 강화하고 태그와 리더간 상호인증이 가능하도록 구성한 효과적인 방법을 제안한다.
In this paper, the zerotrees of DWT is proposed to be used in a speech based digital watermarking for digital images. Since in this research work the raw speech and its content are used as a watermark signal, in the watermarking scheme, the PCM coded speech signal is embedded into a sequence of images. The performance of the scheme is evaluated by the PSNR obtained from the watermarked images and the strength of attacks the embedded speech signal can survive. Moreover, since in this research work the contents contained in the speech is used to identify the specific information hidden in the embedded signal. The speech signal after being extracted from the watermarked images is played back to the listeners to determine whether its content is intelligible or not. The experimental results show impressive performance of the scheme implementing our proposed technique, judged by the higher robustness obtained form the embedded signal against various types of attack, including brightness/contrast enhancement, Twirling, highpass filtering and JPEG compression standard.
제안 논문에서는 의료영상의 다양한 공격에 안전하고 견고하도록 의료 영상을 일정기간 압축 저장해 디지털 콘텐츠에 투명성을 유지한다. 제안논문은 오리지널 영상의 특징 값을 추출하고 사용자의 정보와 결합해서 암호화된 영상 인증코드를 생성한다. 인증코드는 은닉된 데이터를 추출하기 위해 먼저 암호화된 의료영상을 복호화하고 영상의 공간 특성을 이용해 은닉데이터를 추출한다. 따라서 워터마킹을 통해 콘텐츠 자체에 직접 삽입 후 영상의 인증을 위해 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행해 무결성을 보장하고 영상자료의 다양한 공격 안전함을 증명하고 인증률도 98.4%로 향상됨을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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