Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.161-165
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2002
최근 증가하고 있는 인터넷 및 기타 네트워크 시스템에 대한 위협은 그 공격의 목적과 기법, 피해의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 대응책으로 단순한 기술적 접근 이외에 법률 및 심리, 사회 공학적 접근의 결합적인 대처방안이 강구되어야 할 것이다. 이를 효과적으로 보조할 수 있는 시스템이 Honeypot이다. 하지만 Honeypot 자체는 공격의 위협을 그 즉시 막는데는 별다른 능력이 없기 때문에 Honeypot 시스템의 의도대로 공격자가 속지 않거나 Honeypot의 정보가 다른 보안 도구와 보안 정책 갱신에 이용되기 이전의 공격에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 Honeypot이 설치된 시스템의 효과적 활용을 위해 신경망 이론에 기반한 침입 탐지 모듈을 연동하며 이를 통해 초기 공격에 대한 Honeypot 시스템 보호, Honeypot 시스템이 활성화 된 다음의 상호 연동 효과 및 향후 과제 등을 기술한다. 또한 이에 대한 보다 확실한 접근을 위해 Honeypot 시스템을 통해 DDoS를 방어하도록 제안되었던 시스템의 취약점과 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.347-349
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2003
최근들어 인터넷의 보급이 급속도로 확산되면서 인터넷을 통한 개인 정보의 불법적인 침해 사고도 많이 발생하고 있다. 갈수록 다양해지는 공격 방법에 대비하기 위하여 공격 정보를 수집할 필요성이 생기게 되었는데 그에 따라 등장한 것이 Honeypot이라는 개념이다. Honeypot은 고의로 공격자에 의해 공격을 당함으로써 공격 정보를 수집하는 네트웍 자원을 말한다. Honeypot을 구현할 때에는 그것이 다른 정상적인 자원을 공격하는 데에 사용되지 않도록 해야 하는데. 기존의 방법들에서는 확실한 제한이 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 패킷의 방향 재설정을 통하여 Honeypot 오용을 확실히 제한하고, 더 많은 공격 정보를 수집할 수 있는 방법을 제안하였다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.11
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pp.127-133
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2014
In order to protect information asset from various malicious code, Honeypot system is implemented. Honeypot system is designed to elicit attacks so that internal system is not attacked or it is designed to collect malicious code information. However, existing honeypot system is designed for the purpose of collecting information, so it is designed to induce inflows of attackers positively by establishing disguised server or disguised client server and by providing disguised contents. In case of establishing disguised server, it should reinstall hardware in a cycle of one year because of frequent disk input and output. In case of establishing disguised client server, it has operating problem such as procuring professional labor force because it has a limit to automize the analysis of acquired information. To solve and supplement operating problem and previous problem of honeypot's hardware, this thesis suggested hybrid honeypot. Suggested hybrid honeypot has honeywall, analyzed server and combined console and it processes by categorizing attacking types into two types. It is designed that disguise (inducement) and false response (emulation) are connected to common switch area to operate high level interaction server, which is type 1 and low level interaction server, which is type 2. This hybrid honeypot operates low level honeypot and high level honeypot. Analysis server converts hacking types into hash value and separates it into correlation analysis algorithm and sends it to honeywall. Integrated monitoring console implements continuous monitoring, so it is expected that not only analyzing information about recent hacking method and attacking tool but also it provides effects of anticipative security response.
Cloud Computing has recently begun to emerge as a new attack target. The malice DDoS attacks are ongoing to delay and disturb the various services of the Cloud Computing. In this paper, we propose the Hornet-Cloud using security Honeypot technique and resources of Cloud Computing, define and design the concept of security functions about active low-interaction framework by cyber resilience simply. In addition, for virtual honeypot service, we simulated and vitrified the possibility of functions of the low-interaction vHoneypot using cyber resilience.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.5B
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pp.489-499
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2003
This paper is a study about Honey-pot Model using CPN(Colored Petri Nets) that is a method of intrusion detection. Suggested Honey-pot model consists of two parts : \circled1 security kernel module for active induction of hacker's intrusion, intrusion detection and behavior pattern analysis. \circled2 virtual module for activity of induced hackers. However, suggested model was compared and analysed with conventional Denning model and Shieh nodel. The Honey-pot model using CPN can classify the characteristic of intrusion pattern, modeling intrusion pattern and pattern matching procedure, detect DDoS attack through multi hosts, and provide basis of study model for analysing intrusion pattern, finally.
In recent years, ransomware attacks have become more organized and specialized, with the sophistication of attacks targeting specific individuals or organizations using tactics such as social engineering, spear phishing, and even machine learning, some operating as business models. In order to effectively respond to this, various researches and solutions are being developed and operated to detect and prevent attacks before they cause serious damage. In particular, honeypots can be used to minimize the risk of attack on IT systems and networks, as well as act as an early warning and advanced security monitoring tool, but in cases where ransomware does not have priority access to the decoy file, or bypasses it completely. has a disadvantage that effective ransomware response is limited. In this paper, this honeypot is optimized for the user environment to create a reliable real-time dynamic honeypot file, minimizing the possibility of an attacker bypassing the honeypot, and increasing the detection rate by preventing the attacker from recognizing that it is a honeypot file. To this end, four models, including a basic data collection model for dynamic honeypot generation, were designed (basic data collection model / user-defined model / sample statistical model / experience accumulation model), and their validity was verified.
As the new variation malicious codes of android platform are drastically increasing, the preparation plan and response is needed. We proposed a high-interaction client honeypot that applied to the android platform. We designed flow for the system. Application plan and the function was analyze. Each detail module was optimized in the Android platform. The system is equipped with the advantage of the high-interaction client honeypot of PC environment. Because the management and storage server was separated it is more flexible and expanded.
Because the nodes in a wireless sensor network (WSN) are mobile and the network is highly dynamic, monitoring every node at all times is impractical. As a result, an intruder can attack the network easily, thus impairing the system. Hence, detecting anomalies in the network is very essential for handling efficient and safe communication. To overcome these issues, in this paper, we propose a rule-based anomaly detection technique using roaming honeypots. Initially, the honeypots are deployed in such a way that all nodes in the network are covered by at least one honeypot. Honeypots check every new connection by letting the centralized administrator collect the information regarding the new connection by slowing down the communication with the new node. Certain predefined rules are applied on the new node to make a decision regarding the anomality of the node. When the timer value of each honeypot expires, other sensor nodes are appointed as honeypots. Owing to this honeypot rotation, the intruder will not be able to track a honeypot to impair the network. Simulation results show that this technique can efficiently handle the anomaly detection in a WSN.
A cyber-physical system (CPS) is a new mechanism controlled or monitored by computer algorithms that intertwine physical and software components. Advanced persistent threats (APTs) represent stealthy, powerful, and well-funded attacks against CPSs; they integrate physical processes and have recently become an active research area. Existing offensive and defensive processes for APTs in CPSs are usually modeled by incomplete information game theory. However, honeypots, which are effective security vulnerability defense mechanisms, have not been widely adopted or modeled for defense against APT attacks in CPSs. In this study, a honeypot game-theoretical model considering both low- and high-interaction modes is used to investigate the offensive and defensive interactions, so that defensive strategies against APTs can be optimized. In this model, human analysis and honeypot allocation costs are introduced as limited resources. We prove the existence of Bayesian Nash equilibrium strategies and obtain the optimal defensive strategy under limited resources. Finally, numerical simulations demonstrate that the proposed method is effective in obtaining the optimal defensive effect.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.17
no.5
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pp.117-130
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2007
A honeypot is a security resource whose value lies in being attack. It collects data regarding the attack strategies and tools of hackers. However, the honeypot is normally located at a single point, and the possibility is small that a hacker will attack it. Unused ports-based decoy systems which gather data about hackers activities have been developed to complement honeypots. However, the systems have some problems to be deployed in actual environment. In this paper, we propose an agent-based system which enhances shortcomings of the unused ports-based decoy systems. It makes honeypot gather more information regarding hacker activities and protects clients from attacks. Moreover, the proposed system can increase the chance of tracking hackers activities without wasting additional IP addresses and computer hardwares.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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