• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1011-1016
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• 2020

We propose a framework called Stacked Gated Recurrent Unit - Infrequent Residual Analysis (SG-IRA) that detects anomalies in time-series data that can be trained on streams of raw sensor data without any pre-labeled dataset. To enable such unsupervised learning, SG-IRA includes an estimation model that uses a stacked Gated Recurrent Unit (GRU) structure and an analysis method that detects anomalies based on the difference between the estimated value and the actual measurement (residual). SG-IRA's residual analysis method dynamically adapts the detection threshold from the population using frequency analysis, unlike the baseline model that relies on a constant threshold. In this paper, SG-IRA is evaluated using the industrial control systems (ICS) datasets. SG-IRA improves the detection performance (F1 score) by 5.9% compared to the baseline model.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.331-346
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• 2019

국내 외에서 산업제어시스템을 대상으로 한 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 따라 관련 연구와 협력이 활발히 진행되고 있다. 하지만 물리적인 망 분리와 경계선에 대한 보안을 강화에 치중하고 있어 내부에서 발생하는 위협에 대해서는 여전히 취약한 편이다. 왜냐하면, 가장 손쉽고 강력한 대응방법이 경계선 보안을 강화하는 것이며 내부의 보안을 강화하기 위한 솔루션들은 시스템의 가용성 문제로 인하여 적용이 쉽지 않기 때문이다. 특히, 산업제어시스템 전반에 걸쳐 레거시 시스템이 상당수 잔존하고 있어 취약점이 많이 존재하고 있다. 이러한 취약한 시스템들이 보안 프레임워크에 따라 새롭게 구축되지 않는 한 이에 대한 대응방안이 필요함에 따라 가용성을 고려한 보안 솔루션을 검증하고 활용방안을 제시하였다. Sysmon과 ELK를 이용하는 방법으로 보안 솔루션이 미구축된 산업제어시스템에서 탐지하기 어려운 사이버 위협을 탐지할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.27-34
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• 2020

최근 4차 산업혁명 기술은 기술발전을 통해 일상생활을 크게 바꾸고 있을 뿐 아니라 국방정책 수립에 있어서도 주요 키워드가 되어 가고 있다. 특히 ICBMS라 불리는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 사이버보안 기술은 인공지능과 더불어 국방정보화정책의 핵심선도기술로 선정되었다. 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증대되는 가운데 현재 KJCCS, ATCIS, KNCCS, AFCCS 등 합참 및 각 군 기능별로 분리 운용되고 있는 C4I체계를 미래전에 대비하는 하나의 체계로 개발하기 위한 연구가 추진되고 있다. 이는 C4I체계를 각 도메인별로 운용함에 따라 정보교환 등 합동작전을 위한 상호운용성이 저하되는 문제를 해소하기 위함이다. 또한 각종 무기체계들이 초연결 및 초지능화 체계로 개발이 추진되고 있어 이들을 효율적으로 통제하고 안전하게 운용하기 위해 통합C4I체계 구축과 미군의 RMF(Risk Management Framework) 같은 체계의 도입이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터/클라우드 기반의 미래 C4I체계의 사이버위협 지능화 탐지 및 사용자 정보 접근권한 관리, 사이버위협의 지능화 관리 및 가시화 방안을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.147-155
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• 2024

현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.