• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.636-642
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• 2021

Vehicular Ad hoc Networks (VANET's) are gaining popularity in research community with every passing year due to the key role they play in Intelligent Transportation System. Their primary objective is to provide safety, but their potential to offer a variety of user-oriented services makes them more attractive. The biggest challenge in providing all these services is the inherent characteristics of VANET itself such as highly dynamic topology due to which maintaining continuous communication among vehicles is extremely difficult. Here comes the importance of routing solutions which traditionally are designed using strict layered architecture but fail to address stringent QoS requirements. The paradigm of cross-layer design for routing has shown remarkable performance improvements. This paper aims to highlight routing challenges in VANET, limitations of single-layer solutions and presents a survey of cross-layer routing solutions that utilize the information from the MAC layer to improve routing performance in VANET.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.629-635
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• 2022

최근 사회적 변화와 IC T 기술의 발전에 따라 사이버 위협 또한 증가되고 있으며, 사이버위협에 사용되는 악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 분석환경 회피기술, 은닉화, 파일리스 유포 등 더욱 고도화 지능화되고 있다. 이러한 악성코드를 효과적으로 분석하기 위해 머신러닝 기술이 활용되고 있지만 분류의 정확도를 높이기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류성능을 높이기 위해 API호출 구간 특성 기반 악성코드 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 악성코드와 정상 바이너리의 API 호출 순서를 시간을 기준으로 구간으로 분리하여 각 구간별 API의 호출특성과 바이너리의 엔트로피 등의 특성인자를 추출한 후 SVM(Support Vector Mechine) 알고리즘을 이용하여 제안하는 방법이 악성바이너리를 잘 분석할 수 있음을 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.167-179
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• 2008

유비쿼터스 기술이 발달하면서 모바일 기기를 통해 다양한 콘텐츠를 사용자에게 적합한 정보만을 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기의 작은 사용자 인터페이스로 인해 정보제공에 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하고 모바일 환경에 적합한 지능형 에이전트 모델과, 각 개인 사용자들이 관심 있는 일자리 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자 행동패턴을 감시하는 Personalization Engine과, 모바일 기기에 정보제공을 위한 Learning Algorithm으로 구성되었다. 조사를 통해 성별, 나이, 학력에 따라 선호하는 직업 항목이 다른 것을 알았으며, 지역은 직업을 검색 할 때 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.325-333
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• 2021

공유 서비스나 사물인터넷기술이 확산됨에 따라 보안인증이 적용되어야 하는 분야와 그 범위가 넓어지고 있다. 이동을 전제로 하는 서비스들에 있어서는 기존의 개인 소유물이나 특성에 관한 보안인증만으로는 충분치가 않아서 위치에 기반한 인증기술들도 개발이 되고 있다. 하지만 기존 위치기반 보안인증기술의 대부분은 주로 서버 근접도나 위성위치추적을 활용하는 기술로 개발이 되고 있어서 그 활용의 범위가 좁고 이동 시 핸드오버 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 기존의 위치기반 보안인증기술보다 그 활용의 범위가 넓고 따라서 편의성과 사업성이 높은 셀 브로드캐스팅(Cell Broadcasting)기술 활용 위치기반 보안인증기술에 대해서 소개하고 이와 관련된 응용 사례 및 비즈니스 모델들을 소개하였다. 기술 개발의 현황과 아울러 이를 활용하여 사업을 개발하고 있는 기업 사례를 심층 분석하여 비즈니스 모델의 변화가 어떻게 이루어지고 있는지를 자세히 분석하였다. 여기서 제안된 셀브로드캐스팅 보안인증시스템은 다각화되고 있는 미래형 비즈니스모델의 근간이 되는 기술이며 기존의 위치인증방법 및 시스템을 보완한 모델로 그 의미가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.47-57
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• 2014

정보보안 (인터넷 혹은 사이버) 위협 레벨을 공지하기 위해 많은 정보보안 회사들은 위협 계수기(Threat Meter)를 개발하였다. 본 논문에서는 물리보안 장치들이 지능화되고 네트워크를 통해 감시 및 제어가 가능함에 따라 물리보안의 현재 위협 수준을 결정하는 물리보안 위협 계수기(PSTM: Physical Security Threat Meter)를 제안한다. 따라서 PSTM은 정보보안에서 사용하는 위협 계수기와 유사하다. 이러한 목적을 위해 물리보안 이벤트를 분석하고 가중치를 결정하였으며 복수의 보안이벤트 발생에 따른 이벤트 간 시간 연관성 영향을 고려하였다. 또한 위협 레벨을 결정하기 위한 기준 값 설정 방법과 이들 기준 값을 이용한 실용적인 PSTM을 제안하였다. 특히 출입문 제어기와 CCTV(비디오 분석기 포함)로 구성된 실험환경에서 PSTM을 제작하기 위한 구체적인 블록도와 구현과정을 보임으로써 제안된 기법이 실현 가능함을 보였다. 마지막으로 몇몇 실험 시나리오를 대상으로 실시한 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 PSTM이 물리보안 위협레벨을 적절히 공지함을 검증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.2086-2098
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• 2018

Security plays a vital role and is the key challenge in Mobile Ad-hoc Networks (MANET). Infrastructure-less nature of MANET makes it arduous to envisage the genre of topology. Due to its inexhaustible access, information disseminated by roaming nodes to other nodes is susceptible to many hazardous attacks. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is undoubtedly a defense structure to address threats in MANET. Many IDPS methods have been developed to ascertain the exceptional behavior in these networks. Key issue in such IDPS is lack of fast self-organized learning engine that facilitates comprehensive situation awareness for optimum decision making. Proposed "Intelligent Behavioral Hybridized Intrusion Detection and Prevention System (IBH_IDPS)" is built with computational intelligence to detect complex multistage attacks making the system robust and reliable. The System comprises of an Intelligent Client Agent and a Smart Server empowered with fuzzy inference rule-based service engine to ensure confidentiality and integrity of network. Distributed Intelligent Client Agents incorporated with centralized Smart Server makes it capable of analyzing and categorizing unethical incidents appropriately through unsupervised learning mechanism. Experimental analysis proves the proposed model is highly attack resistant, reliable and secure on devices and shows promising gains with assured delivery ratio, low end-to-end delay compared to existing approach.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.397-405
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• 2014

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 기존의 네트워킹 구조와는 상이하게 제어 계층과 데이터 계층이 분리되어 있어 데이터 계층을 중앙 집중 형태로 제어할 수 있는 네트워킹 구조로서 차세대 네트워킹 기술로 강력히 거론되고 있다. 이러한 기술을 잘 활용하면, 새롭고 다양한 네트워크 기능을 어플리케이션의 형태로 개발이 가능하여, 현재 해당 분야에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뿐만 아니라, 새로운 라우팅 기능 등과 같은 기본적인 네트워크 기능 외에도 네트워크 보안 기능 또한 SDN 기술을 활용하면 재설계가 가능하여 흥미로운 네트워크 보안 애플리케이션들이 다수 제안되었다. 그러나 현재까지 제안된 네트워크 보안 애플리케이션들은 대부분 기존의 네트워크 기능을 SDN기술을 활용하여 재구현하였기 때문에, SDN이 제공하는 많은 기능들을 효과적으로 사용하지는 못하였다. 따라서 본 논문에서는 SDN기술을 사용하여 악성 및 의심스러운 네트워크 공격 시도를 허니팟과 같은 감시/분석 시스템으로 재전송(redirect)해주는 기능인 리플렉터넷(Reflectornet)애플리케이션을 설계하고 구현하였다. 또한, 해당 애플리케이션의 성능과 실용성을 실험을 통해 검증한다. 본 논문의 결과는 SDN 기술을 사용하여 더 지능적이고 진보된 네트워크 보안 애플리케이션을 설계하는 방법에 대한 연구를 촉진하는데 큰 기여를 할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.59-66
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• 2021

본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.181-191
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• 2018

IT발전과 함께 해킹 범죄는 지능화, 정교화 되고 있다. 침해대응에 있어 빅데이터 분석이란 정보보호 시스템에서 발생하는 정상로그 등 전체 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 이상행위와 같은 특이점을 도출하는 것이다. 기존에 간과해왔던 데이터를 포함하는 전수 로그를 활용하여 사이버 침해의 초기단계에서부터 침해에 대한 이상 징후를 탐지 및 대응하고자 한다. 정보보호 시스템과 단말 및 서버 등에서 발생하는 비정형에 가까운 빅데이터를 분석하기 위해서 오픈소스 기술을 사용하였다. ELK Stack 오픈소스를 사용한다는 점은 해당 기관의 자체 인력으로 기업 환경에 최적화된 정보보호 관제 체계를 구축하는 것이다. 고가의 상용 데이터 통합 분석 솔루션에 의존할 필요가 없으며, 자체 인력으로 직접 정보보호 관제 체계를 구현함으로써 침해대응의 기술 노하우 축적이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권3호
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• pp.576-599
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• 2013

Protocol reverse engineering is useful for many security applications, including intelligent fuzzing, intrusion detection and fingerprint generation. Since manual reverse engineering is a time-consuming and tedious process, a number of automatic techniques have been proposed. However, the accuracy of these techniques is limited due to the complexity of binary instructions, and the derived formats have missed constraints that are critical for security applications. In this paper, we propose a new approach for protocol format extraction. Our approach reasons about only the evaluation behavior of a program on the input message from concolic execution, and enables field identification and constraint inference with high accuracy. Moreover, it performs binary analysis with low complexity by reducing modern instruction sets to BIL, a small, well-specified and architecture-independent language. We have implemented our approach into a system called Icefex and evaluated it over real-world implementations of DNS, eDonkey, FTP, HTTP and McAfee ePO protocols. Experimental results show that our approach is more accurate and effective at extracting protocol formats than other approaches.