• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.79-88
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• 2012

본 연구에서는 센서와 게이트웨이간의 응용레벨 전송 세션을 세분화하고 각 세션을 주기적으로 갱신하는 기법을 적용하여 모델화하였다. 또한 이 모델에서의 인증을 위한 전송오버헤드를 최소화하기 위해 생체정보의 측정주기에 따른 동적인 유효 세션기법을 적용하였고 비인가 게이트웨이가 유효세션 시간을 예측하지 못하도록 유효세션 시간을 랜덤화 하였다. 이 모델은 비인가 센서기기의 무결성 침해와 기밀성 침해를 차단하는 효과가 있다. 본 모델의 평가를 위해 TinyOS 2.1 환경에서 구현하여 실험하였다. 따라서 전송할 생체정보가 서로 다른 측정주기를 갖는 것을 통해 효율성을 제공하도록 하였다. 결과적으로 제안한 기법을 3가지 실험을 통해 유효성을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.