• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1670-1675
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• 2020

본 연구에서는 DRDoS 공격에 대한 효과적인 네트워크 기반 대응책을 수립하는데 필요한 기초 자료를 제공하고자, DRDoS의 네트워크 기반 특징을 식별하고 이에 대한 확률 및 통계 기법을 적용한 새로운 'DRDoS 공격 다단계 탐지기법'을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 DRDoS의 특징인 반사 서버의 증폭에 의한 네트워크 대역폭에서 무제한 경쟁으로 정상적인 트래픽이 무분별하게 차단될 수 있는 한계를 제거하고자 'Server to Server' 및 이에 대한 'Outbound 세션 증적' 여부를 비교하여 정확한 DRDoS 식별 및 탐지가 가능하고 이에 대한 트래픽에 대해서만 통계 및 확률적 임계값을 적용하기에, 네트워크 기반 정보보호 제품은 이를 활용하여 완벽하게 DRDoS 공격 프레임을 제거가 가능하다. 시험을 통해 제안한 기법이 DRDoS 공격에 대한 식별 및 탐지 정확성을 높이고 희생자 서버의 서비스 가용성을 확보함을 확인하였다. 따라서 본 연구결과는 DRDoS 공격 식별 및 대응에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1237-1246
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• 2020

최근 마이크로 아키텍처의 취약점을 이용하여 내부의 비밀 정보를 노출시키는 캐시 부채널 공격들이 제안되었다. 캐시 부채널 공격 중 Flush+Reload 공격은 높은 해상도와 낮은 노이즈 특성으로 인해 여러 악의적 응용 공격에 활용되고 있다. 본 논문에서는 CPU 캐시 활동을 관측할 수 있는 PCM(Performance Counter Monitor) 기능을 이용하여 캐시 기반 부채널 공격을 찾아낼 수 있는 탐지기를 구현하였다. 특히, Spectre 공격과 AES 암호 연산 중 비밀 키 추출 공격이 발생했을 때를 가정하여 PCM 카운터 값의 변화를 관측하였다. 실험 결과, PCM의 4가지 카운터 특성이 캐시 부채널 공격에 크게 반응함을 확인하였고, SVM(Support Vector Machine). RF(Random Forest), MLP(Multi Level Perceptron)와 같은 머신 러닝 기반 검출기를 통해 높은 정확도로 캐시 부채널 공격을 탐지할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.139-145
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• 2023

These days, protecting location privacy has become essential and really challenging, especially protecting it from smart applications and services that rely on Location-Based Services (LBS). As the technology and the services that are based on it are developed, the capability and the experience of the attackers are increased. Therefore, the traditional protection ways cannot be enough and are unable to fully ensure and preserve privacy. Previously, a hybrid approach to privacy has been introduced. It used an obfuscation technique, called Double-Obfuscation Approach (DOA), to improve the privacy level. However, this approach has some weaknesses. The most important ones are the fog nodes that have been overloaded due to the number of communications. It is also unable to prevent the Tracking and Identification attacks in the Mix-Zone technique. For these reasons, this paper introduces a developed and enhanced approach, called Multi-Obfuscation Approach (MOA that mainly depends on the communication between neighboring fog nodes to overcome the drawbacks of the previous approach. As a result, this will increase the resistance to new kinds of attacks and enhance processing. Meanwhile, this approach will increase the level of the users' privacy and their locations protection. To do so, a big enough memory is needed on the users' sides, which already is available these days on their devices. The simulation and the comparison prove that the new approach (MOA) exceeds the DOA in many Standards for privacy protection approaches.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.121-129
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• 2013

This study was aimed at determining the characteristics of circular multi-family housing under the assumption that the shape of a residential building affects local identity. A total of six case studies were included in this study, three case studies on idle historical industrial facilities turned into residential buildings and another three on multi-family housing located in newly developed residential complexes. The study drew its conclusions as follows. First, the design of circular multi-family housing was intended to maximize security and defense from the outside in older times. This was later developed as the terrace house style with geometric urban squares designed under the urban planning of the Baroque period. This evolved high-density housing with a courtyard in the center offering a green open space, with the aim of restoring a sense of humanity. Second, the six case studies on circular multi-family housing were analyzed from the viewpoint of each factor of local identity, including historical and cultural, landscape, and community. Third, the historical and cultural elements of circular multi-family housing are found in some unused historical industrial facilities remodeled into residential buildings. They provide new capabilities and shapes desired by society at a given time, while maintaining familiar styles and elements of history, integrating a legacy of the past into the present. Fourth, circular multi-family housing with unique shapes and structures often become landmarks of a region with their distinctive appearance against a uniform urban environment and the monotonous scenery of residential complexes. They also show a high level of visual awareness with the distinctive shapes made possible when new elements are added to a historical exterior. Finally, circular multi-family housing with courtyards in the center prompt social contact between inhabitants, especially with dormitories and rental houses for the low-income bracket, which provide a small individual units with high use common space. Circular multi-family housing are planned in a manner similar to a small village or a city. They are designed to enhance sense of community, allocating various public amenities and provide cultural and commercial spaces on the ground floor and courtyard areas.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.527-536
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• 2020

정보보호용 디바이스의 부채널 정보인 소비 전력 파형을 이용하면 내장된 비밀 키 뿐만 아니라 동작 명령어를 복구할 수 있음이 밝혀졌다. 최근에는 MLP 등과 같은 딥러닝 모델을 이용한 프로파일링 기반의 부채널 공격들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러 AVR XMEGA128-D4가 사용하는 명령어에 대한 역어셈블러를 구현하였다. 명령어에 대한 템플릿 파형을 수집하고 전처리하는 과정을 자동화하였으며 CNN 딥러닝 모델을 사용하여 명령-코드를 분류하였다. 실험 결과, 전체 명령어는 약 87.5%의 정확도로, 사용 빈도가 높은 주요 명령어는 99.6%의 정확도로 분류될 수 있음을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.32-39
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• 2020

클라우드 환경의 대규모 인프라 구조에서는 응용프로그램들과 디바이스의 공유로 인하여 불법적인 접근권한 문제가 빈번하게 발생하기 때문에 이러한 공격에 적극적으로 대응하기 위해서는 상황별로 대비가 가능한 강화된 접근통제 시스템이 요구된다. 우리는 대규모 인프라 환경에 기반한 보안등급과 릴레이션 개념의 개체 속성 기반 접근통제 모델을 제시하였다. 본 모델은 주체와 객체에 무결성과 기밀성 등급을 부여하고 동일한 역할에 대해 서로 다른 서비스가 가능한 강화된 접근제어 특성을 가지며, 서비스와 관련된 릴레이션과 상태정보인 컨텍스트에 의해 역할과 권한을 배정함으로써 권한 관리의 유연성을 갖는다. 또한, 대학이라는 대규모 인프라 구조를 갖는 다중 서비스 환경에 적용한 응용 사례를 통하여 본 모델의 적용 가능성을 제시하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.281-286
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• 2001

다중등급보안(MLS: Multi-Level Security)기반 안전한 운영체제는 정보의 흐름을 안전하게 통제하기 위하여 주체 및 객체의 보안등급변화를 허용하지 않는다. 하지만 안전한 운영체제의 사용성(Usability) 측면에서 주체 및 객체의 보안등급변화는 고려되어야한다. 주체 및 객체의 보안등급변화에 관련된 요구사항은 시스템의 환경 및 보안정책에 따라 다양하게 발생할 수 있고, 이러한 보안등급변화에 관련된 다양한 요구사항들은 모두 해결하기 어렵다. 뿐만 아니라, 기존 접근통제 메커니즘은 보안등급변화에 관련된 요구사항을 해결할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 MLS 기반 안전한 운영체제에서 빈번하게 발생할 수 있는 보안등급 변화에 관련된 요구사항 중 특히, 시스템의 환경에 의해 주체의 보안등급이 하강되었을 때 해당 주체가 생성했던 객체들의 안전한 보안등급 하강과 관련된 보안요구사항을 해결할 수 있는 접근통제 메커니즘을 설계하고 구현한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2056-2063
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• 2015

최근 클라우드 서비스는 서비스 규모가 확대됨에 따라 신규 취약성과 보안 관련 사건·사고에 대한 우려로 인한 불안감도 함께 증가하고 있다. 본 논문은 사용자 인증 이후 생성되는 보안세션의 다중 세션관리를 위한 인증 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 세션다중화는 서비스 제공자 내부의 가상화(하이퍼바이저) 수준에서 보안세션의 독립적 관리를 가능하게 한다. 성능분석결과 상호인증과 세션 다중화로 인한 강력한 안전성을 제공하고, 기존 상호인증 암호화 알고리즘을 비교하여 성능의 우수성을 입증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.65-74
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• 2021

Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.