• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.279-285
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• 2015

본 논문은 DNS를 이용한 보안 위협에 대응하기 위한 웹 기반의 실시간 질의 분석 및 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 DMZ로 유입되는 DNS 질의를 미러링하여 데이터를 수집하고 분석한다. 그 결과로 DNS 보안 위협을 발견하면 방화벽 필터링 정보로 사용하며 DNS 질의의 통계정보를 실시간으로 웹 서비스한다. DNS특정 문제만을 해결하기 위한 기존의 시스템에 비해 제안 시스템은 DNS 스푸핑, DNS 플러딩 공격, DNS 증폭 공격 등 다양한 공격에 대응하며, 불법적인 DNS의 사용을 미리 차단함으로써 내부로부터 발생할 수 있는 불법적인 침해 사고를 예방한다. 웹으로 실시간 DNS 통계 정보를 제공하고 GeoIP를 이용한 위치정보와 Google API의 지도를 이용하여 DNS 질의 발생과 관련하여 위치 정보를 제공한다. 현재까지의 DNS 공격에 대한 경험과 지식이 부족하기 때문에 웹 서비스와의 보안 융합 시스템을 이용하여 구축한 데이터베이스는 DNS 관련 보안 침해 공격에 대한 연구에 있어 향후 중요한 자료로 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.261-264
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• 2011

유선전화에서 무선전화로 전화사용 추세가 전환되면서, 무료 와이파이(Wi-Fi) 기능이 탑재된 휴대폰, 넷북 등 모바일 기기가 빠르게 확산되고 있다. 하지만 무선 인터넷전화는 기존 인터넷망을 이용하여 통화내용을 전달하기 때문에 인터넷서비스가 가지고 있는 취약점이 발생하게 된다. 행정기관에서 사용하고 있는 인터넷전화도 현재 유선에서 무선으로 연결 및 사용률이 증가되고 있다. 본 논문에서는 기존 무선인터넷의 취약점이 발견되는 Wi-Fi AP와 FMC같은 행정기관 인터넷전화 무선 장비에 대한 취약점을 연구를 한다. Wi-Fi AP와 FMC에 대한 취약점을 분석하고, 인터넷전화의 공격에 기본이 되는 호 가로채기 공격실험과 분석을 한다. 보안성이 강화된 인터넷전화를 위한 Wi-Fi AP와 FMC 호 가로채기 공격에 대한 방어와 보안 대책을 연구한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.510-517
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• 2012

64-비트 블록 암호 Piccolo-80은 무선 센서 네트워크 환경과 같이 제한된 환경에 적합하도록 설계된 경량 블록 암호이다. 본 논문에서는 Piccolo-80에 대한 차분 오류 공격을 제안한다. 랜덤 바이트 오류 주입 가정에 기반을 둔 이 공격은 평균 6개의 랜덤 바이트 오류와 $2^{24}$의 전수조사를 이용하여, Piccolo-80의 비밀키를 복구한다. 이는 일반적인 PC에서 수 초 내에 가능함을 의미한다. 본 논문의 공격 결과는 Piccolo-80에 대한 첫 번째 부채널 분석 결과이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권5호
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• pp.351-358
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스의 제공 및 시스템의 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 MIB 정보 갱신 시점 단위로 수집된 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 Support Vector Data Description(SVDD)을 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 False Negative Rate(FNR), 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1121-1129
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• 2013

최근 악성코드 유포는 단순한 개인적 피해를 넘어 3 20 사이버테러와 같은 사회적인 심각한 문제점을 야기하고 있다. 특히 취약한 웹을 통한 유포방법인 드라이브 바이 다운로드(Drive-by download) 공격은 가장 심각한 위협이 되고 있다. 따라서 드라이브 바이 다운로드 공격에 사용되는 악성코드 유포 네트워크(Malware Distribution Network, MDN)를 효과적으로 분석하는 것은 악성코드로 인한 피해를 예방하기 위해 매우 중요하다. 악성코드 유포 네트워크를 효과적으로 분석하기 위해서는 웹페이지 내에 포함된 난독화하고 은닉화한 스크립트를 식별해야 하며, 본 논문에서는 이를 식별하기 위해 멀티레벨 에뮬레이션 기법을 제안한다. 이를 통해 다양한 형태로 숨겨져 있는 유포지로 연결하는 링크를 분석하여 악성코드 유포 네트워크 분석의 기반을 제공하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.83-89
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• 2019

정보보안 컴플라이언스 및 보안규정에 의거 분기 및 정기적 형태의 네트웍 시스템 대상 취약점 점검은 사이버침해공격대응을 위해 상시 실시간 개념으로 발전시킬 필요성이 대두 된다. 이를 위해 상시 운용 관리 체계인 ESM/SIEM을 기반으로 공개된 취약점분석 점검TOOL과의 연동구현 으로 개념 검증 시 새로운 해킹공격대응 방안이 될 것으로 판단된다. 취약점점검모듈은 표준화된 이벤트 속성 관리와 운용의 편이성 취약점데이터의 글로벌 공유측면에서 공개SW Module인 owasp zap/Angry ip등을 SIEM 체계에 해당취약점모듈과의 연동 설계 구현방식으로 연구 검토 결과 web 및 network 대상 해당 취약점 모듈에 의해 점검이벤트가 SIEM 콘솔로 전송 모니터 되는 것으로 입증 되었다. 현재 사이버 관제실에서 운용중인 ESM 및 SIEM 시스템을 기반으로 해당 개념을 최적화 적용 운용할시 상용 취약점 툴 구매 비용문제와 패턴 및 버전관리에 대한 한계성 등을 고려할시 본연구가 효율적 측면으로 검토됨과 동시에 현 정보보안 컨설턴트에 의한 취약점분석결과 와 본 연구 사안으로 결과 등에 대해 상호 비교 분석 운용할시 사이버 침해공격에 대한 발전적인 개념으로 판단되므로 이에 대한 관련 사안에 대해 논고하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.919-928
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• 2023

딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.619-630
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• 2015

본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.215-219
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• 2004

네트워크망의 급속한 발전 속에서 해커에 의한 많은 피해 사례가 증가되고 있다. 최근에는 트래픽 폭주 공격에 의해 많은 네트워크와 시스템자원들이 피해를 보고 있다. 이에 따라 네트워크상에서 유통되는 트래픽 분석을 통한 자원의 보호가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 SNMP를 이용한 트래픽 분석 방법에 있어서 시간과 탐지력을 향상시킨 알고리즘을 제안하고 구현하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.169-180
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• 2021

Since machine learning was invented, there have been many different machine learning-based algorithms, from shallow learning to deep learning models, that provide solutions to the classification tasks. But then it poses a problem in choosing a suitable classification algorithm that can improve the classification/detection efficiency for a certain network context. With that comes whether an algorithm provides good performance, why it works in some problems and not in others. In this paper, we present a data-centric analysis to provide a way for selecting a suitable classification algorithm. This data-centric approach is a new viewpoint in exploring relationships between classification performance and facts and figures of data sets.