Shuffling is an effective method to build a publicly verifiable mix network to implement verifiable anonymous channels that can be used for important cryptographic applications like electronic voting and electronic cash. One shuffling scheme by Groth is claimed to be secure and efficient. However, its soundness has not been formally proven. An attack against the soundness of this shuffling scheme is presented in this paper. Such an attack compromises the soundness of the mix network based on it. Two new shuffling protocols are designed on the basis of Groth's shuffling and batch verification techniques. The first new protocol is not completely sound, but is formally analyzed in regards to soundness, so it can be applied to build a mix network with formally proven soundness. The second new protocol is completely sound, so is more convenient to apply. Formal analysis in this paper guarantees that both new shuffling protocols can be employed to build mix networks with formally provable soundness. Both protocols prevent the attack against soundness in Groth's scheme. Both new shuffling protocols are very efficient as batch-verification-based efficiency-improving mechanisms have been adopted. The second protocol is even simpler and more elegant than the first one as it is based on a novel batch cryptographic technique.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
Generally, network attacks are based on a scenario composed of a series of single-attacks, scenario attacks are launched over a wide network environment and their targets are not apparent. it is required to analyze entire packets captured on the network. This method makes it difficult to detect accurate patterns of attacks because it unnecessarily analyzes even packets unrelated to attacks. In this paper, we design and implement a simulation system for attacks scenario, which helps packet classification connected with attacks. The proposed system constitutes a target network for analysis in a virtual simulation environment, and it simulates dumping TCPDUMP packets including scenario attacks under the constructed virtual environment, We believe that our proposed simulation system will be a useful tool when security administrators perform the analysis of patterns of attack scenarios.
MANET can be applied to various applications as it can autonomously configure the network with only mobile nodes. However, the network can be vulnerable to cyber attacks because it is organized in a distributed environment without central control or management. In this paper, we propose a simulation-based network security vulnerability analysis and verification method. Using this method, we simulated the routing message modification attack, Sybil node attack, and TLV message modification attack that may frequently occur in MANET, and confirmed that similar vulnerabilities can be occurred in the real system. Therefore, the proposed method can be used to improve the accuracy of the protocol design by verifying possible security vulnerabilities through simulation during the protocol design procedure.
The need for network security is being increasing due to the development of information communication and internet technology. In this paper, firewall models, operating system models and other network component models are constructed. Each model is defined by basic or compound model, referencing DEVS formalism. These models and the simulation environment are implemented with MODSIM III, a general purpose, modular, block-structured high-level programming language which provides direct support for object-oriented programming and discrete-event simulation. In this simulation environment with representative attacks, the following three attacks are generated, SYN flooding and Smurf attack as an attack type of denial of service, Mail bomb attack as an attack type of e-mail. The simulation is performed with the models that exploited various security policies against these attacks. The results of this study show that the modeling method of packet filtering system, proxy system, unix and windows NT operating system. In addition, the results of the simulation show that the analysis of security performance according to various security policies, and the analysis of correlation between availability and confidentiality according to security empowerment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.484-510
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2017
Network security is rapidly developing, but so are attack methods. Network worms are one of the most widely used attack methods and have are able to propagate quickly. As an active defense approach to network worms, the honeynet technique has long been limited by the closed architecture of traditional network devices. In this paper, we propose a closed loop defense system of worms based on a Software-Defined Networking (SDN) technology, called Worm-Hunter. The flexibility of SDN in network building is introduced to structure the network infrastructures of Worm-Hunter. By using well-designed flow tables, Worm-Hunter is able to easily deploy different honeynet systems with different network structures and dynamically. When anomalous traffic is detected by the analyzer in Worm-Hunter, it can be redirected into the honeynet and then safely analyzed. Throughout the process, attackers will not be aware that they are caught, and all of the attack behavior is recorded in the system for further analysis. Finally, we verify the system via experiments. The experiments show that Worm-Hunter is able to build multiple honeynet systems on one physical platform. Meanwhile, all of the honeynet systems with the same topology operate without interference.
Park, Jun-Sang;Kim, Sung-Yun;Park, Dai-Hee;Choi, Mi-Jung;Kim, Myung-Sup
The KIPS Transactions:PartC
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v.16C
no.1
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pp.13-20
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2009
Recently, as traffic flooding attacks such as DoS/DDoS and Internet Worm have posed devastating threats to network services, rapid detection and proper response mechanisms are the major concern for secure and reliable network services. However, most of the current Intrusion Detection Systems (IDSs) focus on detail analysis of packet data, which results in late detection and a high system burden to cope with high-speed network traffic. In this paper we propose an SNMP-based lightweight and fast detection algorithm for traffic flooding attacks, which minimizes the processing and network overhead of the detection system, minimizes the detection time, and provides high detection rate. The attack detection algorithm consists of three consecutive stages. The first stage determines the detection timing using the update interval of SNMP MIB. The second stage analyzes attack symptoms based on correlations of MIB data. The third stage determines whether an attack occurs or not and figure out the attack type in case of attack.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.5
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pp.1079-1090
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2012
As the number of information asset and their vulnerabilities are increasing, it becomes more difficult for network security administrators to assess security vulnerability of their system and network. There are several researches for vulnerability analysis based on quantitative approach. However, most of them are based on experts' subjective evaluation or they require a lot of manual input for deriving quantitative assessment results. In this paper, we propose HRMS(Hacking and Response Measurement System) for enumerating attack path using automated vulnerability measurement automatically. HRMS can estimate exploitability of systems or applications based on their known vulnerability assessment metric, and enumerate attack path even though system, network and application's information are not fully given for vulnerability assessment. With this proposed method, system administrators can do proactive security vulnerability assessment.
With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.
Security quad and cube (SQC) is a network attack analyzer that is capable of aggregating many different events into a single significant incident and visualizing these events in order to identify suspicious or illegitimate behavior. A network administrator recognizes network anomalies by analyzing the traffic data and alert messages generated in the security devices; however, it takes a lot of time to inspect and analyze them because the security devices generate an overwhelming amount of logs and security events. In this paper, we propose SQC, an efficient method for analyzing network security through visualization. The proposed method monitors anomalies occurring in an entire network and displays detailed information of the attacks. In addition, by providing a detailed analysis of network attacks, this method can more precisely detect and distinguish them from normal events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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