• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.351-360
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• 2006

기존의 침입차단시스템과 침입탐지시스템의 단점을 개선할 수 있는 지능적 연계 침입방지시스템을 제안한다. 제안된 보안 시스템은 공격 검출, 공격 우회로 설정 및 통신량 대역 확보, 다른 연계 보안 시스템에 공격 정보 홍보, 내부 IPS에서의 필터 생성, 차단 필터링의 즉각적인 업데이트, 공격 패킷 차단 및 서비스와 포트 차단 설정이다. 스위치 타입 구현과 동적 재설정 메모리들을 통해 새로운 보안 규칙과 패킷 필터링을 실시간으로 교환하고 패킷을 처리한다. 네트워크 성능 실험에서 해커의 공격인 2.5 Gbs의 DDoS, SQL Stammer, Bug bear, Opeserv worm 등에 대한 공격검출이 실시간으로 이루어졌다. 이를 갱신하는 보안 정책 알고리즘의 즉각적인 갱신의 결과로 정상적인 패킷 외에 해커의 공격으로 인한 패킷은 차단되었고, 트래픽은 감소되어, 정상적인 내부와 외부 네트워크 트래픽의 잔여 대역폭을 확보하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-74
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• 2011

본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1B호
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• pp.43-50
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• 2011

최근 공격기술은 네트워크의 진화와 함께 다양한 형태로 나타나고 있으며, 대부분의 네트워크에서는 다양한 보안장치들을 통해 대응하고 있다. 또한 외부 공격으로부터 내부 네트워크의 정보자산을 보호하지 위해 기존 네트워크에 필요한 보안시스템들을 추가 배치하고 있다. 그러나 이와 같은 네트워크 구축방법 및 보안시스템의 사용은 내부 네트워크의 성능과 보안에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문은 내부 네트워크의 보안시스템 사용 및 구축에 따른 성능저하요인을 분석함으로써, 향후 내부 네트워크의 성능 및 보안성 향상을 위한 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.109-112
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• 2003

트래픽 폭주 공격은 네트워크 대역폭, 프로세스 처리능력, 기타 시스템 자원을 고갈시킴으로써 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 공격형태이며, 네트워크가 느려지거나 접속 불능 상태 등으로 인지할 수도 있지만 트래픽 폭주를 발생시킨 패킷을 수집하고 분석하는 방법을 이용하면 보다 정확한 공격의 탐지가 가능하다. 본 논문에서는 트래픽 폭주 공격을 보다 정확하게 탐지할 수 있도록 패킷 분석 기법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.363-366
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• 2002

최근 네트워크 취약점 검색 방법을 이용한 침입 공격이 늘어나는 추세이며 이런 공격에 대하여 적절하게 실시간 탐지 및 대응 처리하는 침입방지시스템(IPS: Intrusion Prevention System)에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시스템에 허락을 얻지 않은 서비스 거부 공격(Denial of Service Attack) 기술 중 TCP의 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스로 종단간에 이루어지는 3-Way Handshake를 이용한 Syn Flooding Attack에 대하여 침입시도패킷 정보를 수집, 분석하고 퍼지인식도(FCM : Fuzzy Cognitive Maps)를 이용한 침입시도여부를 결정하는 네트워크 기반의 실시간 탐지 모델(Network based Real Time Scan Detection Model)을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.415-426
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• 2021

The implementation of iris biometrics on smartphone devices has recently become an emerging research topic. As the use of iris biometrics on smartphone devices becomes more widely adopted, it is to be expected that there will be similar efforts in the research community to beat the biometric by exploring new spoofing methods and this will drive a corresponding requirement for new liveness detection methods. In this paper we addresses the problem of presentation attacks (Spoofing) against the Iris Recognition System on mobile devices and propose novel Presentation Attack Detection (PAD) method which suitable for mobile environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.288-296
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• 2022

Side-channel attacks are a quiet mighty type of attack that targets specific physical implementations vulnerabilities. Even though several researchers have examined diverse means and methods of detecting side-channel attacks, at the present time a systematic review of these approaches does not exist. The purposes of this paper are to give an extensive analysis of literature on side-channel attack detection and offer intuitiveness from past research studies. In this study, a literature survey is conducted on articles related to side-channel attack detection between 2020 and 2022 from ACM and IEEE digital libraries. From the 10 publications included in the study, it appears they target either a single type of side-channel attacks or multiple types of side-channel attacks. Therefore, a vital review of each of the two categories is provided, as well as possible prospective research in this field of study.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.679-680
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• 2009

Radio jamming attack is the most effective and easiest Denial-of-Service (DOS) attack in wireless network. In this paper, we proposed a multi-channel MAC protocol to mitigate the jamming attacks by using cognitive radio. The Cognitive Radio (CR) technology supports real-time spectrum sensing and fast channel switching. By using CR technologies, the legitimate nodes can perform periodic spectrum sensing to identify jamming free channels and when the jamming attack is detected, it can switch to un-jammed channel with minimum channel switching delay. In our proposed protocol, these two CR technologies are exploited for thwarting the jamming attacks.

• Journal of Internet Technology
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• 제20권4호
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• pp.1247-1260
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• 2019

Both alphanumeric and graphical password schemes are vulnerable to the shoulder-surfing attack. Even when authentication schemes are secure against a single shoulder-surfing attack round, they can be easily broken by intersection attacks, using multiple shoulder-surfing attacker records. To this end, in this paper we propose a graphical password-based authentication scheme to provide security against the intersection attack launched by an attacker who may record the user's screen, mouse clicks and keyboard input with the help of video recording devices and key logging software. We analyze our scheme's security under various threat models and show its high security guarantees. Various analysis, usability studies and comparison with the previous work highlight our scheme's practicality and merits.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.170-178
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• 2024

Through the growth of the fifth-generation networks and artificial intelligence technologies, new threats and challenges have appeared to wireless communication system, especially in cybersecurity. And IoT networks are gradually attractive stages for introduction of DDoS attacks due to integral frailer security and resource-constrained nature of IoT devices. This paper emphases on detecting DDoS attack in wireless networks by categorizing inward network packets on the transport layer as either "abnormal" or "normal" using the integration of machine learning algorithms knowledge-based system. In this paper, deep learning algorithms and CNN were autonomously trained for mitigating DDoS attacks. This paper lays importance on misuse based DDOS attacks which comprise TCP SYN-Flood and ICMP flood. The researcher uses CICIDS2017 and NSL-KDD dataset in training and testing the algorithms (model) while the experimentation phase. accuracy score is used to measure the classification performance of the four algorithms. the results display that the 99.93 performance is recorded.