• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3258-3279
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• 2019

Recently, ransomware has earned itself an infamous reputation as a force to reckon with in the cybercrime landscape. However, cybercriminals are adopting other unconventional means to seamlessly attain proceeds of cybercrime with little effort. Cybercriminals are now acquiring cryptocurrencies directly from benign Internet users without the need to extort a ransom from them, as is the case with ransomware. This paper investigates advances in the cryptovirology landscape by examining the state-of-the-art cryptoviral attacks. In our approach, we perform digital autopsy on the malware's source code and execute the different malware variants in a contained sandbox to deduce static and dynamic properties respectively. We examine three cryptoviral attack structures: browser-based crypto mining, memory resident crypto mining and cryptoviral extortion. These attack structures leave a trail of digital forensics evidence when the malware interacts with the file system and generates noise in form of network traffic when communicating with the C2 servers and crypto mining pools. The digital forensics evidence, which essentially are IOCs include network artifacts such as C2 server domains, IPs and cryptographic hash values of the downloaded files apart from the malware hash values. Such evidence can be used as seed into intrusion detection systems for mitigation purposes.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.976-986
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• 2020

Internet of Things (IoT) is considered the future network to support wireless communications. To realize an IoT network, sufficient spectrum should be allocated for the rapidly increasing IoT devices. Through cognitive radio, unlicensed IoT devices exploit cooperative spectrum sensing (CSS) to opportunistically access a licensed spectrum without causing harmful interference to licensed primary users (PUs), thereby effectively improving the spectrum utilization. However, an open access cognitive IoT allows abnormal IoT devices to undermine the CSS process. Herein, we first establish a hard-combining attack model according to the malicious behavior of falsifying sensing data. Subsequently, we propose a weighted sequential hypothesis test (WSHT) to increase the PU detection accuracy and decrease the sampling number, which comprises the data transmission status-trust evaluation mechanism, sensing data availability, and sequential hypothesis test. Finally, simulation results show that when various attacks are encountered, the requirements of the WSHT are less than those of the conventional WSHT for a better detection performance.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.99-107
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• 2005

ARIA는 128비트 블록 암호 알고리즘으로 128, 192, 256 비트 암호키를 사용한다. 또한 SPN (Substitution and Permutation encryption Network) 구조와 Involution 이진 행렬을 사용하여 초경량 환경 및 하드웨어 구현에 최적으로 개발되었다. 본 논문에서는 실제 스마트카드에 부주의한 ARIA 구현이 차분 전력 분석 공격 (Differential Power Analysis)에 취약함을 널이고자 한다. ARIA에 적용된 공격시점은 S-box 출력에 대한 소비 전력이며 이는 매우 현실적이며 위협적이다. 또한 두 개의 라운드 키만을 이용하여 ARIA의 master key (MK)를 얻을 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.193-203
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• 2022

After the everyday use of systems and applications of artificial intelligence in our world. Consequently, machine learning technologies have become characterized by exceptional capabilities and unique and distinguished performance in many areas. However, these applications and systems are vulnerable to adversaries who can be a reason to confer the wrong classification by introducing distorted samples. Precisely, it has been perceived that adversarial examples designed throughout the training and test phases can include industrious Ruin the performance of the machine learning. This paper provides a comprehensive review of the recent research on adversarial machine learning. It's also worth noting that the paper only examines recent techniques that were released between 2018 and 2021. The diverse systems models have been investigated and discussed regarding the type of attacks, and some possible security suggestions for these attacks to highlight the risks of adversarial machine learning.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.531-536
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• 2023

본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.101-107
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• 2024

Cloud computing is a widely used technology that has changed the way people and organizations store and access information. This technology is quite versatile, which is why extensive amounts of data can be stored in the cloud. Furthermore, businesses can access various services over the cloud without having to install applications. However, the cloud computing services are provided over a public domain, which means that both trusted and non-trusted users can access the services. Though there are several advantages of cloud computing services, especially to business owners, various challenges are also posed in terms of the privacy and security of information and online services. A kind of threat that is widely faced in the cloud environment is the on/off attack. In this kind of attack, a few entities exhibit proper behavior for a given time period to develop a highly a positive reputation and gather trust, after which they exhibit deception. A viable solution is provided by the given trust model for preventing the attacks. This method works by providing effective security to the cloud services by identifying malicious and inappropriate behaviors through the application of trust algorithms that can identify on-off attacks.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.157-165
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• 2024

분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.30-37
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• 2005

Ad hoc 네트워크는 고정된 기반 망의 도움없이 이동 단말만으로 구성된 자율적이고 독립적인 네트워크로 최근 다양한 분야에서의 활용이 논의되고 있다. 그러나, ad hoc 네트워크는 구성이 변하기 쉬운 환경이므로 불법 노드가 네트워크 자원소비 및 경로방해 등의 동작이 용이하므로 라우팅 프로토콜 보호가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 해쉬함수만을 이용한 경로발견 프로토콜과 해쉬함수 및 공개키 암호화 방식을 이용한 경로발견 프로토콜을 제안한다. 첫 번째 제안한 프로토콜은 active 공격에 약하나 전송패킷의 데이터 양이 적고 각 홉에서 처리하는 연산량이 적다는 장점이 있으며 두 번째 제안한 프로토콜은 active 공격에 강하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1721-1736
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• 2013

Black and gray hole attack is one kind of routing disturbing attacks and can bring great damage to the network. As a result, an efficient algorithm to detect black and gray attack is important. This paper demonstrate an adaptive approach to detecting black and gray hole attacks in ad hoc network based on a cross layer design. In network layer, we proposed a path-based method to overhear the next hop's action. This scheme does not send out extra control packets and saves the system resources of the detecting node. In MAC layer, a collision rate reporting system is established to estimate dynamic detecting threshold so as to lower the false positive rate under high network overload. We choose DSR protocol to test our algorithm and ns-2 as our simulation tool. Our experiment result verifies our theory: the average detection rate is above 90% and the false positive rate is below 10%. Moreover, the adaptive threshold strategy contributes to decrease the false positive rate.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.17-22
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• 2014

MANET은 빠르게 네트워크를 구축할 수 있다는 특징 때문에 많은 분야에서 활용되고 있다. 그러나 무선 네트워크의 특성과 노드들의 이동으로 인해 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 특히 그중에서도 라우팅 프로토콜의 취약점을 이용한 공격이 증가하고 있으며 그 피해 또한 매우 증가하고 있는 설정이다. 본 논문에서는 안전한 라우팅 프로토콜 제공을 위한 two-level 인증 구조를 제안하였다. 제안한 기법에서는 네트워크에 참여하는 노드들에 대하여 신뢰도를 기반으로 한 인증 평가를 실시하여 인증서를 발급해주며, 인증서를 발급받은 노드만이 데이터 전송을 수행하게 된다. 그리고 인증서를 발급받은 노드가 데이터 전송시 제어 패킷의 정보와 자신이 관리하는 PIT 정보를 비교 및 분석하여 악의적인 노드들에 대한 탐지를 수행하게 된다. Ns-2 시뮬레이터를 이용하여 본 논문에서 제안한 기법의 성능을 평가하였으며, 실험을 통하여 우수한 성능을 확인하였다.