• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1396-1405
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• 2020

Cyber threats such as forced personal information collection and distribution of malicious codes using malicious URLs continue to occur. In order to cope with such cyber threats, a security technologies that quickly detects malicious URLs and prevents damage are required. In a web environment, malicious URLs have various forms and are created and deleted from time to time, so there is a limit to the response as a method of detecting or filtering by signature matching. Recently, researches on detecting and predicting malicious URLs using machine learning techniques have been actively conducted. Existing studies have proposed various features and machine learning algorithms for predicting malicious URLs, but most of them are only suggesting specialized algorithms by supplementing features and preprocessing, so it is difficult to sufficiently reflect the strengths of various machine learning algorithms. In this paper, a system for predicting malicious URLs using multiple machine learning algorithms was proposed, and an experiment was performed to combine the prediction results of multiple machine learning models to increase the accuracy of predicting malicious URLs. Through experiments, it was proved that the combination of multiple models is useful in improving the prediction performance compared to a single model.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.3-10
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• 2011

최근 들어 연이어 발생하고 있는 DDoS 공격의 영향으로 정부, 기관, 기업의 보안대책과 관련 법규 제도가 강화되고 있다. 하지만 대규모 네트워크 침해사고 및 서비스 방해공격들을 앞으로도 다시 발생할 가능성이 많으며 이를 예방하기 위해선 미리 취약성을 예측할 수 있는 연구가 이루어져야 한다. 기존의 연구 방법들은 어떤 데이터를 기반으로 예측하였는지가 명확하지 않아 복잡하거나 모호하다는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 공신력 있는 기관에서 제공하는 취약점 데이터를 기반으로 예측에 관련된 기계 학습 기술을 이용하여 이전에 발생했던 취약점을 토대로 향후 발생할 수 있는 취약점에 대해 미리 예측할 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 효율성을 검증하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.91-105
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• 2024

기존 ICS(Industrial Control System)의 격리망 환경에 IT 시스템을 적용하는 사례가 계속 증가함으로써 ICS 환경에서의 보안 위협이 급격히 증가하였다. 보안 위협 시나리오는 사이버공격에 대한 분석, 예측 및 대응 등 사이버보안 훈련에서의 보안 전략 설계에 사용된다. 성공적인 사이버보안 훈련을 위해 유효하고 신뢰할 수 있는 훈련용 보안 위협 시나리오 개발 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 ICS 환경에서의 사이버보안 훈련을 위한 사례 기반 보안 위협 시나리오 개발 방법론을 제안한다. 이를 위해 ICS 대상 실제 사이버보안 사고 사례를 분석한 내용을 기반으로 총 5단계로 구성된 방법론을 개발한다. 위협 기법은 MITRE ATT&CK 프레임워크를 기반의 객관적인 데이터를 사용하여 동일한 형태로 정형화한 후 위협 기법과 대응되는 CVE 및 CWE 목록을 식별한다. 그리고 CWE와 ICS 자산에서 사용 중인 프로그래밍내 취약한 함수를 분석 및 식별한다. 이전 단계까지 생성된 데이터를 기반으로 신규 ICS 대상 사이버보안 훈련용 보안 위협 시나리오를 개발한다. 제안한 방법론과 기존 연구간 비교 분석을 통한 검증 결과, 제안한 방식이 기존 방식보다 시나리오에 대한 유효성, 근거의 적절성, 그리고 다양한 시나리오 개발에 있어서 더 효과적임을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.216-222
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• 2021

COVID-19 펜데믹 상황으로 인해 비군사·초국경적으로 발생하는 비전통적 안보위협에 대한 국가적 관심은 더욱 높아지고 있다. COVID-19로부터 발생한 국가적 피해 규모와 강도가 상상을 초월하기 때문이다. 이와 관련하여 육군은 다양한 집단지성 플랫폼을 통해 미래 한반도에서 발생할 수 있는 비전통적 안보위협을 예측하는 노력을 강구하고 있다. 향후 기후변화, 4차 산업혁명 도래에 따른 사회변화 및 기술발전으로 인해 비전통적 안보위협은 다양화될 것이다. 특히, 도시화율, 인터넷 보급률 및 대륙과 해양의 대기가 충돌하는 지리적 위치 등을 고려했을 때 우리나라에 가해질 비전통적 안보위협은 다른 나라의 경우보다 더욱 치명적일 것이다. 따라서 범정부 차원에서 민·관·군·산·학·연의 집단지성 플랫폼을 활용하여 비전통적 안보위협을 예측하는 것이 무엇보다도 중요할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.3-14
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• 2002

본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권4호
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• pp.407-414
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• 2014

The Internet is a highly distributed and complex system consisting of billion devices and has become the field of various kinds of conflicts during the last two decades. As a matter of fact, various actors utilise the Internet for illicit purposes, such as for performing distributed denial of service attacks (DDoS) and for spreading various types of aggressive malware. Despite the fact that numerous services provide information regarding the threat level of the Internet, they are mostly based on information acquired by their sensors or on offline statistical sampling of various security applications (antivirus software, intrusion detection systems, etc.). This paper introduces proactive threat observatory system (PROTOS), an open-source early warning system that does not require a commercial license and is capable of estimating the threat level across the Internet. The proposed system utilises both a global and a local approach, and is thus able to determine whether a specific host is under an imminent threat, as well as to provide an estimation of the malicious activity across the Internet. Apart from these obvious advantages, PROTOS supports a large-scale installation and can be extended even further to improve the effectiveness by incorporating prediction and forecasting techniques.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.800-803
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• 2003

최근 인터넷 사용자가 급증하면서 침해 사고 역시 크게 증가되고 있다. 이에 해킹과 침입으로부터 시스템과 네트워크를 보호하기 위해 정보보호 제품이 개발되고 있으나, 해킹 기법과 바이러스들도 점차 자동화, 지능화, 분산화, 대규모화, 은닉화 되어 가고 있다. 따라서, 이러한 위협에 대처하기 위해 종합적인 네트워크 보안 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 역추적, 복구, 네트워크 취약성 분석, 공격 예측 등의 새로운 네트워크 보안서비스들과 이를 위한 고려사항들에 대해서 고찰한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.97-106
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• 2021

Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.369-375
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• 2016

기업 대부분은 사업 연속성을 위협하는 기밀정보 유출을 방지하기 위해 DRM, 메일 필터링, DLP, USB 보안 등 다양한 보안 시스템 구축에 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나, 기업이 기밀정보의 유출 및 관련 사건을 인지한 시점에는 해당 직원이 이미 '퇴직'해 인사적 조치가 어렵고 관련 증거도 퇴직과 함께 사라져 버리는 경우가 많다. 그런 측면에서 퇴직 징후를 미리 탐지하고 사전 조치를 하는 것은 매우 중요하다. 데이터의 최소 단위인 파일을 대상으로 이루어지는 사용자 행위를 기록하는 DRM 로그를 활용하면, 퇴직 예측이 장 단기적으로 가능하므로 유출 행위를 예방하고 사후 증적으로도 활용할 수 있다. 이 연구는 직원의 퇴직 징후를 예측해 사전에 모니터링하는 프로세스를 수립함으로써, 퇴직자의 기밀 유출로 인한 기업 손실을 최대한 방지할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.