디지털 통신 환경 기술이 다양화되고 네트워크 이용 접근성이 높아지고 있으며 보안이 중요한 방산업체, 국방 관련 기관 등 국가의 안보에 관련된 다양한 환경에서 가상 사설망 서비스를 사용한다. 하지만 기술에 발전에 따라 매년 가상 사설망의 취약점을 통한 공격이 증가하고 있다. 본 논문은 가상 사설망에서 발생 가능한 잠재적 취약점 및 신규 취약점에 대해 대비하기 위해 STRIDE 위협 모델링을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. STRIDE 위협 모델링은 위협을 총 6가지 범주로 그룹화 위협을 체계적으로 식별한다. 이를 적용하기 위해 가상 사설망의 기능을 분석하고 가상 사설망 서비스가 이루어지는 동안의 자료 흐름도를 생성하였다. 그 후, 가상 사설망에서 발생 가능한 위협을 수집하고 이를 기반으로 STRIDE 위협 모델링을 분석했다. 생성한 가상 사설망의 자료 흐름도는 총 96개의 STRIDE 위협으로 분류되며, 실제 취약점 리스트와 비교 분석하여 분류 결과를 구체화했다. 그 후 위협들의 공격 루트를 파악하기 위해 위협 시나리오를 작성했다. 본 논문은 작성된 시나리오를 기반으로 가상 사설망의 구성요소에 따른 총 30개의 보안 요구사항을 도출했다. 본 논문을 통해 국방부와 같이 보안이 중요한 시설에서 사용하는 가상 사설망의 보안 안정성을 높일 수 있는 보안요구사항을 제시한다.
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.
보안 위협 평가는 시스템의 잠재적인 취약성을 파악하고, 그 취약성 및 대응방안에 대해 객관적인 점수를 부여하는 기술이다. 스마트그리드는 구조적 특성으로 인해 기존의 보안 위협 평가를 적용하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 스마트그리드의 보안 위협 평가를 위해 AMI에 대해 네트워크 모델을 제안하고 공격 시나리오를 도출하였다. 그리고 MTTC scheme을 이용하여 제안 네트워크 모델 및 공격 시나리오에 대해 보안 위협 평가 수행이 가능함을 보였다.
This paper proposes an improved test and evaluation methodology to be conducted for a in-flight threat-countermeasure encounter scenario. Although the conventional test method adopted in the precedent researches allows high precision and safety, such full-scale method is practically not appropriate to apply to small-scale test rounds for evaluating the subparts of the ammunition. To address this problem, this study suggests a readily-applicable, small-scale test and evaluation method of the subpart of the ammunition in firing test. In the threat-countermeasure encounter scenario, the results of several tests demonstrate that the proposed technique does not deteriorate the precision when the engagement point should be adjusted.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
Industrial control systems in nuclear facilities are facing increasing cyber threats due to the widespread use of information and communication equipment. To implement cyber security programs effectively through the RG 5.71, it is necessary to quantitatively assess cyber risks. However, this can be challenging due to limited historical data on threats and customized Critical Digital Assets (CDAs) in nuclear facilities. Previous works have focused on identifying data flows, the assets where the data is stored and processed, which means that the methods are heavily biased towards information security concerns. Additionally, in nuclear facilities, cyber threats need to be analyzed from a safety perspective. In this study, we use the system theoretic process analysis to identify system-level threat scenarios that could violate safety constraints. Instead of quantifying the likelihood of exploiting vulnerabilities, we quantify Security Control Measures (SCMs) against the identified threat scenarios. We classify the system and CDAs into four consequence-based classes, as presented in NEI 13-10, to analyze the adversary impact on CDAs. This allows for the ranking of identified threat scenarios according to the quantified SCMs. The proposed framework enables stakeholders to more effectively and accurately rank cyber risks, as well as establish security and response strategies.
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.
Instrumentation and control systems measure and control various variables of nuclear facilities to operate nuclear power plants safely. A diverse protection system, a representative instrumentation and control system, generates a reactor trip and turbine trip signal by high pressure in a pressurizer and containment to satisfy the design requirements 10CFR50.62. Also, it generates an auxiliary feedwater actuation signal by low water levels in steam generators. Cybersecurity has become more critical as digital technology is gradually applied to solve problems such as performance degradation due to aging of analog equipment, increased maintenance costs, and product discontinuation. This paper analyzed possible cybersecurity threat scenarios in the diverse protection system using attack trees. Based on the analyzed cybersecurity threat scenario, we calculated the probability of attack occurrence and confirmed the cybersecurity risk in connection with the asset value.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
Over a span of few decades, the world has seen the emergence of new viruses that have posed serious problems to global health .COVID-19 is a major pathogenic threat to the modern world that primarily shoots the respiratory system of human beings. Wuhan which is the capital city of Hubei, China was the first place in the world where first cases of COVID-19 emerged and the scores of cases significantly increased at an immense rate leading to city isolation and establishment of new specially designed hospitals. SARS-CoV had emerged from bats in china (2002) and MERS-CoV from camels transmitted via bats in Middle East (2012) where the previous versions of COVID-19 took place. Infections with SARS-CoV-2 are now widespread, like Nuclear Chain Reaction (NRC). In this review we will discuss the COVID-19 origin, transmission, incubation, diagnosis and therapies available at the present scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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