• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1027-1037
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• 2019

기존의 사이버 공격 탐지 솔루션은 일반적으로 시그니처 기반 내지 악성행위 분석을 통한 방식의 탐지를 수행하므로, 알려지지 않은 방식에 의한 공격은 탐지하기 어렵다는 한계가 있다. 시스템에서는 상시로 발생하는 다양한 정보들이 시스템의 상태를 반영하고 있으므로, 이들 정보를 수집하여 정상상태를 학습하고 이상상태를 탐지하는 방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문은 정상상태 학습 및 탐지에 활용하기 위하여 문자열을 그 순서와 의미를 보존하며 정량적 수치로 변환하는 머신러닝 임베딩(Embedding) 기법과 이상상태의 탐지를 위하여 다수의 정상데이터에서 소수의 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 이상치 탐지(Novelty Detection) 기법을 이용하여 사이버 공격에 의한 시스템 이상상태를 탐지하는 방안을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.226-233
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• 2012

최근에 발생한 3.4 DDoS 사이버 테러에서 볼 수 있듯이 사이버테러의 유형은 점점 복합화, 지능화, 대형화 되어가고 있고 사이버 위협 대상도 국가 전체로 확대되고 있다. 미래 사이버 테러를 대비하기 위해 기존에 시도되지 않았던 새로운 공격기법에 대해 미리 예상하고 구현하여 아직 드러나지 않은 시스템의 취약점을 공격자보다 앞서 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템에서 레지스트리 변조를 통해 사이버공격을 하는 것처럼 보이게 하는 새로운 사이버테러 공격 기법에 대해 연구한다. 제안하는 새로운 공격기법은 시스템의 레지스트리 default ttl값을 패킷의 송수신 시 필요한 값보다 작은 값으로 변조하여, 이동 중인 패킷이 중간에 폐기되도록 함으로써 에이전트(Agent)의 네트워크 연결을 제한한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.193-204
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• 2009

본 연구는 반성적 성찰활동에 기반한 사이버 학습 상담이 초등학생의 학습동기 및 학습습관에 어떠한 효과를 미치는지 알아보았다. 그 결과 첫째, 반성적 성찰활동에 기반한 사이버 학습상담은 초등학생의 학습동기 향상에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 사이버 학습상담 실시 후 학습동기의 4가지 하위요인인 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감의 지수 향상에 긍정적인 효과가 있었다. 둘째, 반성적 성찰활동에 기반한 사이버 학습상담은 초등학생의 학습습관 변화에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 사이버 학습상담 실시 후 학습습관의 하위요인인 학습기술 적용 행동과 자율학습 행동 지수 향상에 긍정적인 효과가 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.457-467
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• 2002

가상 공격을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동 변화를 시뮬레이션하기 위하여는 네트워크 구성요소들의 특성을 시뮬레이션 모델에 반영할 수 있어야 하며, 다양한 사이버 공격과 이를 방어하는 시스템들의 특성을 표현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 사이버 공격시 네트워크의 부하가 어떻게 변하는지를 실험하기 위하여, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSF[9, 10]를 확장 구현하였다. 사이버 공격을 시뮬레이션하기 위해 보안 관련 클래스인 방화벽과 공격용 프로그램을 작성하기 위한 도구들의 모임인 패킷 조작기를 SSF의 구성요소인 SSFNet에 새로이 추가하였다. 이는 보안 체계를 가진 네트워크를 시뮬레이션 가능하게 할 뿐 아니라, 기존 사이버 공격 프로그램을 쉽게 이식하여 시뮬레이션에 적용할 수 있는 장점을 제공한다. 추가된 클래스들의 작동을 검증하기 위하여 가상 네트워크를 구성한 후, 대표적인 서비스-거부 공격인 smurf 공격을 시뮬레이션하고, 이 때의 네트워크의 행동 변화를 관찰하였다. 실험 결과 본 연구에 의하여 개발된 방화벽이나 패킷 조작기가 정상적으로 작동됨을 확인할 수 있었다.

• 한국생활과학회지
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• 제19권2호
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• pp.257-270
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• 2010

This study investigated preschoolers' happiness, behavior problems, and interpersonal problem solving strategies according to their sex and age, and the relationships among them. The subjects were 185 preschoolers (97 boys and 88 girls; 83 four-year-olds and 102 five-year-olds). Results showed that boys were higher in behavior problems (aggression) and forceful problem solving strategies than girls, while girls were higher in happiness (characteristics of self) than boys. Also, 4-year-old children were higher in forceful problem solving strategies than 5-year-olds. Children's happiness was negatively related to their internalizing and externalizing behavior problems. Behavior problems and interpersonal problem solving strategies of children were influenced by their happiness. These findings provide preliminary evidence that children's happiness may predict their behavior problems and interpersonal problem solving strategies.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권1호
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• pp.67-75
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• 2016

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다.

• 가정과삶의질연구
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• 제30권6호
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• pp.1-11
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• 2012

We investigated the effects of maternal parenting behavior and social supports on children's problem behaviors. The participants are 148 elementary school children and their teachers from one elementary school in Seoul. The data were analyzed by using descriptive statistics, correlation analysis, t-test, and multiple regression. The major findings are summarized as follows: (1) there were differences in maternal parenting behavior(warmth), teacher support, and internal problem behaviors according to children's gender; (2) mothers's parenting behavior(warmth) and teachers' support explained children's overt problem behaviors; and (3) mothers' parenting behaviors(supervision) and friends' support explained children's internal problem behaviors. In conclusion, there were differences between the subscale of maternal parenting behavior and social supports influencing overt problem behaviors and internal problem behaviors.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.152-156
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• 2020

The study is to examine the mediating effect of psychological empowerment on the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. This study collected data from public organizations that are responsible for social welfare provision in Daegu, Gyeongsangbuk-Do, and Pusan in South Korea. This study employs confirmatory factor analysis in Amos 21 to find the discriminant validity of all constructs and regression analysis by Baron and Kenny (1986) to test that psychological empowerment is a mediator of the causal relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. As the result of the analysis, psychological empowerment has a significant mediating effect on the relationship between high-performance work system and organizational citizenship behavior. The study suggests to the managers in social welfare organizations how they need to enhance organizational citizenship behavior through psychological empowerment themselves.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.125-139
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• 2017

In this paper, we developed a framework to detect and predict insider information leakage by collecting and restoring network traffic. For automated behavior analysis, many meta information and behavior information obtained using network traffic collection are used as machine learning features. By these features, we created and learned behavior model, network model and protocol-specific models. In addition, the ensemble model was developed by digitizing and summing the results of various models. We developed a function to present information leakage candidates and view meta information and behavior information from various perspectives using the visual analysis. This supports to rule-based threat detection and machine learning based threat detection. In the future, we plan to make an ensemble model that applies a regression model to the results of the models, and plan to develop a model with deep learning technology.