• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.19-28
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• 2017

False data injection attacks have recently been introduced as one of important issues related to cyber-attacks on electric power grids. These attacks aim to compromise the readings of multiple power meters in order to mislead the operation and control centers. Recent studies have shown that if a malicious attacker has complete knowledge of the power grid topology and branch admittances, s/he can adjust the false data injection attack such that the attack remains undetected and successfully passes the bad data detection tests that are used in power system state estimation. In this paper, we investigate that a practical false data injection attack is essentially a cyber-attack with uncertain information due to the attackers lack of knowledge with respect to the power grid parameters because the attacker has limited physical access to electric facilities and limited resources to compromise meters. We mathematically formulated a method of identifying the most vulnerable locations to false data injection attack. Furthermore, we suggest minimum topology changes or phasor measurement units (PMUs) installation in the given power grids for mitigating such attacks and indicate a new security metrics that can compare different power grid topologies. The proposed metrics for performance is verified in standard IEEE 30-bus system. We show that the robustness of grids can be improved dramatically with minimum topology changes and low cost.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2073-2081
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• 2013

급변하는 사회 속에서 개인의 심리적, 정신적 건강과 개인이 속한 가정이나 학교, 직장에서 일어나는 부적응 문제를 해결하기 위한 온라인 개인 심리검사의 수요가 증가되고 있다. 하지만 인터넷 기반 심리검사는 악의적인 공격자에 의해 폭주서비스를 통한 서비스 거부공격의 취약성이 존재한다. 따라서 서비스 거부공격을 억제하고 합법적인 사용자에게 최대한의 보안성과 가용성을 제공할 수 있는 시스템의 능력이 요구된다. 이의 해결책으로 지연 프로토콜을 수용한 부하가중 인증모델을 제안하고 검증하였다. 제안 모델은 인증의 점진적인 강화 기법을 사용해서 급속하게 증가하고 있는 서비스거부공격을 억제하고 서비스의 지속성을 보장함으로써 보안서버시스템의 신뢰성을 높여 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.51-61
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• 2009

최근 인터넷 상에서 봇넷을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있으며, 이러한 공격들은 금전적 이득을 목적으로 하고 있어 범죄화 양상을 보이고 있다. 봇넷을 이용하는 사이버 공격으로는 스팸 발송, 분산서비스 거부(DDoS) 공격, 악성코드 및 맬웨어(malware) 전파, 피싱, 개인정보 유출 등이 있다. IRC나 HTTP 봇넷과 같은 중앙 봇넷은 그 탐지나 완화 방법의 연구가 다수 존재하지만, P2P 봇넷에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 공격의 능동적 분석에 활용되는 허니넷을 이용하여 P2P 기반 Storm 봇 중의 하나안 Peacomm 봇이 발생시키는 트래픽을 분석하였다. 그 결과 Peacomm 봇이 P2P를 통해 광범위한 외부 네트워크의 좀비를 대상으로 다량의 UDP 패킷을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한 이를 통해 Peacomm 붓이 봇넷의 규모를 유지하거나 확장한다는 것을 알 수 있었다. 이는 P2P 봇넷을 탐지하고 완화시킬 수 있는 대응기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1290-1295
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• 2016

최근 모바일 인터넷 이용률이 급증하면서 인터넷 이용자의 웹 브라우저를 통한 사회 공학적 또는 드라이브 바이 다운로드 방식으로 악성코드 유포 공격이 확산되고 있다. 현재 드라이브 바이 다운로드 공격 방어 초점은 최종 다운로드 사이트 및 유포 경로에 초점을 두어 진행되어 왔으나 공격 초기 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트에 대한 특성 탐지 및 차단에 대해서는 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 이러한 악성 코드 다운로드 공격에 대한 방어메커니즘 향상을 목적으로, 악성코드 다운로드의 핵심 근원지인 인젝션 사이트를 탐지하는 방안에 대해서 연구한다. 결과적으로 악성코드의 확산을 방지하기 위해 다운로드 공격의 최종 사이트를 탐지 및 차단하는 현재의 URL 블랙리스트 기법에 추가하여, 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트를 탐지 특징을 추출 하는 방안을 제시한다. 또한 URL 블랙리스트 기반의 접근법과 비교하여 악성코드 감염률을 효율적으로 최소화 할 수 있는 방안임을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.29-39
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• 2006

네트워크의 급속한 성장과 더불어 유무선 서비스 및 사용자들이 급증하고 있는 가운데 IEEE 802.1x 기반 WLAN 환경에서 Session hijacking 및 DoS 공격 등 취약점으로 인해 다양한 공격이 시도되고 있어 무선 네트워크에 대한 침입탐지/차단 시스템 개발이 시급하다. 본 연구에서는 AP(Access Point) 에서 임베디드 형태로 무선 패킷에 대한 모니터링 및 유해 트래픽 침입탐지/차단 기능을 제공하며 무선 네트워크에 대한 통합 보안 관리 기능을 제공하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 기존의 무선망 보안 관리 시스템보다 경량화된 형태로 개발되었으며 무선 트래픽에 대한 능동적인 보안 관리 기능을 제공하여 대학 캠퍼스망과 같이 최근 급속도로 확산되고 있는 무선랜 기반 네트워크 환경에서의 개선된 보안관리 기능을 제공할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.397-404
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• 2006

소프트웨어 공격이 성공하기 위해서는 공격 코드가 프로그램의 주소 공간에 주입된 후 프로그램의 제어 흐름이 공격 코드 위치로 변경되어야 한다. 프로그램의 주소 공간 중 코드 영역은 실행 중에 변경이 불가능하므로 공격 코드가 주입될 수 있는 곳은 데이터 영역 밖에 없다. 따라서 데이터 영역으로 프로그램의 제어가 변경될 경우 주입된 공격 코드로 제어가 옮겨 가는 공격이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프로그램의 제어 흐름과 관련된 CALL, JMP, RET 명령어의 목적 주소를 검사하여 제어가 옮겨갈 목적 주소가 프로그램의 실행 코드가 저장된 텍스트 영역이 아닌 데이터 영역일 경우 소프트웨어 공격이 발생한 것으로 간주하는 소프트웨어 공격 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 함수의 복귀주소뿐만 아니라 함수포인터, longjmp() 버퍼 등 프로그램 제어 흐름과 관련된 모든 데이터가 변경되었는지 점검할 수 있었기 때문에 기존 기법들보다 더 많은 종류의 공격을 탐지할 수 있었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권10호
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• pp.949-964
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• 2012

최근 악성코드 및 바이러스 등으로 사용자 PC가 위협받고 있다. 특히, 제로데이 공격 등 알려지지 않은 공격들이 끊임없이 나오고 있어, 사용자 PC는 더 이상 안전하다고 확신하기 어려운 환경이 되었다. 따라서 인터넷 서비스의 이용에 있어서, 안전성이 보장되지 않은 PC를 이용하는 사용자가 기존의 인증 프로토콜을 이용하여 사용자를 인증할 경우, 인증 정보의 도난 및 중간자 공격 등 다양한 위협을 받을 수 있다. 또한 메모리 해킹등과 같은 공격을 당할 경우, 사용자는 자신의 PC가 감염되었는지 인지하기조차 어려운 상황에 놓이게 된다. 따라서 본 논문은 QR-Code와 통신기능이 가능한 스마트 기기를 활용한 안전한 QR-Login 사용자 인증 프로토콜을 설계하고, 인터넷 서비스 이용 시 중요정보의 안전성 보증을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 사용자는 알려지지 않은 공격으로부터 PC가 위협받는 경우에도 사용자의 중요정보를 보호할 수 있고, 금융거래와 같은 민감한 거래 시에도 안전하게 거래를 할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.21-26
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• 2019

현재 사회는 정보화 사회로 데이터를 활용하는 것이 필수불가결하다. 따라서 데이터베이스를 활용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 있다. 실생활에서 데이터베이스에 들어있는 데이터들은 대부분 한 그룹의 회원들의 개인정보들이다. 개인정보는 민감한 데이터이기 때문에 개인정보를 관리하는 데이터베이스 관리자의 역할이 중요하다. 하지만 이런 개인정보를 악의적으로 사용하기 위해 데이터베이스를 공격하는 행위가 늘고 있다. SQL Injection은 가장 많이 알려져 있고 오래된 해킹기법 중에 하나이다. SQL Injection 공격은 공격하기 쉬운 기법으로 알려져 있으나 대응방안 또한 쉽지만 많은 로그인을 요구하는 웹페이지에서 SQL 공격을 피하기 위한 노력을 많이 하지만 일부 사이트는 여전히 SQL 공격에 취약하다. 따라서 본 연구에서 SQL해킹 기술 사례 분석을 통하여 효과적인 방어책을 제시하여 웹 해킹을 막고 안전한 정보통신 환경을 제공하는 데 기여한다.