인터넷 웜, 컴퓨터 바이러스 등 네트워크에 위협적인 악성트래픽이 증가하고 있다. 특히 최근에는 지능형 지속 위협 공격 (APT: Advanced Persistent Threat), 랜섬웨어 등 수법이 점차 고도화되고 그 복잡성(Complexity)이 증대되고 있다. 지난 몇 년간 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 네트워크 보안 솔루션으로서 중추적 역할을 수행해왔다. 침입탐지시스템의 효과적 활용을 위해서는 탐지규칙(Rule)을 적절히 작성하여야 한다. 탐지규칙은 탐지하고자 하는 악성트래픽의 핵심 시그니처를 포함하며, 시그니처를 포함한 악성트래픽이 침입탐지시스템을 통과할 경우 해당 악성트래픽을 탐지하도록 한다. 그러나 악성트래픽의 핵심 시그니처를 찾는 일은 쉽지 않다. 먼저 악성트래픽에 대한 분석이 선행되어야 하며, 분석결과를 바탕으로 해당 악성트래픽에서만 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용해야 한다. 만약 정상 트래픽에서 흔히 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용하면 수많은 오탐(誤探)을 발생시키게 될 것이다. 본고에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 핵심 시그니처를 추출하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용하여, 어떠한 네트워크 트래픽에 포함된 시그니처가 해당 트래픽을 얼마나 대표하는지를 정량화한다. 대표성이 높은 시그니처는 해당 네트워크 트래픽을 탐지할 수 있는 침입탐지시스템의 탐지규칙으로 활용될 수 있다.
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.
최근 초고속 인터넷의 확산과 댁내 가전기기들의 지능화에 따라, 홈 네트워크(Home Network)에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있다. 언제 어디서나 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 사회에서는 개인의 컴퓨터환경 의존도가 증가함에 따라 사이버공격으로 인한 개인생활의 위협도 증가할 수 밖에 없다. 홈네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 가는 시작점이라고 할 수 있으므로 인터넷을 통한 사이버공격의 증가는 눈앞에 현실로 다가오고 있는 홈네트워크의 활성화를 방해하는 장해물로 대두될 것이 틀림없으므로 이에 대한 대응책 마련이 시급하다고 할 수 있다. 이와 같은 다양한 환경에서는 현재보다도 복잡한 위협이 존재할 것이다. 따라서 본 논문에서는 현재의 홈네트워크 시스템 환경을 분석하고 이에 따른 보안 위협과 향후 다가올 유비쿼터스 환경의 침해 유형에 대해서 살펴보고자 한다.
지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고, 무선 네트워크 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 이런 무선 네트워크 위협을 극복하기 위해 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새로운 형태의 무선 공격 등에는 효율적으로 대응하지 못한다는 취약점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보검색분야에서 사용되는 Vector Space모델을 이용해 실시간으로 유입되는 패킷과의 유사도를 비교하여, 분석된 유사도의 패턴을 분석해 무선 네트워크의 이상 징후를 탐지하고 자동으로 분류하는 기법을 설계했다.
본 논문은 로봇 전역경로계획을 위하여 위협맵을 생성하는 기법을 제안한다. 로봇의 무장 정보와 적 또는 장애물의 위험정보를 비교하고 신경망 이론 기반의 학습을 수행하여 절대적인 수치로 정량화한 위협맵을 생성한다. 또한 로봇이 제안된 기법으로 생성된 위협맵을 기반으로 경로를 이동한 결과와 기존의 결과를 비교하여 로봇의 위협정도를 파악하여 성능을 검증한다.
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.
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.
최근 소니 사에서 PS4(PlayStation4)와 PC 간의 인터넷 연결을 통한 리모트 플레이 서비스를 런칭하였다. 이 서비스는 외부 네트워크와 PS4가 설치된 환경의 네트워크 연결을 가능하게 하였다. 새로운 서비스로 인해 리모트 환경에서 추가적인 보안 위협이 발생할 수 있으며 이를 분석하고 그에 대한 대안을 마련해야 한다. 본 논문에서는 위협 모델링 기법을 이용해 새로이 나타나는 보안 위협을 파악하고 도출한 위협에 대해 비용대비 분석, 유용성 분석을 진행하여 합리적인 보안 대책을 세울 것이다.
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.
The 5G is the 5th generation mobile network that provides enhanced mobile broadband, ultra-reliable & low latency communications, and massive machine-type communications. New services can be provided through multi-access edge computing, network function virtualization, and network slicing, which are key technologies in 5G mobile communication. However, these new technologies provide new attack paths and threats. In this paper, we analyzed the overall threats of 5G mobile communication through a literature review. First, defines 5G mobile communication, analyzes its features and technology architecture, and summarizes possible security issues. Addition, it presents security threats from the perspective of user devices, radio access network, multi-access edge computing, and core networks that constitute 5G mobile communication. After that, security requirements for threat factors were derived through literature analysis. The purpose of this study is to conduct a fundamental analysis to examine and assess the overall threat factors associated with 5G mobile communication. Through this, it will be possible to protect the information and assets of individuals and organizations that use 5G mobile communication technology, respond to various threat situations, and increase the overall level of 5G security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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