There is little research on actual business activities in the field of security control. Therefore, in this paper, we intend to present a practical research methodology that can contribute to the calculation of the size of the appropriate input personnel through the modeling of the threat information detection response time of the security control and to analyze the effectiveness of the latest security solutions. The total threat information detection response time performed by the security control center is defined as TIDRT (Total Intelligence Detection & Response Time). The total threat information detection response time (TIDRT) is composed of the sum of the internal intelligence detection & response time (IIDRT) and the external intelligence detection & response time (EIDRT). The internal threat information detection response time (IIDRT) can be calculated as the sum of the five steps required. The ultimate goal of this study is to model the major business activities of the security control center with an equation to calculate the cyber threat information detection response time calculation formula of the security control center. In Chapter 2, previous studies are examined, and in Chapter 3, the calculation formula of the total threat information detection response time is modeled. Chapter 4 concludes with a conclusion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.260-280
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2020
Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.
The role of government is to defend its lands and people from enemies. The range of that defense has now extended into the cyber domain, regarded as the fourth domain of the conventional defense domains (i.e., land, sea, sky, and universe). Traditionally, a government's intelligence power overrides that of its civilians, and government is exclusively responsible for defense. However, it is difficult for government to take the initiative to defend in the cyber domain because civilians already have a greater means for collecting information, which is known as being "intelligence inverse" in the cyber domain. To this end, we first define the intelligence inverse phenomenon and then analyze its main features. Then we investigate foreign countries' efforts to overcome the phenomenon and look at the current domestic situation. Based on these results, we describe the appropriate role of the National Intelligence Agency to handle cyber threats and offer a cyber threat intelligence model to share with civilians to help protect against these threats. Using the proposed model, we propose that the National Intelligence Agency should establish a base system that will respond to cyber threats more effectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.647-650
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2018
With the advent of advanced technologies in the real world, the cyber domain has become wider and cyber threats are increasing. A cyber threat intelligence sharing system is needed to more effectively defend and respond to such cyber threats. Through the definition of cyber threat information expression standard, it enables rapid sharing, consistent analysis, and automated interpretation of cyber threat information possessed by individual security control providers or organizations.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.4
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pp.587-596
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2024
Cyber Attack and Cyber Threat are getting confused and evolved. Therefore, using AI(Artificial Intelligence), which is the most important technology in Fourth Industry Revolution, to build a Cyber Threat Detection System is getting important. Especially, Government's SOC(Security Operation Center) is highly interested in using AI to build SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) Solution to predict and build CTI(Cyber Threat Intelligence). In this thesis, We introduce the Cyber Threat Detection System by analyzing Network Traffic and Web Application Firewall(WAF) Log data. Additionally, we apply the well-known TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) method and AutoML technology to classify Web traffic attack type.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.305-313
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2021
The upcoming warfare will be network-centric warfare with the acquiring and sharing of information on the battlefield through the connection of the entire weapon system. Therefore, the amount of information generated increases, but the technology of evaluating the information is insufficient. Threat assessment is a technology that supports a quick decision, but the information has many uncertainties and is difficult to apply to an advanced battlefield. This paper proposes a threat assessment based on artificial intelligence while removing the target uncertainty. The artificial intelligence system used was a fuzzy inference system and a multi-layer perceptron. The target was classified by inputting the unique characteristics of the target into the fuzzy inference system, and the classified target information was input into the multi-layer perceptron to calculate the appropriate threat value. The validity of the proposed technique was verified with the threat value calculated by inputting the uncertain target to the trained artificial neural network.
Nowadays, nations cyber security capabilities play an important role in a nation's defense. Security-critical infrastructures such as national defenses, public services, and financial services are now exposed to Advanced Persistent Threats (APT) and their resistance to such attacks effects the nations stability. Currently Cyber Threat Intelligence (CTI) is widely used by organizations to mitigate and deter APT for its ability to proactively protect their assets by using evidence-based knowledge. The evidence-based knowledge information can be exchanged among organizations and used by the receiving party to strengthen their cyber security management. This paper will discuss on the business process reengineering of the CTI information exchange management for a nationwide scaled control and governance by the government to better protect their national information security assets.
Threat intelligences collected from cyber incident sharing system and security events collected from Security Information & Event Management system are analyzed and coped with expanding malicious code rapidly with the advent of big data. Analytical classification of the threat intelligence in cyber incidents requires various features of cyber observable. Therefore it is necessary to improve classification accuracy of the similarity by using multi-profile which is classified as the same features of cyber observables. We propose a multi-profile ensemble model performed similarity analysis on cyber incident of threat intelligence based on both attack types and cyber observables that can enhance the accuracy of the classification. We see a potential improvement of the cyber incident analysis system, which enhance the accuracy of the classification. Implementation of our suggested technique in a computer network offers the ability to classify and detect similar cyber incident of those not detected by other mechanisms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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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.
The potential security threat is increasing as the supply of ICT products to the defense sector increases with the development of information and communication technology. Attempts to neutralize, such as intelligence gathering and destruction, through attacks on the defense power support system and the intelligence system of the weapons system could pose a fatal threat.Therefore, security measures of supply chain shear system that take into account ICT product production and operation stage to maintenance stage are needed in defense field. In the paper, technical and administrative measures for responding to 12 ICT supply chain security threats at each stage of the defense ICT supply chain life cycle were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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