• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.13 no.2
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• pp.7-17
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• 2017

In this paper, we propose the TPS (TPM-enhanced Privacy Protection System) which is an automated privacy protection system enhanced with a TPM (Trusted Platform Module). The TPS detects documents including personal information by periodic scanning the disk of clients at regular intervals and encrypts them. Hence, system manages the encrypted documents in the server. In particular, the security of TPS was greatly enhanced by limiting the access of documents including the personal information with regard to the client in an abnormal state through the TPM-based platform verification mechanism of the client system. In addition, we proposed and implemented a VTF (Virtual Trusted File) interface to provide users with the almost identical user interface as general document access even though documents containing personal information are encrypted and stored on the remote server. Consequently, the TPS automates the compliance of the personal information protection acts without additional users' interventions.

• Review of KIISC
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• v.24 no.1
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• pp.39-44
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• 2014

악성코드는 다양해진 감염 경로를 통해 쉽게 노출될 수 있으며, 개인정보의 유출뿐만 아니라 봇넷을 이용한 DDoS 공격과 지능화된 APT 공격 등을 통해 심각한 보안 위협을 발생시키고 있다. 최근 악성코드들은 실행 후에는 메모리에서만 동작하는 방식으로 파일로 존재하지 않기 때문에 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이를 찾기가 쉽지 않다. 이를 극복하고자 최근에는 물리 메모리 덤프를 포함하여 악성코드 분석 및 탐지 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템의 물리 메인 메모리에서 악성코드 탐지 기술에 대해 설명하고, 기존 개발된 물리 메모리 악성코드 탐지 도구에 대한 분석을 수행하여 도구별 악성코드 탐지 기능에 대한 특징을 설명한다. 물리 메모리 악성코드 탐지 도구의 분석 결과를 통해 기존 물리 메모리 악성코드 탐지 기술의 한계점을 제시하고, 향후 정확하고 효율적인 물리 메모리 악성코드 탐지의 기반 연구로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.1
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• pp.26-33
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• 2019

안드로이드 모바일 환경에서 사용되는 애플리케이션은 사용자에게 여러 권한을 요구하며, 특정한 기능을 수행한다. 공격자는 정상적인 애플리케이션으로 가장한 악성 애플리케이션을 사용자가 다운로드 하도록 유도하여 금융정보 및 개인정보를 탈취할 수 있다. 기존의 모바일 백신은 시그니처(signature) 기반의 악성 애플리케이션 탐지 방법을 사용하기 때문에 정상 애플리케이션으로 가장한 악성 애플리케이션의 탐지가 어려운 측면이 있다. 따라서, 본 논문에서는 안드로이드 악성 애플리케이션 탐지율 향상을 위한 특성(feature)을 연구 및 분석하고, 여러 기계학습 모델을 적용하여 최종적으로는 기존의 모바일 백신으로는 탐지가 어려운 악성 애플리케이션까지 탐지가 가능한 기계학습 모델을 제안하였다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.9
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• pp.707-714
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• 2014

In general, the benign apps transmit privacy information to the external to provide service to users as the malicious app does. In other words, the behavior of benign apps is similar to the one of malicious apps. Thus, the benign app can be easily manipulated for malicious purposes. Therefore, the malicious apps as well as the benign apps should notify the users of the possibility of privacy information leakage before installation to prevent the potential malicious behavior. In this paper, We propose the method to detect leakage of privacy information on the android app by analyzing API inter-dependency and shortest distance. Also, we present LeakDroid which detects leakage of privacy information on Android with the above method. Unlike dynamic approaches, LeakDroid analyzes Android apps on market site. To verify the privacy information leakage detection of LeakDroid, we experimented the well-known 250 malicious apps and the 1700 benign apps collected from Android Third party market. Our evaluation result shows that LeakDroid reached detection rate of 96.4% in the malicious apps and detected 68 true privacy information leakages inside the 1700 benign apps.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.354-357
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• 2015

최근 정보기술의 발달로 기업의 비즈니스 모델이 아날로그에서 디지털로 전환되고 있다. 기업에서는 다양한 서비스 제공을 위해 고객의 개인정보를 수집하고 있으며, 이러한 정보는 보안 위협의 대상이 되고 있다. 대다수 기업에서는 다양한 분야의 보안 솔루션이 구축 운용되고 있으나, 솔루션 개발사들의 서로 다른 보안 로그들로 인해 통합 분석에 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 보안 모니터링 업무 효율이 낮아지는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 시간적 연관성을 기반으로 통합 보안 로그를 분석 하고 시나리오화 하여 좀 더 빠르고 정확한 개인정보 유출의 이상징후를 탐지할 수 있는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.771-772
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• 2017

내부 정보 유출 사고의 빈도가 높아지게 되면서 이러한 내부 정보 유출을 막기 위해 DLP(Data Loss Prevention), DRM(Digital Rights Management), DB 접근 통제 솔루션, 인터넷 접근 차단 솔루션과 같은 여러 가지 보안 솔루션을 적용하고 있으나, 내부 정보 유출을 시도하는 개인의 행동을 기반으로 개인을 탐지한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개인이 아닌 조직으로 이루어진 내부 정보 유출의 행위를 탐지하고 대응하기 위해 보안로그를 위험 사용자들끼리 그룹화 하여 내부 정보 유출 여부를 판단하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.907-910
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• 2002

인터넷에 정보화가 급속도로 진전되고 정보통신망에 대한 의존도가 확산됨에 따라 정보시설에 대한 침입피해 사례가 급증하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 침입탐지 및 방화벽 시스템이 현재까지 연구되어 사용하고 있다. 하지만 무수히 많은 제품이 개인/개별 호스트 상의 침입탐지 시스템이므로 단일 네트워크 시스템에서는 어느 정도 보안 기능을 수행 할 수 있었으나, 네트워크가 대규모로 확장되면서 개인/개별 호스트의 침입탐지 시스템만으로는 각종 사이버 공격 및 해킹으로부터 안전할 수가 없다. 본 논문에서는 단일 시스템 구조 환경에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 방법으로서 에이전트를 이용하여 침입탐지 시스템을 통합관리(integration management) 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.718-720
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• 2022

신뢰할 수 있는 딥러닝 기반 영상처리 기술을 적용하여 도서관 등 공공장소에서 별도의 센서 없이 하나의 카메라로만 좌석의 점유 사항을 자동으로 검출하여 사용자에게 앱으로 제공하는 솔루션을 제안한다. 라즈베리파이를 이용하며 촬영과 동시에 내부적으로 분석 및 좌석탐지가 진행되며, 촬영된 데이터는 모두 탐지 즉시 휘발된다. 이로 인해 우리의 솔루션은 구조적으로 개인정보 유출 등의 민감한 데이터는 유출될 우려가 없다. 또한 탐지가 완료된 후 결과를 서버로 전송하기 때문에 서버의 처리량이 크게 감소된다. 우리는 이와 같이 신뢰할 수 있고 효율적으로 좌석을 탐지하고 정보를 제공하는 솔루션을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.969-972
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• 2007

국내 웹 사이트의 증가 및 초고속 인터넷의 보급으로 웹 사용자는 꾸준히 증가 추세에 있다. 그러나 사용자에 대한 정보 보호 실태는 심각한 수준이다. 그 피해 사항으로는 사용자 개인 신상정보의 유출, 피싱 사이트로 인한 개인정보 유출 등 그 유형 및 목적이 다양하다. 이런 웹 공격에 대한 기존의 대응책으로 IDS/IPS를 통한 네트워크 기반의 공격 탐지 및 방지가 주류를 이뤘다. 그러나 이런 대응책은 누구에게나 공개되는 웹서버 보안에는 적합한 시스템이 아니다. 본 논문에서는 웹 공격의 특성에 맞는 문자열 처리 중심의 로그 분석을 통해 대용량의 로그로부터 공격을 탐지하는 웹 로그 전처리 시스템을 제안한다.