• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.294-302
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• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.157-170
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• 2014

모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.213-214
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• 2023

스마트폰은 앱을 통하여 사람들에게 다양하고 유용한 기능을 제공하며, 새로운 앱들이 계속해서 개발되어 출시되고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 측면에서 불구하고, 사람들의 편리한 사용에 대한 욕구를 이용하여, 신종 앱 사기와 같은 범죄가 발생하고 있으며, 이를 악용하여 금전적으로 피해를 주거나 개인정보를 탈취하는 범죄로가 증가되는 추세이다. 이와 같은 앱으로 인한 범죄를 대응하기 위하여, 신종 앱 사기 범죄를 분석하고 해결하는 방안이 요구되는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 신종 앱 사기 범죄에 악용되는 가짜 앱을 탐지하고, 공식 기관에서 제공하는 정보를 기반으로 가짜 앱과 공식 앱에 대한 대량의 정보를 공유하는 프레임워크를 개발한다. 개발한 프레임워크를 통하여, 정보를 공유한 사람들에게 가짜 앱에 대한 정보를 알려주고, 공식 기관의 앱을 확인하는 안전한 모바일 환경을 제공할 것으로 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1293-1300
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• 2012

모바일 디바이스의 진화와 무선 네트워크의 발전으로 스마트폰 기반 모바일 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 증가하고 있다. 또한 실시간 의사소통과 정보공유에 따른 개인정보 유출이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 먼저 OpenAPI를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 플랫폼에 연동 가능한 프레임워크를 설계하고, 개인정보보호 강화를 위해 구현된 프레임워크에 인증과 탐지 메커니즘을 제안하였다. 인증 방식으로는 아이디와 패스워드를 사용하고 탐지 방법은 사용자가 지정한 입력패턴을 분석하여 개인정보보호 가이드라인에 해당하는지 사전에 미리 검증함으로써 소셜 네트워크 서비스 환경에서의 개인정보보안을 강화하였다. 마지막으로 성능 평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제1권4호
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• pp.33-40
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• 2008

본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.127-129
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• 2006

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그에는 다양한 개인정보가 풍부하게 포함되어 있으면서도 제약이 많아 활용이 어렵다. 그 동안은 모바일 장치의 용량, 파워의 제약과 정보 분석의 어려움으로 로그 정보를 무시해온 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 다양한 로그 정보를 분석하여 사용자에게 의미 있는 상황(특이성)을 탐지해낼 수 있는 정보 분석 방법을 제안한다. 불확실한 상황에서의 정확성 향상을 위해 규칙/패턴 분석에 의한 특이성 추론뿐만 아니라 베이지안 네트워크를 활용한 확률적인 접근 방법을 활용한다. 이때, 복잡하지 않고 연산이 효율적으로 이루어질 수 있도록 BN을 모듈화하고 모듈화된 BN의 상호보완적인 확률 추론을 위한 BN 처리 과정을 제안한다. 그리고, 특이성 추출 모듈을 주기적으로 업데이트함으로써 성능을 향상시키기 위한 학습알고리즘을 소개한다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.14-21
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• 2019

인터넷 상에서 개인정보보호 등 안전성 강화를 위해 암호통신이 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 해커들도 사이버공격 행위 은닉 및 탐지기법 우회를 목적으로 암호통신을 적극 활용하는 추세이다. 이러한 상황에서, 네트워크 트래픽 상에서 평문형태의 패턴매칭을 통해 사이버공격을 탐지하는 기존의 방법으로는 한계점에 당면한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 암호통신 기반 사이버공격을 효과적으로 탐지하기 위하여 인공지능 및 설명가능 인공지능 기술을 접목하기 위한 연구 개발 동향을 소개한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.657-667
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• 2020

안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.255-264
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• 2016

정보통신기술의 급속한 발전으로 경제활동 분야에서 큰 변화를 가져오고 있으며 혁신적으로 변화하고 있는 것은 전자상거래라고 할 수 있다. 더불어 전자금융사기의 방법도 나날이 진화하면서 피해사례도 함께 늘어나고 있다. 이에 따라 전자금융 이상거래에 대한 분석 및 탐지가 되고 있으나 여전히 피해가 발생되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 금융환경, 금융 IT 환경, 금융 IT보안 환경과 법제도적인 변화의 특성을 분석하고 현재 금융기관에서 운영되는 이상금융거래 탐지시스템의 한계점을 보완하기 위하여 효과적인 전자금융 이상거래 분석 및 탐지 관리 체계와 외부기관과의 정보공유 및 개인정보 수집 및 활용에 대한 고려사항을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.125-127
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• 2024

최근 COVID-19 팬데믹으로 전 세계적으로 원격 근무로의 전환 속도가 가속화되면서 VPN 을 사용하는 기업이 증가하면서 VPN 을 통한 국내 개인정보 및 기술 유출이 빈번하게 일어나고 있다. 기존 전통적인 네트워크 프로토콜 분석 방법은 다양한 우회 방법과 패킷의 암호화로 인해서 VPN 프로토콜 탐지가 불가능하다. 하지만 AI 기반 모델을 사용하면 암호화된 패턴을 학습을 하여 분류가 가능하다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더 기반 이미지 분류 기법으로 전통적인 방법으로 탐지하기 불가능하다고 생각했던 암호화된 VPN 패킷 중의 VPN 프로토콜을 직접 수집 및 탐지했고 성능이 0.99 가 나왔다.