• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1227-1236
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• 2021

딥러닝 분류 모델에 대한 공격 중 하나인 적대적 공격은 입력 데이터에 인간이 구별할 수 없는 섭동을 추가하여 딥러닝 분류 모델이 잘못 분류하도록 만드는 공격이며, 다양한 적대적 공격 알고리즘이 존재한다. 이에 따라 적대적 데이터를 탐지하는 연구는 많이 진행되었으나 적대적 데이터가 어떤 적대적 공격 알고리즘에 의해 생성되었는지 분류하는 연구는 매우 적게 진행되었다. 적대적 공격을 분류할 수 있다면, 공격 간의 차이를 분석하여 더욱 견고한 딥러닝 분류 모델을 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공격 대상 딥러닝 모델이 예측하는 클래스를 기반으로 은닉층의 출력값에서 특징을 추출하고 추출된 특징을 입력으로 하는 랜덤 포레스트 분류 모델을 구축하여 적대적 공격을 탐지 및 분류하는 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델은 최신의 적대적 공격 탐지 및 분류 모델보다 정상 데이터의 경우 3.02%, 적대적 데이터의 경우 0.80% 높은 정확도를 보였으며, 기존 연구에서 분류하지 않았던 새로운 공격을 분류한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.243-245
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• 2022

다양한 분야에서 심층 신경망 기반 모델이 사용되면서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나 기계학습 모델의 오작동을 유도하는 적대적 공격(adversarial attack)에 의해 심층 신경망 모델의 취약성이 드러났다. 보안 분야에서는 이러한 취약성을 보완하기 위해 의도적으로 모델을 공격함으로써 모델의 강건함을 검증한다. 현재 2D 이미지에 대한 적대적 공격은 활발한 연구가 이루어지고 있지만, 3D 데이터에 대한 적대적 공격 연구는 그렇지 않은 실정이다. 본 논문에서는 뉴럴 렌더링(neural rendering)과 적대적 공격, 그리고 3D 표현에 적대적 공격을 적용한 연구를 조사해 이를 통해 추후 뉴럴 렌더링에서 일어나는 적대적 공격 연구에 도움이 될 것을 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.231-237
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• 2002

네트워크 보안은 정보통신 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 그 중요성과 필요성이 더욱 절실해지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 보안의 대표적인 침입 차단 시스템의 패킷 필터 및 네트워크 구성요소들을 모델링하였다. 각 모델은 DEVS 모델을 참조한 MODSIM III 기반의 기본 모델(Basic Model)과 결합 모델(Compound Model)의 두 가지 유형으로 정의하였다. 기본 모델은 독립적인 기능을 수행하는 단위 모델을 표현하고, 결합 모델은 여러 개의 모델이 연동되어 상위 레벨의 시스템을 표현한다. 시뮬레이션을 위한 모델링과 그래픽 기능이 강력한 MODSIM III를 기반으로 모델들을 비롯한 시뮬레이션 환경을 구현하였다. 대상 네트워크 환경에서 사용한 공격은 서비스 기부 공격 형태인 SYN flooding 공격과 Smurf 공격을 발생하였다. 이 공격들에 대하여, 패킷 필터 모델에 다양한 보안 정책을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 본 연구에서의 시뮬레이션을 통하여, 과거의 단순 패킷 필터링에서 진일보한 Stateful Inspection의 우수한 보안 성능과, 보안 정책의 강도를 점점 높였을 때 보안 성능이 향상되는 점을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.15-17
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• 2023

ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.

• 정보보호학회지
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• 제19권3호
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• pp.58-69
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• 2009

분산 서비스 거부(DDoS: Distributed Denial of service)공격은 다수의 소스에서 특정 목적지에 대하여 동시에 비정상적으로 대량의 패킷을 전송함으로써 목적지의 대역폭이나 처리력을 점유하게 된다. 최근의 DDoS 공격 통계에 의하면 초당 최대 오백만 패킷에 이르는 공격과 함께, 초당 백만 패킷 이상의 여러 공격들이 발생하고 있음을 보여준다. 이와 같이 DDoS 공격은 그 규모가 커지고 있고, 회수도 빈번하여 지고 있다. 본 논문에서는 DDoS 공격 대비를 위한 비용과 공격 발생시 서비스 중단으로 인한 경제 손실 모델 사례연구에 대하여 기술하고자 한다. 이를 통하여 비용 효율적인 DDoS 공격 대응 및 완화 기법의 설계를 위한 기초 자료로 활용하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.17-27
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• 2017

최근 사이버공격이 활성화됨에 따라 이러한 많은 공격사례들이 다양한 매체를 통해 접해지고 있다. 사이버공격에 대한 보안공학이나 역공학에 대한 연구는 활발하지만, 이들을 통합하고 비용효과적인 공격공학을 통해 공격시스템을 연계하여 적용시킨 연구는 부족하다. 본 논문에서는, 보안강화형 정보시스템을 보안공학적으로 개발하고, 역공학을 통해 취약점을 식별한다. 이 취약점을 이용하여 공격공학을 통해 공격시스템을 구축하거나 리모델링하는 생명주기모델을 비교 분석하여 각 시스템의 구조 및 행동을 명세화하고, 더욱 실효성 있는 모델링을 제안한다. 또한, 기존의 모델 도구를 확장하여 공격방법 및 시나리오를 기능적, 정적, 동적과 같은 모델의 관점에서 명세하는 도형적 공격명세모델을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.148-153
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• 2003

서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.622-624
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅은 네트워크로 상호연결된 프로세서로 구성되며, 하나 이상의 컴퓨터로 이뤄진다. 하지만 기존 보안 솔류션은 존속성에 대한 명확한 정의가 결여되어 있어 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 위한 존속성을 기반으로 하여 시스템의 보안 정도를 정량적으로 측정할 수 있는 기법을 제안한다. 존속성을 모델링하기 위한 논리적 첫 단계가 요구사항 도출이므로 먼저 공격 유형 모델을 도출하고 실제공격 사례 중 Code-Red 웜 공격을 공격 유형 모델과 존속성 모델을 통해 분석하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.67-74
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• 2019

기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.9-14
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• 2001

부-채널 공격 중에서 가장 핵심이 되는 전력분석 공격은 여러 가지 암호알고리듬이 장착된 스마트 카드 시스템에 대해 공격이 이루어졌으며, 대부분 이 전력분석 공격에 취약한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AES로 채택된 Rijndael 알고리듬에 대하여 스마트 카드 구현시 고려되는 전력분석 공격중에서 hamming weight 모델을 이용한 세가지의 DPA 공격을 제시하고 그 대응방안을 설명한다.