• Convergence Security Journal
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• v.14 no.4
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• pp.61-71
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• 2014

In recent years, malwares in Android smartphones are becoming increased explosively. Since a great deal of appsare deployed day after day, detecting the malwares requires commercial anti-virus companies to spend much time and resources. Such a situation causes malwares to be detected after they have become already spread. We propose a scheme called TAU that dynamically tracks application behaviors to specify apps with potential security risks. TAU keeps track of how a user's interactions to smartphones incurs the app installation, the route of app spread, and the behavior of app execution. This tracking specifies apps that have the possibility of attacking the smartphones using the drive-by download and update attack schemes. Moreover, the tracked behaviors are used to decide whether apps are repackaged or not. Therefore, TAU allows anti-virus companies to detect malwares efficiently and rapidly by guiding to preferentially analyze apps with potential security risks.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.1
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• pp.275-281
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• 2015

The recent health care is growing rapidly want to receive offers users a variety of medical services, can be exploited easily exposed to a third party information on the role of the patient's hospital staff (doctors, nurses, pharmacists, etc.) depending on the patient clearly may have to be classified. In this paper, in order to ensure safe use by third parties in the health care environment, classify the attributes of patient information and patient privacy protection technique using hierarchical multi-property rights proposed to classify information according to the role of patient hospital officials The. Hospital patients and to prevent the proposed method is represented by a mathematical model, the information (the data consumer, time, sensor, an object, duty, and the delegation circumstances, and so on) the privacy attribute of a patient from being exploited illegally patient information from a third party the prevention of the leakage of the privacy information of the patient in synchronization with the attribute information between the parties.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.35-42
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• 2019

Recently, as the Internet and various wearable devices have appeared, Internet technology has contributed to obtaining more convenient information and doing business. However, as the internet is used in various parts, the attack surface points that are exposed to attacks are increasing, Attempts to invade networks aimed at taking unfair advantage, such as cyber terrorism, are also increasing. In this paper, we propose a feature selection method to improve the classification performance of the class to classify the abnormal behavior in the network traffic. The UNSW-NB15 dataset has a rare class imbalance problem with relatively few instances compared to other classes, and an undersampling method is used to eliminate it. We use the SVM, k-NN, and decision tree algorithms and extract a subset of combinations with superior detection accuracy and RMSE through training and verification. The subset has recall values of more than 98% through the wrapper based experiments and the DT_PSO showed the best performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.101-103
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• 2012

스마트 폰의 사용자가 급격하게 증가함에 따라 보안 관련된 다양한 이슈 및 관심도 함께 높아지고 있다. 스마트폰 대상의 악성 코드의 침입 경로가 다양화 되고 있으며, 개인 정보 유출 및 불법적 과금 등의 피해 사례가 증가하는 추세에 있다. 하지만, 스마트 폰은 배터리를 사용하는 등의 자원 제약적인 특성을 가지고 있어 이러한 공격을 탐지하고 보호하기 위해서 일반적인 탐지 기법들을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 폰 환경에서 침입 탐지 기법의 종류를 분류하고 각 탐지 유형을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.23-27
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• 2002

본 논문에서는 정보보호에서 지능형 침입탐지시스템(Intrusion Detection System :IDS) 의한 모델을 제안한다. 이 모델은 데이터 마이닝 분야와 정보보호 분야의 결합된 방법을 이용한다. 즉, 계산환경을 격상하거나 새로운 공격 방법들 때문에 내장된 IDS를 보완 할 필요가 종종 있다. 현재 사용하고 있는 많은 IDS들은 전문적인 지식을 손으로 작성했기 때문에 IDS들의 변환은 가격이 매우 비싸며, 속도가 느리다는 단점이 있다. 이에 본 모델은 침입탐지 모델을 적응 적으로 구축하는데 데이터 마이닝 구조를 활용한다. 데이터 마이닝(Data Mining : DM)의 기술인 연관 규칙, 순차 패턴, 분류, 군집화, 유전자 알고리즘 기법(GA)인 Selection, Crossover, Mutation, Evaluation, Fitness Function의 기능을 접목하여 단점을 보안하고 처리 성능을 최대로 하는 즉, 보다 안전한 지능형 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.1
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• pp.36-42
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• 2018

사용자는 비밀번호를 외워야하는 불편함을 줄이고 로그인 과정을 편리하게 이용하기 위해 패스워드 매니저를 사용한다. 패스워드 매니저는 크게 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 웹 기반의 패스워드 매니저로 나눌 수 있다. 브라우저 기반의 패스워드 매니저의 경우 로컬에 사용자의 계정 정보와 암호화 키를 저장하기 때문에, 비밀번호 복구 프로그램을 사용하거나 간단한 코드를 이용하여 사용자의 계정 정보를 평문 형태로 추출할 수 있다. 로컬에 저장하는 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 달리 웹 기반 패스워드 매니저는 웹을 기반으로 실행된다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화 키를 웹 서버에 저장하기 때문에, 로컬 기반의 패스워드 매니저에 비해 키 노출 우려가 적다. 하지만 웹 기반이기 때문에 공격자가 웹 취약점을 이용하면 사용자의 정보가 누출될 위험성이 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 개선하고자 사용되는 패스워드 매니저를 브라우저에서 사용되는 브라우저 기반 패스워드 매니저와 웹에서 사용되는 웹 기반 패스워드 매니저로 분류하고 각 패스워드 매니저가 사용자의 계정 정보를 저장 및 관리하는 방법을 분석하고, 해당 패스워드 매니저들에서 발생 가능한 취약점에 대해 조사하였다.

• 월간산업보건
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• s.90
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• pp.22-25
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• 1995

신장은 급성 혹은 만성 신장 기능부전 혹은 말기 신장질환을 야기할 수 있는 작업장내의 여러 화학물질에 폭로되어 있다. 이러한 물질들은 효과에 있어 상이하며 4개의 주요 형태로 분류할 수 있다. 중금속, 유기화합물, 살충제들, 다른 생물이물질 등, 신독성은 산업의학에서 독자적인 소견으로는 나타나지 않고 독성 폭로의 다른 전신적 증상과 함께 나타난다. 신장은 흔히 독성 물질의 공격 목표가 된다. 비교적 크기가 작음에도, 심박출량의 25%를 받아 다량의 독성 물질에 폭로된다. 이러한 기능때문에, 신장에서 삼투압 경사가 발생하여 - 주로 수질에서 - 신장은 다른 기관에서 발견되는 것보다 훨씬 높은 수준으로 독성물질을 농축한다. 신장은 소변을 신성화할 수 있기 때문에, 다른 조직에서 발견되지 않는 이온형태의 여러 용질이 발생한다. 이러한 여러 요인들로 신장이 여러 독성물질에 어떻게 영향을 받는지 설명할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.584-586
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• 2018

사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.385-389
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• 2001

인터넷 기술이 발전되고 활성화됨에 따라 인터넷에 연결된 호스트들과 네트워크는 외부의 악의적인 침입자에 의해 공격받을 수 있는 잠재성이 나날이 증가하고 있다. 이러한 이유로 네트워크 및 호스트 보안에 대한 관심과 연구활동이 활발해 졌으며, 대표적인 보안 솔루션 중의 하나인 침입탐지시스템이 각광을 받고 있다. 탐지 기술적 분류에 따라 크게 네트워크 기반 침입탐지시스템과 호스트 기반 침입탐지시스템이 존재하며, 한편으로 네트워크 규모의 증대로 다수의 침입탐지시스템의 운용이 필요하다. 이와 같이 이질적인 다수의 침입탐지시스템을 운용하는 경우, 관리의 복잡성과 관리비용의 증대라는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 이질적인 다수의 침입탐지에이전트들을 통합 관리하기 위한 중앙통제 시스템의 구현을 설명하고, 여기에 확장성과 유연성을 부여하기 위한 관리 자료 구조의 설계에 대해 기술한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.59-66
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• 2019

사물인터넷 환경은 무수히 많은 이기종의 기기가 연결되는 초연결 네트워크 구성을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안 기술로 네트워크를 통해 침입하는 위협의 효율적인 탐지 기술을 제안한다. 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 행위를 분석하고 관련하여 공격 데이터를 수집하고 이를 토대로 특성 연구를 진행하였다. 이를 기반으로 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 심층학습 탐지 모델을 구축하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 비지도 학습 방식의 오토인코더를 지도학습 기반의 분류기로 확장하여 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 유형을 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련연구를 통하여 머신러닝 기술과 위협 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 위협 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.