• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.727-730
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• 2001

멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.416-418
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• 2003

기존의 침입탐지 시스템(IDS)은 침입 단계를 고려하지 않고 독립적이고 단편적인 공격 정보를 제공하기 때문에 관리자나 침입대응 시스템(intrusion response system)이 정보들을 이해하고 적당한 행동을 취하기가 매우 힘들다. 본 논문은 기존 침입 탐지시스템이 제공하는 정보들이 갖는 한계를 극복하기 위하여 모든 침입은 독립되어 존재하는 것이 아니라 서로 다른 공격의 연속으로 이루어 진다는 점에 근거하여 단편적인 공격 정보들의 상관성을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이미 알려진 공격 단계에 대한 상관성 정보를 그래프 형태로 표현하고 공격정보에 따라 전이하는 토큰을 이용하여 단편적인 공격들의 상관성을 분석함으로써 활용하기 용이한 분석 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.11-25
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• 2011

The Miller algorithm is employed in the typical pairing computation such as Weil, Tate and Ate for implementing ID based cryptosystem. By analyzing the Mrabet's attack that is one of fault attacks against the Miller algorithm, this paper presents au efficient fault attack in Affine coordinate system, it is the most basic coordinates for construction of elliptic curve. The proposed attack is the effective model of a count check fault attack, it is verified to work well by practical fault injection experiments and can omit the probabilistic analysis that is required in the previous counter fault model.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.3
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• pp.451-461
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• 2024

Recently, various AI chatbots based on large language models have been released. Chatbots have the advantage of providing users with quick and easy information through interactive prompts, making them useful in various fields such as question answering, writing, and programming. However, a vulnerability in chatbots called "prompt injection attacks" has been proposed. This attack involves injecting instructions into the chatbot to violate predefined guidelines. Such attacks can be critical as they may lead to the leakage of confidential information within large language models or trigger other malicious activities. However, the vulnerability of Korean prompts has not been adequately validated. Therefore, in this paper, we aim to generate malicious Korean prompts and perform attacks on the popular chatbot to analyze their feasibility. To achieve this, we propose a system that automatically generates malicious Korean prompts by analyzing existing prompt injection attacks. Specifically, we focus on generating malicious prompts that induce harmful expressions from large language models and validate their effectiveness in practice.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1595-1603
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• 2020

Online defamation incidents such as Internet news comments on portal sites, SNS, and community sites are increasing in recent years. Bias and hate expressions threaten online service users in various forms, such as invasion of privacy and personal attacks, and defamation issues. In the past few years, academia and industry have been approaching in various ways to solve this problem The purpose of this study is to build a dataset and experiment with deep learning classification modeling for detecting various bias expressions as well as hate expressions. The dataset was annotated 7 labels that 10 personnel cross-checked. In this study, each of the 7 classes in a dataset of about 137,111 Korean internet news comments is binary classified and analyzed through deep learning techniques. The Proposed technique used in this study is multi-channel CNN model with attention. As a result of the experiment, the weighted average f1 score was 70.32% of performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.675-678
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• 2013

암호 알고리즘이 탑재된 환경에서 암호 알고리즘의 이론적 안전성이 고려되어도 환경에 의존한 부가적 정보를 활용하는 부채널 분석에 대한 안전성이 검토되어야 한다. 최근까지 부채널 분석에 대한 안전성을 고려한 대응기법으로 마스킹 기법이 적용되었으나, 이와는 상반된 개념인 하드웨어 DPL(Dual-rail with Precharge Logic) 기법을 응용한 균일한 해밍웨이트를 제공하는 소프트웨어 AES(Advanced Encryption Standard)가 제안되었다. 최근, 소프트웨어 기반 블록암호에 대해 고차 마스킹 부채널 대응법의 비효율성으로 새로운 방법에 대한 다양한 시도가 되고 있으며, 그 중 균일한 해밍웨이트를 제공하는 표현 방법이 효율적이고 안전한 새로운 대응법으로 검토되어지고 있다. 하지만, 논문에서는 균일한 해밍웨이트 데이터 표현방법 기반 부채널 대응법을 해독하는 차분전력분석 방법을 소개한다. 실험을 통해, AES 128비트 키 중 일부분이 분석됨을 확인하였다. 이는 공격자가 테이블 변환 정보를 활용할 수 있다는 다소 강력한 가정하에 실험하였기 때문이다. 앞선 가정 하에 안전성을 제공하기 위해서는 차후 추가적 대응기법이 고려되어야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.4
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• pp.621-631
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• 2023

Adversarial training improves the robustness of deep neural networks for adversarial examples. However, the previous adversarial training method focuses only on the adversarial loss function, ignoring that even a small perturbation of the input layer causes a significant change in the hidden layer features. Consequently, the accuracy of a defended model is reduced for various untrained situations such as clean samples or other attack techniques. Therefore, an architectural perspective is necessary to improve feature representation power to solve this problem. In this paper, we apply an attention module that generates an attention map of an input image to a general model and performs PGD adversarial training upon the augmented model. In our experiments on the CIFAR-10 dataset, the attention augmented model showed higher accuracy than the general model regardless of the network structure. In particular, the robust accuracy of our approach was consistently higher for various attacks such as PGD, FGSM, and BIM and more powerful adversaries. By visualizing the attention map, we further confirmed that the attention module extracts features of the correct class even for adversarial examples.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.499-501
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• 2004

본 논문에서는 네트워크의 구성 정보를 바탕으로 상위 수준에서 하위 수준으로 정책을 변환할 때 나타나는 기존 정책과의 충돌을 탐지하고 순응시키는 메커니즘을 소개한다. 대규모 네트워크는 라우터, 스위치, 방화벽 침임 탐지 시스템, 일반 호스트 등과 같은 다양한 종류의 장비로 구성되어 있으며. 이러한 것들은 각기 다른 접근 일 제어 형식을 가지고 있다. 따라서 트래픽에 대한 일괄적인 통제가 어렵고, 외부의 공격에 대한 신속하고 효과적인 대응이 불가능하다. 또한 대규모 네트워크를 구성하고 있는 장비들을 제어하기 위해서는 그러한 장비들이 포함되어 있는 서브 네트워크의 세부 점보와 각 장비의 고유한 설정 규칙을 필요로 한다. 이러한 점은 대규모 네트워크를 상위 수준의 계층에서 관리를 어렵게 한다. 때문에 하부 계층의 구조나 정보와는 독립적으로 추상화된 고수주의 보안 정책 설정을 위한 도구가 요구된다 이것은 상위 수준의 보안 정책 표현 기법, 하위 수준의 보안 정책 기법, 상위 수준의 보안 정책과 네트워크 구성 정보를 바탕으로 하위 수준의 보안 정책을 도출하는 기법 하위 수준의 보안 정책을 실제 네트워크 구성 요소에 적용하는 기법 등의 네 가지 연구로 구분된다. 본 논문에서는 이 네 가지의 연구와 기법을 바탕으로 관리 네트워크에 새로운 정책이 전달될 때 기존의 단순한 정책 선택을 벗어난 서로의 정책을 변환한 ACL을 최대한 순응시키는 메커니즘을 제안한다

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06c
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• pp.129-131
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• 2001

오류 제어 부호화(ECC : Error Control Coding) 의 기법을 이용한 이진 영상의 강인한 워터마킹에 관하여 다룬다. 워터마크를 채널 부호화법을 이용하여 부호화하고, 매입할 대상 영상을 DCT변환을 하여 주파수 영역으로 표현한 후, 부호화된 워터마크를 저전력 영역과 고전력 영역에 매입한다. 이러한 과정을 거친 워터마크된 영상은 외부의 다양한 공격에 대해 강인함을 실험을 통하여 보인다.