This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.37
no.1
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pp.71-85
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2011
The most important factors of Electronic approval system of battle management system are availability and reliability. Therefore, the electronic approval system uses a SAN(storage area network) to construct the reliable server and storage. In this paper, we analyze the security vulnerabilities of the SAN storage that stores the critical military information in the electronic approval system of battle management system. Based on the analysis, we verify the possibility of information leakage by the inside attackers through the scenario-based experiment. And we finally propose a new storage encryption algorithm on the basis of user's role that can prevent the leakage of information by the inside attackers.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.165-175
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2023
As the reduction of information exposure threats by organization insiders contributes to achieving information security(IS) goals, organizations are establishing strict IS policies applicable to insiders and increasing investment in IS systems. However, since IS incidents cause damage to an organization even by malicious information exposure by one person, psychological support for strengthening IS compliance behavior by insiders. This study aims to confirm how the uncertain organizational environment related to IS affects individual IS-related behavior. We surveyed insiders of organizations operating IS policies and tested the hypothesis using 440 samples. As a result, IS technology and communication uncertainty reduced IS voice behavior through IS prospective anxiety, and individuals' susceptibility to information influence moderated the relationship between IS technology, communication, and prospective anxiety and IS voice behavior. Our results suggest the necessity and direction of supplementing the uncertain IS environment in practice.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.29
no.2
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pp.393-399
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2019
In a situation where an unauthorized SW brought into the organization without being authorized is emerging as a threat to the network security, the security of the network based on the SDN(Software-Defined Network) can be strengthened through the development of the security application considering the organization's characteristics. Security technology of existing SDN environment has been studied to protect internal network from external networks such as firewalls and Intrusion Detection Systems, but the research for resolving insider threat was insufficient. Therefore, We propose a system that protects the internal network from unauthorized SW, which is one of the insider threats in the SDN environment.
With the development of network technologies, the security to protect organizational resources from internal and external intrusions and threats becomes more important. Therefore in recent years, the anomaly detection algorithm that detects and prevents security threats with respect to various security log events has been actively studied. Security anomaly detection algorithms that have been developed based on rule-based or statistical learning in the past are gradually evolving into modeling based on machine learning and deep learning. In this study, we propose a deep-autoencoder model that transforms LSTM-autoencoder as an optimal algorithm to detect insider threats in advance using various machine learning analysis methodologies. This study has academic significance in that it improved the possibility of adaptive security through the development of an anomaly detection algorithm based on unsupervised learning, and reduced the false positive rate compared to the existing algorithm through supervised true positive labeling.
As Internet banking service became popular, many users can exchange goods by online. Even though this advantage, there are incident cases in the Internet banking service due to security threats. In order to counteract this problem, various security techniques have been applied over whole area in the Internet banking service. Therefore, we described that analyzed results of security techniques applied in the financial institutions area and network communication area in this paper. We consider that this paper will be useful as a reference to protect security threats occurred by insiders and vulnerabilities in implementation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.85-88
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2011
모바일 환경으로 업무 환경이 변화함에 따라 발생할 수 있는 요구사항인 탈 사무실화, 기기의 다양성, 실시간성을 만족하면서 보안성을 유지하기 위해 context aware RBAC 모델이 적용되고 있다. 하지만 기존의 상황인식 역할기반 접근제어 모델은 주변 사용자에 대한 고려가 없고 사용자의 단독적인 정보 유출이 가능하다는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 제안하고 있는 사용자간의 관계를 고려한 상황인식 역할기반 접근제어 모델에서는 기존의 기법에서 고려하지 않은 주변 사용자의 역할 및 관련된 사용자와의 관계를 고려하여 위치와 시간만으로 제어되지 않는 정보에 대한 유출을 방지한다. 이 모델을 적용할 경우 주변사용자의 권한에 의해 사용자의 권한이 통제되므로 문서에 대한 내부자의 편법적인 사용을 방지하는 것이 가능하고 실시간으로 문서에 대한 권한을 부여할 수 있다. 또한 문서에 대한 권한을 모두 부여할 경우와 동일한 업무 효율성을 가지면서 필요하지 않은 시간에 발생할 수 있는 보안 위협을 방지할 수 있다.
과거 인터넷 뱅킹 서비스에서 클라이언트와 서버 채널 사이에 암호기술을 활용하여 안전한 채널을 구성함으로서 인증, 무결성, 부인방지, 암호화 등의 보안요건을 만족하였지만, 현재의 인터넷 뱅킹 서비스에서 제3자인 공격자는 수학적으로 안전성이 보장된 네트워크상의 보안채널을 공격하는 것이 아니라, 채널의 끝부분인 사용자의 전자적 장치나 금융기관의 웹 서버, 데이터베이스 서버, 어플리케이션 서버 등을 포함하는 인터넷 뱅킹 서버나 내부자에 의하여 내부 호스트에 대한 공격을 시도하는 추세이다. 따라서 이러한 위협에 대응하기 위하여 최근 금융기관에서는 접근 매체를 활용하여 거래를 요청하는 주체가 사용자 본인임을 확인하기 위한 다양한 수단을 도입하고 있으며, 이에 대하여 조사한 결과를 서술한다.
스마트그리드(Smartgrid) 시대의 도래 및 제어시스템으로의 IIoT(Industrial Internet of Things) 기술 도입으로 외부 인터넷망과의 접점이 증가하면서 스마트그리드 제어시스템을 대상으로 하는 사이버위협이 증가하고 있는 추세이며, 그에 대한 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 또한 스마트그리드 제어시스템에 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 악의적인 내부 공격자는 전문적인 지식이 없더라도 비교적 쉽게 제어시스템을 조작 및 오작동 시킬 수 있게 되었다. 본 논문에서는 HCI가 적용된 스마트그리드 제어시스템에서의 내부자 공격에 대응하기 위해 사용자 및 구성 장비에 대한 인증 기능을 강화하여 제어시스템 사용자와 구성 장비의 신뢰성을 보장할 수 있는 방법을 제시한다.
Joo, Soyoung;Kwon, Haena;Kim, EunJi;Yang, So Young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.409-412
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2020
주요기반시설 산업제어시스템의 폐쇄 망 운영 환경에 따라 내부자 사이버 보안 위협으로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 따라서 이에 대응하기 위한 내부 보안 대책이 요구된다. 이에 본 논문은 산업제어시스템의 안전한 운용을 위한 SW 보안 무결성 관리 프로그램을 제안한다. 자산의 구매, 설치, 운영, 유지보수를 통합 관리함으로써 전반적인 라이프 사이클의 흐름 내에서 정보보안 강화를 확립하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 산업제어시스템의 특성을 반영한 효과적인 내부 보안 관리 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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