• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.8
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• pp.877-889
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• 2016

In this paper, we introduce the basic components of the Cognitive Radio Networks along with possible threats. Specifically, we investigate the SSDF (Spectrum Sensing Data Falsification) attack which is one of the easiest attack to carry out. Despite its simplicity, the SSDF attack needs careful attention in order to build a secure system that resists to it. The proposed scheme utilizes the Anomaly Detection technique to identify malicious users as well as their sensing reports. The simulation results shows that the proposed scheme can effectively detect erroneous sensing reports and thus result in correct detection of the active primary users.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.107-115
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• 2005

ATC (Abnormal traffic controller) is presented as next generation security technology to securely support reliable Internet service and to guarantee network survivability, which is deployed in Internet access point. The key concept of the ATC is abnormal traffic monitoring and traffic control technology. When fault factors exist continuously and/or are repeated, abnormal traffic control guarantees service completeness as much as possible. The ATC with control policy on abnormal traffic is superior to the ATC with blocking policy as well as conventional network node, when the ratio of effective traffic to abnormal traffic is higher than $30{\%}.$ When traffic intended unknown attack occurs, network IDS is high false positive probability and so is limited to apply. In this environment, the ATC can be a key player to help the network node such as router to control abnormal traffic.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.8
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• pp.1037-1044
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• 2006

It's difficult to check cyber attacks and the performance of a security system in a real large-scale network. Generally, a new security system or the effect of a new security attack are checked by simulation. We use SSFNet to simulate our security system and cyber attack. SSFNet is an event-driven simulation tools based on process, which has a strength to be capable of expressing a large-scale network. But it doesn't offer any API's which can manipulate not only the related function of security but also the packet. In this paper, we developed a firewall and IPS class, used for a security system, and added to them components of SSFNet. The firewall is modelled a security system based on packet filtering. We checked the function of the firewall and the IPS with network modelled as using our SSFNet. The firewall blocks packets through rules of an address and port of packets. The result of this simulation shows that we can check a status of packets through a log screen of IPS installed in a router and confirm abnormal packet to be dropped.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.349-350
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• 2018

최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.4
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• pp.647-660
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• 2022

Recent works demonstrate that the semi-supervised anomaly detection method functions quite well in the environment with normal data and some anomalous data. However, abnormal data shortages can occur in an environment where it is difficult to reserve anomalous data, such as an unknown attack in the cyber security fields. In this paper, we propose ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere), a novel anomalous data augmentation method that is applicable in an environment where abnormal data is insufficient to secure the performance of the semi-supervised anomaly detection method. ADA-PH generates abnormal data by perturbing samples located relatively far from the center of the hypersphere. With the network intrusion detection datasets where abnormal data is rare, ADA-PH shows 23.63% higher AUC performance than anomaly detection without data augmentation and even performs better than the other augmentation methods. Also, we further conduct quantitative and qualitative analysis on whether generated abnormal data is anomalous.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.329-330
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• 2019

인터넷 기술 및 통신 기술의 급격한 발전과 사물 인터넷을 기반으로 산업 구조가 재편됨에 따라 점차 지능화, 다변화 있는 보안 위협들에 대하여 기존 시스템 보안 중심의 취약성 분석 및 데이터 암호화를 통해 구성된 보안 시스템은 한계를 보이고 있다. 특히 외부 침입 방지를 위해 별도의 사설망을 구축하여 물리적으로 분리된 보안망에 대한 악성코드 유입 등의 보안 위협 발생도 꾸준히 증가하고 있으며 보안 침해 상황 발생 시 빠른 대응도 점차 어려워지고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 유형의 보안 취약성 탐지를 위해 기존 보안 시스템을 구성하는 리엑티브(reactive) 기법 및 휴리스틱(heuristic) 탐지 기법이 아닌 네트워크 패킷 수집 및 분석과 대상 시스템의 비지니스 모델 매칭을 통한 사용자 행위 패턴을 해석하였다. 그리고 실시간 행위 분석을 수행하여 사용자 행위 중심의 이상 징후 감시 기준을 설립함으로써 보안 위협에 대한 행위 유형 판단 기준 및 이상 감지 판단 방법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 2004.07a
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• pp.294-294
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• 2004

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.7-9
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• 2005

본 논문에서는 행위 기반의 침입 탐지와 탐지한 트래픽을 차단하는 기능을 갖는 시스템을 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 구현하고, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 시스템의 성능 및 실세계 반영 모습을 시뮬레이션 하였다. 제안된 시스템은 능동적인 패킷 분석을 통한 유해 트래픽을 구분하는 기능을 포항하고 있다. 시뮬레이션에서는 실제 사파이어 웜을 구현하여 시스템의 성능 검증을 하였으며, 기타 기본적인 네트워크 공격에 대한 행위도 구현 하여 시스템의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.229-232
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• 2003

나날이 발전하는 인터넷 기반의 네트워크 환경에서 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 바이러스와 해킹 기술의 발전 속도는 항상 방어자의 능력을 앞지르고 있으며, 공격자들의 능력과 무관한 해킹 툴의 보급은 누구나가 해커가 될 수 있도록 하는데 일조하고 있다. 이제 더 이상 해킹과 바이러스로부터 안전지대는 없다고 해도 과언이 아니다. 이에 본 논문에서는 일정한 환경에서의 침입에 대해 학습을 하여 그 침입을 탐지할 수 있는 디텍터를 생성할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 공격 유형의 수에 비해 적은, 그러나 인공 면역계의 T 세포 형성과정인 부정선택을 이용한 학습알고리즘을 기반으로 생성된 디텍터들은 상대적으로 다양한 공격의 침입을 탐지한다. 이의 유효성을 시뮬레이션을 이용하여 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.638-639
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• 2013

Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.