Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.1
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pp.187-196
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2016
Android applications are inherently vulnerable to a repackaging attack such that malicious codes are easily inserted into an application and then resigned by the attacker. These days, it occurs often that such private or individual information is leaked. In principle, all Android applications are composed of user defined methods and APIs. As well as accessing to resources on platform, APIs play a role as a practical functional feature, and user defined methods play a role as a feature by using APIs. In this paper we propose a scheme to analyze sensitive APIs mostly used in malicious applications in terms of how malicious applications operate and which API they use. Based on the characteristics of target APIs, we accumulate the knowledge on such APIs using a machine learning scheme based on Naive Bayes algorithm. Resulting from the learned results, we are able to provide fine-grained numeric score on the degree of vulnerabilities of mobile applications. In doing so, we expect the proposed scheme will help mobile application developers identify the security level of applications in advance.
In the mordern society, the reliance on the cyber domain and the cyber connectivity has been increasingly strengthened. Due to this phenomenon, the cyberterror against critical infrastructures and state organs might lead to fatal consequences. Lately, North Korea's cyberattacks against South Korea's national organizations and financial computer networks are becoming more and more intelligent and sophisticated. The cyberattacks against such critical infrastructures have caused enormous economic loss and social disorder. This paper is designed to examine comparatively the cyberterror related laws and organizations of the advanced countries such as U.S. and U.K. and to draw implications. Although those countries are under different institutional and cultural backgrounds with varying security envrionments, they are identically pursuing measures by establishing government-wide counterterror system for coordination and cooperation. They are also commonly focusing upon creating new organizations equipped with new system and upon enhancing intelligence performance and devising punishment regulations. Korea is lack of framework laws regulating cyber security, having only scattered individual laws. Since such legal base is far from efficient counterterror activities, it is necessary that the legal and policy response of the advanced countries should be closely studied for selective introduction. That will eventually lead to legislation of cyber security law. With such legislation on hand, it is subsequently required to strengthen crisis management for prevention of cyberterror and to create joint response team, cooperating with private organizations.
Min, Hee Yeon;Park, Jin Hyung;Lee, Dong Hoon;Kim, In Seok
Journal of Internet Computing and Services
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v.15
no.1
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pp.157-170
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2014
As the increase of transaction using mobile banking continues, threat to the mobile financial security is also increasing. Mobile banking service performs the financial transaction using the dedicate application which is made by financial corporation. It provides the same services as the internet banking service. Personal information such as credit card number, which is stored in the mobile banking application can be used to the additional attack caused by a malicious attack or the loss of the mobile devices. Therefore, in this paper, to cope with the mobile financial accident caused by personal information exposure, we suggest outlier detection method which can judge whether the transaction is conducted by the appropriate user or not. This detection method utilizes the user's input patterns and transaction patterns when a user uses the banking service on the mobile devices. User's input and transaction pattern data involves the information which can be used to discern a certain user. Thus, if these data are utilized appropriately, they can be the information to distinguish abnormal transaction from the transaction done by the appropriate user. In this paper, we collect the data of user's input patterns on a smart phone for the experiment. And we use the experiment data which domestic financial corporation uses to detect outlier as the data of transaction pattern. We verify that our proposal can detect the abnormal transaction efficiently, as a result of detection experiment based on the collected input and transaction pattern data.
In recent years, with the development of devices to collect multimedia data such as small CMOS camera sensor and micro phone, studies on wireless multimedia sensor network technologies and their applications that extend the existing wireless sensor network technologies have been actively done. In such applications, various basic schemes such as the processing, storage, and transmission of multimedia data are required. Especially, a security for real world environments is essential. In this paper, in order to defend the sniffing attack in various hacking techniques, we propose a multipath routing scheme for physically avoiding the data transmission path from the risk factors. Our proposed scheme establishes the DEFCON of the sensor nodes that are geographically close to risk factors and the priorities according to the importance of the data. Our proposed scheme performs risk factor detour multipath routing through a safe path considering the DEFCON and data priority. Our experimental results show that although our proposed scheme takes the transmission delay time by about 5% over the existing scheme, it reduces the eavesdropping rate that can attack and intercept data by the risk factor by about 18%.
Kim, Il-Kwang;Lee, Jae-Young;Kim, Il-Kon;Kwak, Yun-Sik
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.34
no.10
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pp.918-928
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2007
The goal of this paper is to propose a new way to register CDA documents in CDR (Clinical Document Repository) that is proposed by the author earlier. One of the methods is to use a manifest archiving for seamless references and visualization of CDA related files. Another method is to enhance the CDA security level for supporting pseudonymization of CDA. The former is a useful method to support the bundled registration of CDA related files as a set. And it also can provide a seamless presentation view to end-users, once downloaded, without each HTTP connection. The latter is a new method of CDA registration which can supports a do-identification of a patient. Usually, CDA header can be used for containing patient identification information, and CDA body can be used for diagnosis or treatment data. So, if we detach each other, we can get good advantages for privacy protection. Because even if someone succeeded to get separated CDA body, he/she never knows whose clinical data that is. The other way, even if someone succeeded to get separated CDA header; he/she doesn't know what kind of treatment has been done. This is the way to achieve protecting privacy by disconnecting association of relative information and reducing possibility of leaking private information. In order to achieve this goal, the method we propose is to separate CDA into two parts and to store them in different repositories.
An anonymous asymmetric fingerprinting protocol combined with watermarking techniques, is one of the copyright protection technologies keeping both right of a seller and that of a buyer, where a seller and an anonymous buyer perform such a protocol that employs various cryptographic tools in order that the seller does not know the exact watermarked copy that the buyer receives, while inserting an invisible non-removable fingerprint i.e., each different unique watermark, into each copy of the digital content to be sold. In such a protocol innocent buyers are kept anonymous during transactions, however, the unlawful reseller is unambiguously identified with a real identity as a copyright violator. In 2007, Yong and Lee proposed an anonymous asymmetric fingerprinting scheme with trusted third party. In this paper we point out the weakness of their scheme such as: the buyer with intention can remove the fingerprint in the watermarked content, because he/she can decrypt the encrypted fingerprint with a symmetric key using man-in-the-middle-attack; a real identity of a buyer can be revealed to the seller through the identification process even though he/she is honest. Furthermore, we propose an improved secure and efficient anonymous asymmetric fingerprinting scheme which enables to reduce the number of communication between the participants.
As a becoming era of Internet-of-Things, various devices are connected via wire or wirless networks. Although every day life is more convenient, security problems are also increasing such as privacy, information leak, denial of services. Since ECC, a kind of public key cryptosystem, has a smaller key size compared to RSA, it is widely used for environmentally constrained devices. The key of ECC in constrained devices can be exposed to power analysis attacks during scalar multiplication operation. In this paper, a key-randomization method is suggested for scalar multiplication on SECG parameters. It is against differential power analysis and has operational efficiency. In order to increase of operational efficiency, the proposed method uses the property 2lP=∓cP where the constant c is small compared to the order n of SECG parameters and n=2l±c. The number of operation for the Coron's key-randomization scalar multiplication algorithm is 21, but the number of operation for the proposed method in this paper is (3/2)l. It has efficiency about 25% compared to the Coron's method using full random numbers.
The IoT technology is a field that applies and converges the technologies in the existing industrial environment, instead of new technologies. The IoT technology is releasing various application services converged with other industries such as smart home, healthcare, construction, and automobile, and it is also possible to secure the work efficiency and convenience of users of IoT-based technologies. However, the security threats occurring in the IoT-based technology environment are succeeding to the vulnerability of the existing wireless network environment. And the occurrence of new and variant attacks in the combination with the ICT convergence environment, is causing damages. Thus, in the IoT technology-based environment, it would be necessary to have researches on the safe transmission of messages in the communication environment between user and device, and device and device. This thesis aims to design a safe communication protocol in the IoT-based technology environment. Regarding the suggested communication protocol, this thesis performed the safety analysis on the attack techniques occurring in the IoT technology-based environment. And through the performance evaluation of the existing PKI-based certificate issuance system and the suggested communication protocol, this thesis verified the high efficiency(about 23%) of communication procedure. Also, this thesis verified the reduced figure(about 65%) of the issued quantity of certificate compared to the existing issuance system and the certificate management technique.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.4
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pp.847-857
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2018
As the number of malicious code increases steeply, cyber attack victims targeting corporations, public institutions, financial institutions, hospitals are also increasing. Accordingly, academia and security industry are conducting various researches on malicious code detection. In recent years, there have been a lot of researches using machine learning techniques including deep learning. In the case of research using Convolutional Neural Network, ResNet, etc. for classification of malicious code, it can be confirmed that the performance improvement is higher than the existing classification method. However, one of the characteristics of the target attack is that it is custom malicious code that makes it operate only for a specific company, so it is not a form spreading widely to a large number of users. Since there are not many malicious codes of this kind, it is difficult to apply the previously studied machine learning or deep learning techniques. In this paper, we propose a method to classify malicious codes when the amount of samples is insufficient such as targeting type malicious code. As a result of the study, we confirmed that the accuracy of 97% can be achieved even with a small amount of data by applying the Memory Augmented Neural Networks model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.440-446
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2016
Military secrets or confidential data of any organization are extremely important assets. They must be discluded from outside. To do this, methods for detecting anomalous attacks and intrusions inside the network have been proposed. However, most anomaly-detection methods only cover aspects of intrusion from outside and do not deal with internal leakage of data, inflicting greater damage than intrusions and attacks from outside. In addition, applying conventional anomaly-detection methods to data exfiltration creates many problems, because the methods do not consider a number of variables or the internal network environment. In this paper, we describe issues considered in data exfiltration detection for anomaly detection (DEDfAD) to improve the accuracy of the methods, classify the methods as profile-based detection or machine learning-based detection, and analyze their advantages and disadvantages. We also suggest future research challenges through comparative analysis of the issues with classification of the detection methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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