• Convergence Security Journal
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• v.20 no.1
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• pp.77-84
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• 2020

Due to the lack of a system that can detect/identify and strike North Korea's small unmanned aerial vehicles, no immediate response was made. In order to solve the problem of response, we should prepare for threats by developing weapons systems that can be immediately hit when identifying small-sized unmanned aerial vehicle detection radar and creating specialized research organizations for research and development of equipment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.335-338
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• 2011

최근 정보화가 고도화됨에 따라 해킹, 웜 바이러스 등 사이버 침해사고 또한 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 침해사고를 예방하고 대응하기 위하여 보안관제의 필요성이 대두되고 있으며 이를 지원하기 위한 시스템이 등장하고 있다. 단순한 사이버 공격을 탐지하는 수준에서 벗어나 분석 및 대응 등 넓은 의미의 보안관제 활동을 수행하기 위한 시스템은 이기종 환경에서 대용량의 데이터를 처리하여 신속하고 정확한 탐지 결과를 보여줄 수 있어야 한다. 또한 다양한 보안관제 활동을 원활히 수행할 수 있는 기능을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 반영하여 대용량 보안이벤트 데이터를 동적으로 상관 분석하여 탐지 효율성과 신속성을 향상시킬 수 있는 보안관제시스템을 설계 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.726-729
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 서비스가 활발히 이루어지면서, 가상화 기술에 대한 보안이슈가 급부상하고 있다. 클라우드 서비스는 가상화 기술을 사용하는데 복수의 가상 운영체제가 구동되는 환경을 제공하는 하이퍼바이저 역할이 중요하다. 특히, 여러 Guest OS의 사용으로 인해 서버의 자원을 공유하는 측면에서 보안 위협이 발생 가능하다. 본 논문에서는 외적인 보안위협이 아닌 가상화의 내적 영역에서 발생 가능한 위협에 대해 대응할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 내부에서 발생하는 트래픽에 대한 로그 수집과 분석을 통해 이상트래픽을 판별하여 기존의 시스템이 탐지하지 못하는 가상화 내부트래픽에 대한 보안위협을 해결한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.302-305
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• 2002

인터넷의 확장과 함께 더 나은 보안 도구가 요구되고 있다. 최근 몇 년간 많은 기업에서 보안 전문가를 위한 제품을 출시했다. 그러나 새로운 도구가 나올 때 마다 새로운 위협이 발생했다. 이와 함께 새로운 개념의 보안 시스템이 필요하게 되었다. 인터넷 위협관리 시스템은 실시간으로 보안 경보를 중앙서버에서 수집하고 분석하여 실시간 분석, 경보 및 대응을 하는 시스템이다. 인터넷 위협 관리 시스템은 보안 관리자에게 전체 시스템들 간에 무슨 일이 일어났는지를 한눈에 볼 수 있게 해준다. 결과적으로 보안제품과 시스템을 감시하는데 투자되는 시간이 그만큼 줄여준다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.27 no.1
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• pp.1-13
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• 2022

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.348-351
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• 2021

본 논문에서는 지속적으로 늘어나고 있는 내부의 유출자를 탐지하기위해 컨소시엄 블록체인 기술을 활용하여 기업간 직원의 PC사용 행위 로그 데이터를 가명처리하여 블록에 기록하여 네트워크에 참여한 다른 기업들간의 안전한 공유를 통해 내부자 유출 데이터 및 시나리오의 확장하여 내부에서의 유출을 탐지할 수 있는 데이터 셋을 확보하는 연구를 제안한다. 현재 내부자 위협탐지의 한계점중 가장 큰 요소를 차지하는 부족한 실제 사례의 내부자 유출 데이터 셋의 문제점을 본 연구를 통해서 네트워크 참여 기업간의 내부자 유출 데이터를 확장하고 타기업의 유출 사례를 활용해 기업에서 발생할 수 있는 내부자 유출을 미연에 방지할 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.30 no.6
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• pp.31-38
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• 2020

2019년 NAS기반 5G 서비스가 국내에서 상용화 된지 1년 반이 지났다. 그동안 5G로의 전환에 따라 발생 될 수 있는 새로운 보안 위협에 대한 우려가 지속적으로 제기되었고, 현재 보안기술의 한계를 극복하기 위한 다양한 5G 보안 연구들이 다 각도로 시도되고 있다. 5G 보안은 이전 세대 보안과는 강한 보안 기능의 설계가 요구된다. 특히 5G 보안 위협 요소들을 식별하고 분석을 통한 5G 네트워크 및 서비스의 보안 아키텍처 설계가 중요한데, 이는 인증, 암호화, 침입탐지 등 기존 보안 메커니즘들이 새로운 5G 기술을 통합되고 수용될 수 있도록 유연하게 설계가 되어야 하기 때문이다. 본 논문에서는 해외 3GPP, NGMN, 5G Americas 분석한 5G 보안 요구사항을 살펴보고, 5G 네트워크의 구성요소별 보안 요구사항을 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.476-478
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• 2014

시간과 장소에 구애받지 않고 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 보편화됨에 따라 BYOD 환경이 도입되면서 외부에서도 개인 단말기기를 통해 업무를 처리하는 모습을 어렵지 않게 볼 수 있다. 이처럼 BYOD는 점차 기업 문화의 한 트렌드로 받아들여지고 있다. 반면에, 그에 따른 보안 위협에 대해서는 신중하게 접근해야 한다. 기존에는 기업 내부 기밀 정보의 외부 유출이 엄격히 관리되었으나, BYOD 환경이 도입됨에 따라 내부 정보 유출에 대한 통제가 어려워졌다. 또한 공개 Wi-Fi 등 보안이 취약한 공용 네트워크를 통해 기업 내부 서비스에 접속할 경우 해킹에 따른 보안 위협도 무시할 수 없다. 이러한 보안 위협에 대처하기 위해서는 근본적으로 사용자의 모든 행위에 대해 상황을 인식하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 사용자의 기업 내부 서비스 접속 및 이용에 따른 모든 상황을 단위 정보로 정의함으로써 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 이렇게 정의된 정보는 기업 내부 보안 정책 수립, 비정상 행위 탐지 등에 활용 될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.3
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• pp.411-425
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• 2023

Today, AI (Artificial Intelligence) technology is widely used in various fields, performing classification and regression tasks according to the purpose of use, and research is also actively progressing. Especially in the field of security, unexpected threats need to be detected, and unsupervised learning-based anomaly detection techniques that can detect threats without adding known threat information to the model training process are promising methods. However, most of the preceding studies that provide interpretability for AI judgments are designed for supervised learning, so it is difficult to apply them to unsupervised learning models with fundamentally different learning methods. In addition, previously researched vision-centered AI mechanism interpretation studies are not suitable for application to the security field that is not expressed in images. Therefore, In this paper, we use a technique that provides interpretability for detected anomalies by searching for and comparing optimization references, which are the source of intrusion attacks. In this paper, based on reference, we propose additional logic to search for data closest to real data. Based on real data, it aims to provide a more intuitive interpretation of anomalies and to promote effective use of an anomaly detection model in the security field.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.499-501
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• 2014

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.