• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.33-36
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• 2022

이벤트 로그(Event Log)는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식으로 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 그러한 이벤트 로그는 시스템의 시작과 종료뿐만 아니라 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등 행위의 근거로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 PC 종료 관련 실험을 통해 이벤트 로그와 ID를 분석하였다. 분석 결과를 통해 PC의 정상 및 비정상 종료 여부를 판단하여, 현장 압수·수색 시 해당 저장매체에 대해 선별압수·매체압수의 해당 여부 식별이 가능하다. 본 연구는 현장수사관이 디지털증거 압수·수색 시 절차적 적법성과 증거능력 확보의 근거 활용에 기여할 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.511-515
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• 2009

최근 정보기술의 발달과 함께 지속적으로 다양해지고 빨라지는 침입 방법에 대처하기 위해 정보를 보호하기 위한 새로운 방법이 요구되고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 네트워크 패킷 데이터에 대한 실시간 데이터 스트림 마이닝 알고리즘 기반의 비정상행위 탐지 기법이다. 이는 현재 발생하고 있는 패턴이 기존 패턴과 다를 경우 비정상행위로 간주되고 사용자에게 알려주는 방법으로, 지금까지 없었던 새로운 형태의 침입에도 대처할 수 있는 능동적인 방어법이라고 할 수 있다. 그러나 이 방법에서 네트워크 패킷 데이터 정보만을 통해 얻어낼 수 있는 정보에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 보다 높은 정확도의 비정상행위 판정을 위한 다양한 환경의 로그들을 추출하여 처리에 적합한 형태로 변환하는 전처리 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1109-1112
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• 2006

DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격은 인터넷 침해가운데 가장 위협적인 공격들 중 하나이며 이러한 공격을 실시간으로 탐지하기 위한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 하지만 기존의 탐지 메커니즘이 가지고 있는 높은 오탐지율은 여전히 보완해야할 과제로 남아 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS공격 탐지의 근거로 사용된 기존의 트래픽 볼륨(traffic volume), 엔트로피(entropy), 그리고 카이제곱(chi-square)을 이용한 비정상 행위탐지(Anomaly detection)방식의 침임탐지시스템이 가지는 오탐지율(false alarm rate)을 개선할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 공격 탐지 시 프로토콜, TCP 플래그(flag), 그리고 포트 번호를 이용하여 네트워크 관리자에게 보다 자세한 공격 정보를 제공함으로써 효율적으로 공격에 대처할 수 있는 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.661-663
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• 2001

침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체제에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그 밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3622-3633
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• 1999

Computer security is considered important due to tile side effect generated from the expansion of computer network and rapid increase of the use of computers. Intrusion Detection System(IDS) has been an active research area to reduce the risk from intruders. This paper discusses IDS of detecting anomaly behaviors and proposes a new intelligent IDS model, which consists of several computers with intelligent IDS, based on computer immune system. The intelligent IDSs are distributed and if any of distributed IDSs detect anomaly system call among system call sequences generated by a privilege process, the anomaly system call can be dynamically shared with other IDSs. This makes the intelligent IDSs improve the ability of immunity for new intruders.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.5
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• pp.117-123
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• 2023

Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousness of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the characteristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous even for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgment ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that the artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.1
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• pp.55-63
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• 2006

Recently, there is much abnormal traffic driven by several worms, such as Nimda, Code Red, SQL Stammer, and so on, making badly severe damage to networks. Meanwhile, diverse prevention schemes for defeating abnormal traffic have been studied in the academic and commercial worlds. In this paper, we present the structure of a stepwise intrusion prevention system that is designed with the feature of putting limitation on the network bandwidth of each network traffic and dropping abnormal traffic, and then compare the proposed scheme with a pre-existing scheme, which is a True/False based an anomaly prevention scheme for several worm-patterns. There are two criteria for comparison of the schemes, which are Normal Traffic Rate (NTR) and False Positive Rate (FPR). Assuming that the abnormal traffic rate of a specific network is $\beta$ during a predefined time window, it is known that the average NTR of our stepwise intrusion prevention scheme increases by the factor of (1+$\beta$)/2 than that of True/False based anomaly prevention scheme and the average FPR of our scheme decrease by the factor of (1+$\beta$)/2.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.2
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• pp.87-94
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• 2017

Microsoft Office is an office suite of applications developed by Microsoft. Recently users with malicious intent customize Office files as a container of the Malware because MS Office is most commonly used word processing program. To attack target system, many of malicious office files using a variety of skills and techniques like macro function, hiding shell code inside unused area, etc. And, people usually use two techniques to detect these kinds of malware. These are Signature-based detection and Sandbox. However, there is some limits to what it can afford because of the increasing complexity of malwares. Therefore, this paper propose methods to detect malicious MS office files in Computer forensics' way. We checked Macros and potential problem area with structural analysis of the MS Office file for this purpose.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.5
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• pp.715-724
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• 2005

Recently many important systems that used to be operated in a closed environment are now providing web services and these kinds of web-based services are often an easy and common target of attacks. In addition, the great variety of web content and applications cause the development of new various intrusion technologies, while the misuse-based intrusion detection technology cannot keep the peace with the attacks and it seems to lack the capability to deal with such various new security threats, As a result it is necessary to research and develop new types of detection technologies that can detect newly developed attacks and intrusions as well as to be able to deal with previous types of exploits. In this paper, a HTTP traffic model is tested for its anomaly by using a HTTP request traffic pattern analysis and the field information analysis of the HTTP packet. Consequently, the HTTP traffic models by applying anomaly tests is designed and established.