• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.391-393
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• 2019

한국과학기술정보연구원은 대용량 데이터를 초고속으로 생산·처리·활용할 수 있는 국가슈퍼컴퓨팅 시스템(누리온)을 구축·운영하여 사용자(대학, 연구소, 정부산하기관, 기업체 등)에게 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 누리온 시스템과 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 구성에 대하여 간략히 소개하고 서비스를 시작한 2019년도 상반기 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크의 인바운드/아웃바운드 트래픽과 비정상행위(공격) 탐지 IP에 대한 시계열 및 상관도 분석을 수행한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.6
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• pp.816-822
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• 2013

In modern networks, data rate is getting faster and transferred data is extremely increased. At this point, the malicious codes are evolving to various types very fast, and the frequency of occurring new malicious code is very short. So, it is hard to collect/analyze data using general networks with the techniques like traditional intrusion detection or anormaly detection. In this paper, we collect and analyze the data more effectively with cloud environment than general simple networks. Also we analyze the malicious code which is similar to real network's malware, using botnet server/client includes DNS Spoofing attack.

• KNOM Review
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• v.21 no.2
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• pp.18-25
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• 2018

Since the development of block-chain technology by Satoshi Nakamoto and Bitcoin pioneered a new cryptocurrency market, a number of scale of cryptocurrency have emerged. There are crimes taking place using the anonymity and vulnerabilities of block-chain technology, and many studies are underway to improve vulnerability and prevent crime. However, they are not enough to detect users who commit crimes. Therefore, it is very important to detect abnormal behavior such as money laundering and stealing cryptocurrency from the network. In this paper, the characteristics of the transactions and user graphs in the Bitcoin network are collected and statistical information is extracted from them and presented as plots on the log scale. Finally, we analyze visualized plots according to the Densification Power Law and Power Law Degree, as a result, present features appropriate for detection of anomalies involving abnormal transactions and abnormal users in the Bitcoin network.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.3
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• pp.491-498
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• 2008

The leakage of sensitive information by an insider within the organization becomes a serious threat nowadays. Sometimes, these insider threats are more harmful to an organization than external attack. Companies cannot afford to continue ignoring the potential of insider attacks. The purpose of this study is to design an integrated log analysis system that can detect various types of information leakages. The system uses threat rules generated through risk analysis, and monitors every aspect of the online activities of authorized insider. Not only should system have the ability to identify abnormal behavior, they should also be able to predict and even help to prevent potential risk. The system is composed of three modules, which are log collector, log analyzer and report generator.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.425-428
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• 2001

알려지지 않은 악성 코드의 수행을 막는 방법으로 프로그램의 실행 환경을 제한하는 '샌드박스' 기법이 많이 쓰여져 왔다. 코드의 비정상 행위를 탐지하는 이 방식은 얼마나 다양한 샌드박스들을 두는가에 따라 적용성(configurability)과 편리성(ease of use) 간의 양면성 (trade-off)을 가진다. 기존의 MAPbox는 이 두 가지를 동시에 만족시키기 위해 프로그램의 종류별로 샌드박스를 두는 클래스별 샌드박스 적용 기법을 사용한다[3]. 그러나, 이 방법은 정적으로 클래스들이 결정되므로 적용성에 한계가 있다. 본 논문에서는 MAPbox의 개념에 동적 클래스 생성 기능을 추가함으로써 적용성을 높이는 기법을 소개하고 실제로 구현한다. MAPbox에 비해 적용성이 높아진 예로 MAPbox에서는 정상행위이지만 비정상행위로 판단되는 경우가 제안된 기법을 통해 올바르게 판단됨을 보인다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.939-942
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• 2001

인터넷 사용자가 급격히 증가함에 따라 정보통신 산업의 발전이 되었지만, 이에 따른 역기능 또한 크게 증가하고 있는 추세이며, 이를 차단하고, 탐지하는 기술이 해킹기술을 앞지르지 못하고 있으며 수동적 입장에서 해킹 사례를 분석하거나, 접근 차체를 차단하는 방법을 택하고 있지만 새로운 해킹 시도에 노출되고, 피해가 계속되고 있다. 따라서 우리가 제안하는 Anomaly IDS는 능동적 입장에서 해킹기법에 대해 대처하고, 새로운 형태의 해킹기술을 탐지함으로써, 보호하려는 시스템에 대한 능동적 보안수단을 제공한다. 본 논문에서는 기존 Anomaly IDS에서의 문제점을 보완하는 다계층적 측면에서 Audit Data를 통계적으로 학습하여 패턴을 생성하고 탐지하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.5
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• pp.957-966
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• 2020

According to the recent statistics of the National Industrial Security Center, about 80% of the confidential leak are caused by former and current employees in the case of domestic confidential leak accidents. Most of the information leak incidents by these insiders are due to poor security management system and information leak detection technology. Blocking confidential leak of insiders is a very important issue in the corporate security sector, but many previous researches have focused on responding to intrusions by external threats rather than by insider threats. Therefore, in this research, we design an internal information leak scenario to effectively and efficiently detect various abnormalities occurring in the enterprise, analyze the key indicators of the leak symptoms derived from the scenarios by using data analytics and propose a model that accurately detects leak activities.