• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.19-26
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• 2014

The advent of smart phones brought adverse effect between devices recently. For example, adverse effects of info-communication with advent of computer. Also, hacking threat aiming cyber space that is getting more advanced is spreading in terms of range and danger, so that it reaches the level that the nation has to concern. In this circumstance, crimes involving info-technology is now problem in society. As internet technology advances, it enlarges the range of hacker's threat to not only smart phones, but ships, aircrafts, buildings, and cars. It could be seen as social threat of between human and human, between machine and machine, and between human and machine. This study discuss these problems.

• Convergence Security Journal
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• v.16 no.4
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• pp.69-78
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• 2016

As the development as the IT society accelerates, the frequency of terrorism from malignant codes and other cyber crimes is increasing. Malignant codes show various forms of attack according to the intentions of the attacker, and leaves behind digital evidences, not analog evidences when damages occur. Digital forensic, the procedure of collecting and analyzing digital evidence is one of the main factors that must be carried out when damages from malignant codes arise. However, there are the difficulties of not being able to preserve the integrity and authenticity in the procedure of coping witht infringements, which must be maintained in the digital forensic procedure. To complement such problems, this paper suggests the method of applying forensic by identifying the malignant code infringement incidents according to the type of damages.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.6
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• pp.37-42
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• 2015

In this paper, we propose malware database in mobile memory for realtime malware URL detection and we support realtime malware URL detection engine, that is control the web service for more secure mobile service. Recently, mobile malware is on the rise and to be new threat on mobile environment. In particular the mobile characteristics, the damage of malware is more important, because it leads to monetary damages for the user. There are many researches in cybercriminals prevention and malware detection, but it is still insufficient. Additionally we propose the method for prevention Smishing within SMS, MMS. In the near future, mobile venders must build the secure mobile environment with fundamental measures based on our research.

• Review of KIISC
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• v.18 no.3
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• pp.1-16
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• 2008

2008년으로 컴퓨터 바이러스가 제작된 지 이미 20년이라는 세월을 넘기게 되었다. 이 긴 시간 속에서 컴퓨터 바이러스는 파일 감염을 목적으로 하는 바이러스(virus)로부터 네트워크를 통한 급속한 화산을 시도하는 웜(Worm) 그리고 데이터 유출과 파괴를 목적으로 하는 트로이목마(Trojan Horse)로 발달해왔다. 최근에는 컴퓨터 사용자의 정보를 무단으로 유출하기 위한 스파이웨어(Spyware)에 이르기까지 다양한 형태로 변화를 이룩해 왔다. 이러한 다양한 형태로의 변화가 진행되는 동안에도 컴퓨터 과학의 발달에 따른 새로운 기술들을 흡수하여 더욱더 정교하고 파괴적인 기능들로 발전을 이루게 되었다. 다양한 형태와 기술적 인 발전을 거듭한 악성 코드(Malicious Code)는 컴퓨터 운영 체제, 네트워크의 발달로 이룩된 컴퓨터 과학사와 함께 하였다고 볼 수 있다. 악성 코드의 발전은 해가 갈수록 수치적인 면에서는 증가 추세를 이루고 있으며 기술적인 면에서도 더욱더 위험성을 더해 가고 있으며 그 제작 목적 또한 전통적인 기술력 과시에서 금전적인 이익을 취하기 위한 도구로 전락하고 있다. 이렇게 제작 목적의 변질로 인해 악성 코드는 인터넷 공간에서 사이버 범죄를 발생시키는 원인 중 하나로 변모하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 발전적인 형태를 띠고 있는 악성 코드에 대해서 최근 동향을 바탕으로 어떠한 악성코드와 스파이웨어의 형태가 발견되고 있는지 그리고 최근 발견되고 있는 악성코드에서 사용되는 소프트웨어 취약점들을 살펴보고자 한다. 그리고 이러한 악성코드의 형태에 따라 향후 발생할 수 있는 새로운 악성 코드의 위협 형태도 다루어 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.457-460
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 IT 자원의 효율적인 관리와 비용 대비 양질의 서비스 제공을 위한 새로운 패러다임으로써, 국내외의 기업뿐만 아니라 많은 사용자들에게 주목 받고 있다. 하지만 관련 시장의 빠른 성장과 함께 다양한 사이버 범죄에 노출될 수 있는 위험이 높아졌음에도 불구하고, 클라우드 컴퓨팅에 대한 디지털 포렌식은 실질적인 역할을 수행하기에 아직 미비한 실정이다. 클라우드 컴퓨팅은 증거 데이터가 물리적으로 분산되어 있고, 자원이 가상공간에 존재할 수 있기 때문에 기존의 디지털 포렌식 수사와는 다르게 접근해야 한다. 이에, 본 논문에서는 추상화된 클라우드 계층에 따른 기존 포렌식 절차 상의 데이터 수집 방법에 관한 한계를 분석하고, 확보한 증거 데이터의 신뢰성 보장 및 다양한 클라우드 환경에 보다 유연하게 적용할 수 있는 디지털 증거 수집 절차를 제안한다. 해당 절차는 클라우드 구성 요소들 중 물리적인 자원들을 가상화하여 논리적으로 구성할 수 있도록 하며, 가상화된 자원들을 서비스 목적에 따라 폭넓게 활용할 수 있도록 관리 체계를 제공해주는 클라우드 플랫폼을 기반으로 한다.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.4
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• pp.29-37
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• 2020

We propose a plan to reduce the operational risk of domestic cryptocurrency exchanges for protecting cryptocurrency exchange users and establishing a stable operating environment. For market participants using cryptocurrency exchanges, cryptocurrency exchange risk is greater than the price risk. In the cryptocurrency market, illegal transactions using the anonymity of cryptocurrency are occurring frequently. In addition, loss accidents due to cybercrimes and insider corruptions are continuing. And the resulting losses are passed on to the users of the exchange. In terms of operational risk, we analyze the current situation of domestic cryptocurrency exchanges and present the direction of development of each exchange platform to attract and protect users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.791-794
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• 2021

범죄차량 판독 시스템, 지능화된 CCTV 등 차량과 관련된 시각지능에 관한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 이 중 차량 분류 기술은, 특정 차량을 인식하는 핵심기술이다. 이와 관련한 기존 연구들은 큰 차종으로만 분류하거나, 분류 가능한 차종의 수, 정확도 등이 낮아 실용성 및 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 차종을 정확하게 분류할 수 있는 2단계 차종 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템은 CNN으로 학습된 모델을 기반으로 1차로 차량의 유형을 분류하고, 2차로 정확한 차종을 분류한다. 실험 결과, 52개의 차종을 분류함에 있어 단일 분류 모델에 비해 5.3%p 더 높은 90.2%의 분류 정확도를 보였다. 이를 통해, 더욱 정확한 차종 분류가 가능하다.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.3
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• pp.79-86
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• 2022

Voice phishing is a cyber crime in which fake financial institutions, the Public Prosecutor's Office, and the National Police Agency are impersonated to find out an individual's Certification number and credit card number or withdraw a deposit. Recently, voice phishing has been carried out in a subtle and secret way. Analyzing the trend of voice phishing that occurred in '18~'21, it was found that there is a seasonality that occurs rapidly at a time when the movement of money is intensifying in the trend of voice phishing, giving ambiguity to time series analysis. In this research, we adjusted seasonality using the X-12 seasonality adjustment methodology for accurate prediction of voice phishing occurrence trends, and predicted the occurrence of voice phishing in 2022 using the ARIMA model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.333-336
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• 2022

With the development of IT technology, cybercrime is becoming sophisticated and intelligent. In particular, in the case of BackDoor, which is used in the APT attack (intelligent continuous attack), it is very important to detect malicious behavior and respond to infringement because it is often unaware that it has been damaged by an attacker. This paper aims to build an EDR platform that can monitor, analyze, and respond to malicious behavior in real time by collecting, storing, analyzing, and visualizing logs in an endpoint environment in real time using open source-based analysis solutions ELK Stack and Sysmon.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.543-546
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• 2023

봇넷은 지속적으로 사이버 범죄에 이용되고 있으며 네트워크 환경에 큰 위협이 되고 있다. 기존에는 봇들이 C&C 서버와 통신하는 것을 방지하기 위해 블랙리스트를 기반으로 DNS 서버에서 봇넷 도메인을 탐지하는 방식을 주로 사용하였다. 그러나 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 이용하는 봇넷이 증가하면서 기존에 사용하던 블랙리스트 기반의 도메인 차단 방식으로는 더 이상 봇넷 도메인을 효율적으로 차단하기 어려워졌다. 이에 따라 봇넷 도메인 생성 알고리즘을 통해 생성되는 도메인의 특성을 분석하고 이를 토대로 봇넷 도메인을 식별하고 차단하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히 연속적인 데이터 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 봇넷 도메인의 특징을 효과적으로 추출하고 정확도가 높은 탐지 모델을 구축하고자 하는 연구가 주를 이루고 있으며, 탐지뿐만 아니라 봇넷 그룹(Family) 분류까지 연구가 확장되고 있다. 이에 본 논문에서는 봇넷 도메인 생성 알고리즘에 의해 생성되는 봇넷 도메인을 식별 및 분류하기 위해 딥러닝 기술을 적용한 최근 연구 동향을 조사하고 앞으로의 연구 방향성을 논의하고자 한다.