Park, Jung-Min;Kim, Eun-Kyung;Jung, Yu-Kyung;Chae, Ki-Joon;Na, Jung-Chan
The KIPS Transactions:PartC
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v.14C
no.3
s.113
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pp.199-208
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2007
In a ubiquitous network environment, detecting the leakage of personal information is very important. The leakage of personal information might cause severe problem such as impersonation, cyber criminal and personal privacy violation. In this paper, we have proposed a detection method of personal information leakage based on network traffic characteristics. The experimental results indicate that the traffic character of a real campus network shows the self-similarity and Proposed method can detect the anomaly of leakage of personal information by malicious code.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.336-339
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2017
스마트폰 서드 파티 애플리케이션에 대한 포렌식 분석은 최근 수 년 간 탐구되어야 할 새로운 영역으로 떠올랐다. 현재 스마트폰 시장은 그 규모를 측정하는 것이 무의미할 만큼 커졌으며 각 스마트폰 플랫폼의 앱(App)마켓에는 셀 수 없이 많은 서드 파티 애플리케이션이 존재한다. 모바일 포렌식 소프트웨어 도구들은 일반적으로 연락처, 문자메시지, 통화기록 등의 전형적인 데이터를 수집한다. 이러한 도구들은 서드 파티 애플리케이션이 기기 내부에 저장하는 정보들을 간과하기 쉽다. 여러 제조사 중, 애플사의 모바일 기기에 설치된 많은 서드 파티 애플리케이션은 수사에 도움이 되는 많은 정보와 관련있는 디지털 증거를 남긴다. 이런 잠재적 증거들은 기기 내부에 저장되기도 하며, 비교적 손쉬운 방법으로 법정에 제출 가능하다. 스마트폰으로 이루어지는 많은 활동은 상당 부분 서드 파티 애플리케이션으로 이루어지며, 사이버 범죄 사건의 중심에 스마트폰이 있다면 서드 파티 애플리케이션 분석을 통한 핵심 증거 획득이 사건을 해결할 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 스마트폰에서 널리 쓰이고 있는 소셜네트워크 애플리케이션인 '인스타그램(Instagram)'에서 행해진 포렌식 분석에 초점을 맞추고, 기기는 전 세계 적으로 가장 사용자 점유율이 높은 스마트폰인 아이폰에서 이루어졌다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.837-840
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2017
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
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.
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.
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.
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.
Kim, Han-Kyum;Ahn, Yoo-Lim;Yoon, Seong-Ho;Lee, Young-Jae;Lee, Young-Heung;Lee, Weon-June;Kim, Hyun-Min;Kim, Young-Ok
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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