• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.470-472
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• 2019

Cyber Threat Intelligence (CTI)는 성장하는 사이버 공격에 대응하는 새로운 보안체계 개념으로써 최근 많은 조직에서 보안성을 향상시키기 위해 도입하고 있다. 조직에서 CTI의 도입은 보안 조직간의 위협 정보와 그에 대응할 수 있는 방어 전략을 공유하여 다양한 선제공격을 방어하기 위해 필수적이다. 이에 따라 CTI 위협 정보를 공유하는 조직이 점차 늘어나고 있으며 정보의 양은 점차 많아지고 있다. 하지만 정보를 공유받는 대부분의 조직이 공격자가 악의적으로 잘못된 위협 정보를 수집한 경우 또 다른 사이버 공격으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 CTI 정보 공유에서 사이버 위협 대응 조치 전략을 조직에 적용하기 전에 가상의 네트워크 아키텍처에서 적용시킨 후 평가 및 검증을 통해 공격을 목적으로 한 악의적인 정보가 적용되지 않도록 사전에 방어한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.13 no.3
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• pp.57-64
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• 2003

Recently, it has been shown that cryptographic devices such as smart cards are vulnerable to power attacks. In this paper, by mixing the randomization concept and the folding in half for secret scalar integer on ECCs, we propose an efficient and fast scalar multiplication algorithm to resist against simple power analysis(SPA) and differential power analysis(DPA) attacks. Our proposed algorithm as a countermeasure against SPA and DPA is estimated as a 33% speedup compared to the binary scalar multiplication.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.5
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• pp.1169-1177
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• 2018

Modern society is a period of rapid digital transformation. This digital-centric business proliferation offers convenience and efficiency to businesses and individuals, but cyber threats are increasing. In particular, cyber attacks are becoming more and more intelligent and precise, and various attempts have been made to prevent these attacks from being discovered. Therefore, it is increasingly difficult to respond to such attacks. According to the cyber kill chain concept, the attacker penetrates to achieve the goal in several stages. We aim to detect one of these stages and neutralize the attack. In this paper, we propose a method to detect anomalous traffic caused by an agent attacking an external attacker, assuming that an agent executing a malicious action has been introduced in advance due to various reasons such as a system error or a user's mistake.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.285-292
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• 2009

In 2005, Lee and Chen suggested an enhanced one-time password authentication scheme which can prevent the stolen verifier attack that the Yeh-Shen-Whang's scheme has. The Lee-Chen's scheme addresses the stolen verifier attack by deriving each user's pre-shared secret SEED from the server secret. However, we investigated the weakness of the Lee-Chen's scheme and found out that it was suffering from the off-line dictionary attack on the server secret. We demonstrated that the off-line dictionary attack on the server secret can be easily tackled with only the help of the Hardware Security Modules (HSM). Moreover, we improved the scheme not to be weak to the denial of service attack and allow compromise of the past session keys even though the current password is stolen. Through the comparison between the Lee-Chen's scheme and the proposed one, we showed that the proposed one is stronger than other.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.6
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• pp.678-688
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• 2013

Different Different from a single attack, in DDoS Attacks, the botnets that are distributed on network initiate attacks against the target server simultaneously. In such cases, it is difficult to take an action while denying the access of packets that are regarded as DDoS since normal user's convenience should also be considered at the target server. Taking these considerations into account, the DDoS botnet detection system that can reduce the strain on the target server by detecting DDoS attacks on each user network basis, and then lets the network administrator to take actions that reduce overall scale of botnets, has been implemented in this study. The DDoS botnet detection system proposed by this study implemented the program which detects attacks based on the database composed of faults and abnormalities collected through analyzation of hourly attack traffics. The presence of attack was then determined using the threshold of current traffic calculated with the standard deviation and the mean number of packets. By converting botnet-based detection method centering around the servers that become the targets of attacks to the network based detection, it was possible to contemplate aggressive defense concept against DDoS attacks. With such measure, the network administrator can cut large scale traffics of which could be referred as the differences between DDoS and DoS attacks, in advance mitigating the scale of botnets. Furthermore, we expect to have an effect that can considerably reduce the strain imposed on the target servers and the network loads of routers in WAN communications if the traffic attacks can be blocked beforehand in the network communications under the router equipment level.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.669-672
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• 2020

In this paper, we analyzed the characteristics of cyber attacks and major threat scenarios that could occur around intelligent building management Systems(IBS) by cyber attack security threats against cyber physics systems. Generally determined that lowering the likelihood of aggression against predictable threats would be a more realistic approach to attack response. The countermeasures against this need to be applied to multi-layered defense systems, and three alternatives were proposed: preliminary cyber safety diagnosis for protection targets and the establishment of mobile security control systems.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.67-74
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• 2019

기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.1
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• pp.34-41
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• 2016

최근 사이버 공격은 분야와 대상을 막론하지 않고 곳곳에서 발생하고 있으며 소프트웨어의 보안 취약점을 이용한 지능적인 수법으로 지속적인 공격을 수행하는 APT 공격 또한 확산하고 있다. 이와 같은 공격을 예방하기 위해서는 공격에 직접 이용되는 소프트웨어 보안 취약점을 사전에 제거해야 한다. 소프트웨어 보안 취약점(vulnerability)의 원천 원인은 소프트웨어 허점, 결점, 오류와 같은 보안 약점(weakness)이다. 그러므로 소프트웨어에서 보안 약점은 개발 단계에서 완전히 제거하는 것이 가장 좋다. 이를 위해 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC:Software Development Life Cycle) 전반에 걸쳐 보안성을 강화하는 활동을 수행한다. 이는 소프트웨어 배포 이후에 발생할 수 있는 보안 취약점에 대한 보안 업데이트 및 패치에 대한 비용을 효과적으로 감소시키는 방안이기도 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 단계 보안을 강화한 소프트웨어 개발 생명주기로서 시큐어 SDLC에 대한 주요 사례를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.670-672
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• 2003

패스워드 인증방법은 온라인 사전 공격에는 약하다는 단점이 있음에도 달구하고, 사용하기에 가장 편리하다는 장점 때문에 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 인증방법이다. 기존의 패스워드 인증방법처럼 편리하게 이용할 수 있으면서도 보다 보안성을 높이는 방안으로 RTT를 이용한 인증 프로토콜이 제안되어 왔다. RTT를 이용한 인증 프로토콜은 사용자가 아이디와 패스워드를 입력할 뿐만 아니라. 자동 프로그램 사람을 구별할 수 있는 질문에 응답하게 함으로써 자동 프로그램으로 공격하는 것을 막는다. 그러나 이 프로토콜에 이용되는 RTT의 여러 모델들에서 간단한 이미지는 공격 프로그램으로 공격 가능성이 있고, 복잡한 이미지는 사용자 입장에서 유용성이 취약함을 보인다. 따라서 이런 모델들의 취약성을 분석하여 공격에 대해서는 강하면서도 사용자들이 이용하기에는 편리하도록 하기 위해 새로운 모델을 제안하고, 보안성과 유용성을 고려한 RTT기반의 인증방안을 제안한다.