• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.161-165
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• 2002

최근 증가하고 있는 인터넷 및 기타 네트워크 시스템에 대한 위협은 그 공격의 목적과 기법, 피해의 종류가 늘어남에 따라 효과적인 대응책으로 단순한 기술적 접근 이외에 법률 및 심리, 사회 공학적 접근의 결합적인 대처방안이 강구되어야 할 것이다. 이를 효과적으로 보조할 수 있는 시스템이 Honeypot이다. 하지만 Honeypot 자체는 공격의 위협을 그 즉시 막는데는 별다른 능력이 없기 때문에 Honeypot 시스템의 의도대로 공격자가 속지 않거나 Honeypot의 정보가 다른 보안 도구와 보안 정책 갱신에 이용되기 이전의 공격에 대해서는 취약점을 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 Honeypot이 설치된 시스템의 효과적 활용을 위해 신경망 이론에 기반한 침입 탐지 모듈을 연동하며 이를 통해 초기 공격에 대한 Honeypot 시스템 보호, Honeypot 시스템이 활성화 된 다음의 상호 연동 효과 및 향후 과제 등을 기술한다. 또한 이에 대한 보다 확실한 접근을 위해 Honeypot 시스템을 통해 DDoS를 방어하도록 제안되었던 시스템의 취약점과 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제32권4호
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• pp.33-40
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• 2022

최근 전 세계가 COVID-19 팬데믹을 겪으면서 실세계 속 사회 및 문화 활동이 온라인 등 비대면으로 옮겨지며 비대면 사회활동 및 가치 창출을 위한 메타버스 플랫폼들이 생겨나기 시작하고 이들의 사회적 파급력 및 가치가 높아지고 있다. 메타버스 플랫폼에서 수행되는 사회 및 문화 활동의 가치가 높아짐에 따라 메타버스 플랫폼은 해커에게 '저비용 고효율'적인 공격 대상이 되어 메타버스의 안전성 및 보안성 이슈가 화두가 되고 있다. 본 논문에서는 메타버스 플랫폼을 대표하는 'ZEPETO^TM', 'Roblox^TM', '어스2^TM' 등의 메타버스 플랫폼에서 발생한 보안사고의 공격 지점 및 연관된 공격 체인을 조사하고 메타버스를 구성하고 있는 핵심 시스템 요소에 대한 위협벡터를 도출하였다. 본 연구 수행에서 활용한 방법론은 메타버스 플랫폼뿐만 아니라 신규 소프트웨어 기반 플랫폼이 출시될 때의 위협벡터를 도출하고 그에 따른 보안대책 수립을 위한 활용으로 사용될 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제23권1호
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• pp.44-53
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• 2013

APT 공격은 특정 기업 또는 기관의 핵심 정보통신 설비에 대한 중단 또는 핵심정보의 획득을 목적으로 공격자는 장기간 동안 공격대상에 대해 IT인프라, 업무환경, 임직원 정보 등 다양한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제로데이공격 사회공학적 기법 등을 이용하여 공격대상이 보유한 취약점을 수집 악용해 공격을 실행하는 것을 말한다. APT 공격의 특징은 명확한 공격대상을 정하고 장기간 동안 다양한 정보를 수집하여 취약점을 악용할 수 있는 정교한 프로그램을 사용하여 매우 치밀하게 공격을 수행하는 것으로 현존하고 있는 보안솔루션이나 기술로는 탐지와 대응이 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 APT 공격의 정의와 국내외 사고사례에 대한 분석, 금융권에서의 APT 공격에 대응하기 위한 관리적 방안과 기술적 방안 그리고 이에 대한 보안솔루션에 대해 검토하여 금융권에 적절한 대응방안을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.215-223
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• 2019

최근의 사이버 공격 위협 트렌드는 기업 또는 개인의 중요 정보 자산을 탈취하기 위해 기술적으로 광범위하게 해킹을 시도하는 방법과, 인간의 심리학적 요인을 겨냥한 사회공학(social engineering) 해킹 기법이 복합적으로 활용되는 '지능형 지속 위협 공격(APT)' 이 주를 이루고 있다. APT 공격 기법 중 가장 보편적으로 활용되는 스피어 피싱(spear phishing)은 약 90% 이상이 APT공격의 핵심 요소로 활용되며, 쉬우면서도 강력한 효과를 내는 해킹 기법으로 잘 알려져 있다. 사이버 보안 위협 방어를 위한 기존 선행 연구는 주로 기술적, 정책적 측면에 국한하여 접근하고 있다. 그러나 지능화된 해킹 공격에 맞서 선제적으로 대응하기 위해서는 사회공학 측면에서 기존과는 다른 관점의 연구가 필요하다. 본 논문은 스피어피싱 공격 사례를 중심으로 인간의 성격 유형(DISC)과 사이버 보안 위협간의 상호 연관성을 분석하고, 기존의 틀을 깨는 새로운 관점의 보안 위협 대응 방안에 대해 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.32-39
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• 2012

온라인을 통해 서비스를 제공받기 위해서는 회원가입이 필요하고, 이렇게 회원가입을 통해 수집된 개인정보는 해킹으로 인한 개인정보의 유출로 이어진다. 특히, 유출된 개인정보에 의해 사용자가 지속적으로 공격 받고 피해를 입어 심각한 사회문제가 되고 있다. 이러한 사회공학적 공격 방법은 사람의 심리를 기반으로 하기 때문에, 대부분의 경우 피해를 입기 쉽다. 이러한 공격을 막기 위해 블랙리스트를 이용하여 피싱 사이트를 차단하는 방법이 있다. 하지만 이러한 방법은 짧은 생명 주기로, 새로 생성되는 피싱 사이트에 대해서는 대처 할 수가 없다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 개인정보 유출 사고를 최소화하는 두 가지 방안을 제시하였다. 블랙리스트와 화이트리스트 비교를 통해 사이트 신뢰를 표시하여 사용자에게 사이트의 진위여부를 판단할 수 있도록 하고, 새로 생성된 사이트에 대해서는 개인정보 입력 감지를 통하여 개인정보 유출을 사전에 차단을 하여, 사용자의 개인정보 유출 사고를 최소화 하는 방안을 제시하였다.

• 정보보호학회지
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• 제16권2호
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• pp.30-36
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• 2006

최근 정보보호분야는 공격기술이 방어기술보다 더 뛰어난 상태이며, 이는 사회공학, 악성코드, 제로데이 공격 등으로 인하여 정보보호 솔루션을 아무리 이용하여도 막을 수 없는 것이다. 그러므로 정보보호를 모든 참여자들이 생활화하기 위한 정보보호인식제고 프로그램 효율적으로 진행하기 위한 방안을 기술한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.707-716
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• 2018

최근 사이버 공격기술을 활용해 목표시스템을 직접 공격하는 기술적 사이버작전 대신 목표시스템을 관리하는 사람의 취약점을 이용해 목표시스템에 침입하는 사회공학 기법이 각광을 받고 있다. 이러한 추세에도 불구하고 사이버 작전과 사회공학 기법 사이의 연관관계에 대한 명확한 개념이 정립되어 있지 않아 많은 혼란이 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 사회공학 사이버작전에 대한 명확한 개념정립을 통해 향후 사회공학 사이버작전에 대한 심도있는 연구를 위한 토대를 마련하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1517-1520
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• 2008

최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS 공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출, 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 대행해주고 경제적 이득을 취하려는 의도로 바뀌어 가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크 집단으로서 일련의 거의 모든 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수 많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 그 세력을 확장해가고 있지만 마땅한 총괄적 대책은 미흡한 것이 현실이다. 이 논문에서는 날이 갈수록 위협을 더해가는 봇넷을 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 걸친 사회 전반적인 협력을 통한 봇넷 탐지 및 관리 시스템 구조를 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.3-8
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• 2011

최초 사회공학기법의 발달로 해킹, 악성코드가 고도화, 첨단화 되어 기업에 대한 표적 공격인 APT(Advanced Persist ent Threat)공격이 급격히 증가하고 있다. APT공격의 가장 큰 특징 중 하나는 지속성이다. 공격자는 내외부에서 지속적으로 공격대상의 정보를 수집 및 활용한다. 보안관제 시스템(Enterprise Security Management)의 경우 이러한 지속적인 공격에 대하여 정상적인 접근 실패로 오인 공격을 받고 있음에도 별도의 경고를 할 수 없는 한계점이 있다. 이러한 오탐 데이터를 철저히 분석하기 위한 시스템 설계 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 지나칠 수 있는 오탐을 임계치 기준 분류하여, 산출된 비교 값을 기준으로 지속적으로 일어나는 공격에 대한 예측 및 공격에 대한 개선된 대응 방안을 제시한다. 제안 기법을 사용하여 장기적으로 시도되는 공격 데이터를 분류, 앞으로 일어날 수 있는 공격 징후 탐지가 가능하다.