• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Review of KIISC
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• v.32 no.4
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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.

• Review of KIISC
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• v.23 no.1
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.1
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• pp.215-223
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• 2019

The recent trend of cyber attack threat is mainly APT (Advanced Persistent Threat) attack. This attack is a combination of hacking techniques to try to steal important information assets of a corporation or individual, and social engineering hacking techniques aimed at human psychological factors. Spear phishing attacks, one of the most commonly used APT hacking techniques, are known to be easy to use and powerful hacking techniques, with more than 90% of the attacks being a key component of APT hacking attacks. The existing research for cyber security threat defense is mainly focused on the technical and policy aspects. However, in order to preemptively respond to intelligent hacking attacks, it is necessary to study different aspects from the viewpoint of social engineering. In this study, we analyze the correlation between human personality type (DISC) and cyber security threats, focusing on spear phishing attacks, and present countermeasures against security threats from a new perspective breaking existing frameworks.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.5
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• pp.32-39
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• 2012

When you want to be given the on-line service, their homepage requires sign-up with detail personal information. This collected private information lead to mass data spill by hacking. Especially, this makes terrible social problems that the users who sign up their site are persistingly attacked and damaged by hackers using this information. As methods of the social technologic attacks are simple but based upon human psychology, it is easy that people become a victim in the majority of cases. There is a strategy blocking fishing sites by using the black list for defending these attacks. This tactic, however, has some problems that it isn't possible to handle new fishing sites having a short life-cycle. In this paper, we suggest two solutions to minimize data spill. One marks existing sites with the sign of a reliability measured by a comparison between black list and the white list; therefore, the user check the authenticity about the homepage. The other shut off previously the leaking of private information by sensing a entry of personal information into new sites.

• Review of KIISC
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• v.16 no.2
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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.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.3
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• pp.707-716
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• 2018

Recently, instead of technical cyber operations that directly attack the target information system by using cyber attack techniques, social engineering techniques that indirectly invade the system by exploiting the vulnerabilities of persons who manage the system are being watched. Despite this trend, there is a lot of confusion because there is no clear concept about the relationship between cyber operations and social engineering techniques. Therefore, this paper aims at establishing a clear concept of a social engineering cyber operation, helping future researchers in this literature.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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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.

• Convergence Security Journal
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• v.11 no.6
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• pp.3-8
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• 2011

Advanced Persistent Threat (APT), aims a specific business or political targets, is rapidly growing due to fast technological advancement in hacking, malicious code, and social engineering techniques. One of the most important characteristics of APT is persistence. Attackers constantly collect information by remaining inside of the targets. Enterprise Security Management (EMS) system can misidentify APT as normal pattern of an access or an entry of a normal user as an attack. In order to analyze this misidentification, a new system development and a research are required. This study suggests the way of forecasting APT and the effective countermeasures against APT attacks by categorizing misidentified data in data-mining through threshold ratings. This proposed technique can improve the detection of future APT attacks by categorizing the data of long-term attack attempts.