• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.339-344
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• 2010

오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스 등의 매체에서 트랙백을 사용해 자신의 의견을 보다 자유롭게 나타낸다. 그러나 이러한 자유로움을 악용해 트랙백 스팸을 유발하여 네트워크의 자원을 낭비하고 방문자들에게 잘못된 정보를 전달해 해당 포스트의 신뢰를 떨어뜨린다. 트랙백 스팸은 유명한 포스트와 연계하여 자신의 포스트로 사용자들을 유도하는 특징을 가지기 때문에 일반적인 웹 스팸을 탐지하는 기술을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 자신이 작성한 글이 다른 사람의 글과 관련이 있다고 생각하여 다른사람의 글에 자신의 글을 링크시키는 트랙백의 특성을 이용하여 원본 페이지와 트랙백 페이지 그리고 트랙백 페이지의 아웃링크 내용상의 유사도와 동시 출현(co-occurrence) 정보를 이용하여 트랙백 스팸을 처리하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.1
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• pp.1-10
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• 2019

Since big-data text mining extracts many features and data, clustering and classification can result in high computational complexity and low reliability of the analysis results. In particular, a term document matrix obtained through text mining represents term-document features, but produces a sparse matrix. We designed an advanced genetic algorithm (GA) to extract features in text mining for detection model. Term frequency inverse document frequency (TF-IDF) is used to reflect the document-term relationships in feature extraction. Through a repetitive process, a predetermined number of features are selected. And, we used the sparsity score to improve the performance of detection model. If a spam mail data set has the high sparsity, detection model have low performance and is difficult to search the optimization detection model. In addition, we find a low sparsity model that have also high TF-IDF score by using s(F) where the numerator in fitness function. We also verified its performance by applying the proposed algorithm to text classification. As a result, we have found that our algorithm shows higher performance (speed and accuracy) in attack mail classification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.85-88
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• 2020

최근 악성코드의 발전은 사이버 위협의 전방면에 걸쳐 영향을 주고 있다. DDoS, APT를 포함한 스팸 발송 등과 같은 사이버 공격은 악성코드를 기반으로 한다. 또한 이에 대응하기 위해 다양한 형태의 악성코드 솔루션이 존재하고 있다. 악성코드 솔루션은 오픈소스와 상업용 프로그램으로 나눌 수 있는데 상업용 프로그램은 악성코드뿐만 아니라 PC관리의 전반적인 부분을 담당하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니처 방식과 해시DB를 이용한 방식 등 다양한 방식이 있다. 본 논문에서는 오픈소스기반 악성코드 솔루션을 비교하여 어떠한 방식이 더 효과적인가를 분석하였다. 이를 통해 악성코드 방지 프로그램을 개발하려는 개발자가 비용효과적인 악성코드 탐지 방법을 잘 선택할 수 있는 가이드라인을 제공한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.33-41
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• 2017

기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.25-28
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• 2007

최근 인터넷에서는 붓넷을 기반으로 한 스팸 발송, 분산 서비스 거부 공격 등이 급증하고 있으며 이는 인터넷 기반 서비스에 큰 위협이 되고 있다. 간접 통신 메커니즘을 사용하는 봇넷 공격에 대한 근본적인 대응을 지원하는 역추적 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 메모리 감시 기반의 봇넷 역추적 기술을 제안한다. 이 기술은 메모리 감시 기술을 이용하여 봇 서버의 행위를 감시하며, 네트워크 감시를 통하여 봇 서버로 감염된 허니팟이 오용될 위험성을 낮춘다. 또한 봇 서버 정보에 대한 자동분석기능을 제공하여 공격탐지와 동시에 봇넷의 C&C 서버를 빠르게 추적한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.4
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• pp.847-857
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• 2019

Recently, various cyber threats such as Ransomware and APT attack are increasing by e-mail. The characteristic of such an attack is that it is important to take administrative measures by improving personal perception of security because it bypasses technological measures such as past pattern-based detection The purpose of this study is to investigate the human factors of employees who are vulnerable to spam mail attacks through field experiments and to establish future improvement plans. As a result of sending 7times spam mails to employees of a company and analyzing training report, It was confirmed that factors such as the number of training and the recipient 's gender, age, and workplace were related to the reading rate. Based on the results of this analysis, we suggest ways to improve the training and to improve the ability of each organization to carry out effective simulation training and improve the ability to respond to spam mail by awareness improvement.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.7
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• pp.275-288
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• 2019

In this paper, we consider a rumor source inference problem when sufficiently many nodes heard the rumor in the network. This is an important problem because information spread in networks is fast in many real-world phenomena such as diffusion of a new technology, computer virus/spam infection in the internet, and tweeting and retweeting of popular topics and some of this information is harmful to other nodes. This problem has been much studied, where it has been shown that the detection probability cannot be beyond 31% even for regular trees if the number of infected nodes is sufficiently large. Motivated by this, we study the impact of query that is asking some additional question to the candidate nodes of the source and propose budget assignment algorithms of a query when the network administrator has a finite budget. We perform various simulations for the proposed method and obtain the detection probability that outperforms to the existing prior works.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.4
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• pp.51-61
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• 2009

Recently, the cyber-attacks using botnets are being increased, Because these attacks pursue the money, the criminal aspect is also being increased, There are spreading of spam mail, DDoS(Distributed Denial of Service) attacks, propagations of malicious codes and malwares, phishings. leaks of sensitive informations as cyber-attacks that used botnets. There are many studies about detection and mitigation techniques against centralized botnets, namely IRC and HITP botnets. However, P2P botnets are still in an early stage of their studies. In this paper, we analyzed the traffics of the Peacomm bot that is one of P2P-based storm bot by using honeynet which is utilized in active analysis of network attacks. As a result, we could see that the Peacomm bot sends a large number of UDP packets to the zombies in wide network through P2P. Furthermore, we could know that the Peacomm bot makes the scale of botnet maintained and extended through these results. We expect that these results are used as a basis of detection and mitigation techniques against P2P botnets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1076-1079
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• 2012

스마트폰의 사용이 생활에 필수적인 요소가 되었다. 스마트폰 특징의 가장 핵심적인 부분이 다양한 콘텐츠를 사용자의 취향에 맞게 선택 할 수 있다는 점이기에 스마트폰의 콘텐츠 시장 또한 빠르게 커지고 있다. 오픈 마켓인 안드로이드의 특성 상 누구나 어플리케이션을 만들어 원하는 곳에 배포할 수 있고 어플리케이션을 다운받을 수 있는 소스도 한정되어 있지 않기 때문에 스마트폰 보안을 위협하는 악의적인 어플리케이션에 노출되기 쉽다. 개인적인 정보가 저장되어 있는 핸드폰의 특징 상 악성코드에 노출 될 경우 전화번호부 유출로 인한 인한 스팸이나 피싱에서 크게는 금융정보 유출까지, 입을 수 있는 피해가 크다. 이를 방지하기 위해 클라우드 컴퓨팅을 이용해 단계적으로 악의적인 어플리케이션을 걸러 내고 클라우드 서버에 어플리케이션 실행 환경을 제공함으로써 사용자의 기기를 안전하게 보호 할 수 있는 시스템을 제안한다.