• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.10
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• pp.251-258
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• 2018

Ransomware, a malicious software that requires a ransom by encrypting a file, is becoming more threatening with its rapid propagation and intelligence. Rapid detection and risk analysis are required, but real-time analysis and reporting are lacking. In this paper, we propose a ransomware infection detection system using social big data mining technology to enable real-time analysis. The system analyzes the twitter stream in real time and crawls tweets with keywords related to ransomware. It also extracts keywords related to ransomware by crawling the news server through the news feed parser and extracts news or statistical data on the servers of the security company or search engine. The collected data is analyzed by data mining algorithms. By comparing the number of related tweets, google trends (statistical information), and articles related wannacry and locky ransomware infection spreading in 2017, we show that our system has the possibility of ransomware infection detection using tweets. Moreover, the performance of proposed system is shown through entropy and chi-square analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.253-256
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• 2018

최근 4차 산업혁명은 기존에 한정적이던 사물들의 역할을 끝없이 확장시키는 특징을 가진다. 인터넷을 기반으로 인간, 사물, 환경 등 모든 것은 연결이 가능한 Internet of Things(IoT) 시대가 다가오고 있다. 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하여 안전기능과 사용자의 편의성을 향상시키고 있으며, ICT의 융복합의 발전에 따라 자동차도 기존과 다르게 IoT 환경에 포함된다. 커넥티드 카는 차량, 인프라, 모바일 디바이스, 주변 환경 간의 통신을 통해 실시간으로 다양한 정보를 자동차를 중심으로 수집할 수 있게 되었으며 이를 기반으로 커넥티드 카 산업이 발전하고 있다. 그러나 이러한 발전 과정 속에서 커넥티드 카의 보안성의 문제는 반드시 해결되어야 한다. 보안성이 확보되지 않는다면, 자동차에서 발생하는 운전자에 대한 악의적인 공격을 통해 일반적인 보안 침해사고 수준을 넘어 사고를 유발시킬 경우 인명과 재산상의 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 통신구조를 알아보고 취약점 분석과 이에 대한 대응 방안을 제안하여 안전한 커넥티드 카의 활용 방안을 연구한다.

• Convergence Security Journal
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• v.8 no.4
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• pp.183-189
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• 2008

E-mail's role has been increased due to its merit which is sending demanded information in real-time anywhere, anytime. However, Today's E-mail security threats have being changed intelligently to attack against the specific agency. The threat is a limit to respond. Therefore precise definition and development of security technology is needed to analyze changing environment and technologies of e-mail so that remove fundamental security threat. we proposed Next Generation E-mail System Security Structure and the Next Generation fusion System using authentication As a result, in this study, we development of Next Generation E-mail System Security Structure. This system can protect E-mail user from social engineering hacking technique, spam, virus, malicious code and fabrication.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.1
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• pp.39-54
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• 2022

Recently, the importance of collecting, analyzing, and real-time sharing of various cybersecurity data has emerged in order to effectively respond to intelligent and advanced cyber threats. To cope with this situation, Korea is making efforts to expand its cybersecurity data sharing system, but many private companies are unable to participate in the cybersecurity data sharing system due to a lack of budget and professionals to collect cybersecurity data. In order to solve such problems, this paper analyzes the research and development trends of existing domestic and foreign cyber security data sharing systems, and based on that, propose a cybersecurity data sharing system model with a hierarchical structure that considers the size of the organization and a step-by-step security policy that can be applied to the model. In the case of applying the model proposed in this paper, it is expected that various private companies can expand their participation in cybersecurity data sharing systems and use them to prepare a response system to respond quickly to intelligent security threats.

• Review of KIISC
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• v.20 no.5
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• pp.48-55
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• 2010

최근 들어, 저탄소 녹색성장에 대한 관심이 높아지면서, 전력 시스템과 IT 기술의 융합이 주목받고 있다. 이에 각국 정부에서는 스마트 그리드 사업을 추진하고 있으며, 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 스마트 그리드는 기존의 전력시스템과 IT 기술을 융합한 차세대 지능형 전력시스템으로, 모든 전자 기기들을 네트워크에 연결하고 실시간으로 에너지 사용량을 수집하여 사용자 및 에너지공급업체에 제공한다. 이를 통해 사용자는 에너지 소비를 줄일 수 있으며, 공급업체는 에너지 공급 효율성을 극대화할 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 전력을 사용하는 각 사업장 및 가정에 스마트미터라는 장치를 설치해야만 한다. 하지만 스마트미터는 일반적으로 건물 외부에 설치되기 때문에 물리적으로 많은 공격 위협에 노출되어 있다. 따라서 플랫폼 무결성 보장, 신뢰할 수 있는 데이터 암호화 안전한 키 저장 등을 위해 최근 스마트미터에 TPM을 도입하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 TPM 지술 및 개발 현황을 살펴보고, TPM과 관련된 평가인증 제도를 비교 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1144-1147
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• 2021

코로나19 대유행으로 인해 전 세계가 원격으로 일상을 옮겨가면서 인터넷 트래픽량이 증가하고 보안 위협 또한 높아졌다. 높은 보안성이 요구되는 현 상황에 대응하기 위해 본 논문에서는 Suricata와 Elastic Stack, Kafka를 이용해 보안관제 로그 분석시스템을 구축하였다. 실시간으로 공격을 탐지하고 로그를 수집해 유의미한 데이터를 도출하여 시각화한다. 또한 시각화 한 대시보드를 제공함으로써 사용자는 공격의 위험도를 파악할 수 있고 앞으로의 공격을 대비할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.25 no.1
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• pp.147-155
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• 2024

Currently, the 4th Industrial Revolution, like other revolutions, is bringing great change and new life to humanity, and in particular, the demand for and use of drones, which can be applied by combining various technologies such as big data, artificial intelligence, and information and communications technology, is increasing. Recently, it has been widely used to carry out dangerous military operations and missions, such as the Russia-Ukraine war and North Korea's reconnaissance against South Korea, and as the demand for and use of drones increases, concerns about the safety and security of drones are growing. Currently, a variety of research is being conducted, such as detection of wireless communication abnormalities and sensor data abnormalities related to drones, but research on real-time detection of threats using radio frequency characteristic data is insufficient. Therefore, in this paper, we conduct a study to determine whether the characteristic data is normal or abnormal signal data by collecting radio frequency signal characteristic data generated while the drone communicates with the ground control system while performing a mission in a HITL(Hardware In The Loop) simulation environment similar to the real environment. proceeded. In addition, we propose an unsupervised learning-based threat detection system and optimal threshold that can detect threat signals in real time while a drone is performing a mission.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.2
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• pp.281-288
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• 2024

The sixth generation(6G) wireless communication technology is advancing toward ultra-high speed, ultra-high bandwidth, and hyper-connectivity. With the development of communication technologies, the formation of a hyper-connected society is rapidly accelerating, expanding from the IoT(Internet of Things) to the IoE(Internet of Everything). However, at the same time, security threats targeting IoT devices have become widespread, and there are concerns about security incidents such as unauthorized access and information leakage. As a result, the need for security-enhancing solutions is increasing. In this paper, we implement an autoencoder-based anomaly detection model utilizing real-time collected network traffics in respond to IoT security threats. Considering the difficulty of capturing IoT device traffic data for each attack in real IoT environments, we use an unsupervised learning-based autoencoder and implement 6 different autoencoder models based on the use of noise in the training data and the dimensions of the latent space. By comparing the model performance through experiments, we provide a performance evaluation of the anomaly detection model for detecting abnormal network traffic.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.420-423
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• 2019

최근 국내에서 발생되고 있는 사이버 공격들의 대부분은 기존 보안장비로 탐지가 어려운 지능형 공격으로 2017년 한 해 동안 발생한 사이버 공격의 경제적 피해액은 약 77조원에 달하고 있다. 또한 이러한 공격을 탐지하는데 평균 145일 정도가 소요되고 있으며 국내 기업 중 약 70% 가량은 사이버 공격을 적극적으로 대응하고 있지 않다. 이러한 공격들은 대부분 과거에 발생한 공격의 변형이거나, 특정 공격 집단이 수행하는 유사/변종 공격들이다. 이러한 사이버 공격을 사전에 탐지하거나 이미 발생된 공격의 변형된 공격을 신속하게 탐지하기 위해서 본 논문에서는 기존 사이버 공격에 사용된 다양한 정보들을 능동적으로 수집하여, 이들 간의 연관성을 분석하고, 실시간으로 유입되는 공격 의심정보와 비교분석하는 기술을 제시한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.197-205
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• 2021

Recently, the retail industry has been increasingly demanding information technology convergence and utilization to respond to various external environmental threats such as COVID-19 and to be competitive using AI technologies, but there is a very lack of research and application services. This study is a CCTV video data-driven AI application case study, using CCTV image data collection in retail space, object detection and tracking AI model, time series database to store real-time tracked objects and tracking data, heatmap to analyze congestion and interest in retail space, social access zone.We present the orientation and verify its usability in the direction designed through practical implementation.