Ransomware is a malicious program code evolved into various forms of attack. Unlike traditional Ransomware that is being spread out using email attachments or infected websites, a new type of Ransomware, such as WannaCryptor, may corrupt files just for being connected to the Internet. Due to global Ransomware damage, there are many studies conducted to detect and defense Ransomware. However, existing research on Ransomware detection only uses Ransomware signature database or monitors specific behavior of process. Additionally, existing Ransomware detection methods hardly detect and defense a new Ransomware that behaves differently from the traditional ones. In this paper, we propose a method to detect Ransomware by arranging decoy files and analyzing the method how Ransomware accesses and operates files in the file system. Also, we conduct experiments using proposed method and provide the results of detection and defense of Ransomware in this paper.
In this paper, it will analyze security problems, so technology's potential can apply to business security area. First, in order to deep learning do security tasks sufficiently in the business area, deep learning requires repetitive learning with large amounts of data. In this paper, to acquire learning ability to do stable business tasks, it must detect abnormal IP packets and attack such as normal software with malicious code. Therefore, this paper will analyze whether deep learning has the cognitive ability to detect various attack. In this paper, to deep learning to reach the system and reliably execute the business model which has problem, this paper will develop deep learning technology which is equipped with security engine to analyze new IP about Session and do log analysis and solve the problem of mathematical role which can extract abnormal data and distinguish infringement of system data. Then it will apply to business model to drop the vulnerability and improve the business performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1369-1374
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2021
Recently, controversy has been raised over the security and safety of Chinese-made network equipment (Huawei 5G), apps (TikTok, etc.). In particular, according to the results of the Ministry of Defense investigation in 2020, malicious codes were found in CCTVs made in China that were delivered as military surveillance equipment used as a coast guard system, and specific information was remotely transmitted to a Chinese server. The safety issues of these Chinese security products can be questioned as being systematically led by the state rather than by companies or individuals. In this paper, we perform network and process level analysis of 360 Total Security(360 TS), a Chinese antivirus software. In addition, it compares and analyzes the domestic cloud-based vaccine V3 Lite product. Through this, the safety of Chinese security solutions is checked and information leakage and risks are suggested.
Recently, in the field of next-generation e-commerce and finance, interest in blockchain-based technologies such as Bitcoin and Ethereum is great. Although the security of blockchain technology is known to be secure, hacking incidents / accidents related to cryptocurrencies are being issued. The main causes were vulnerabilities in the external environment, such as taking over login sessions on cryptocurrency wallets, exposing private keys due to malware infection, and using simple passwords. However, private key management recommends general methods such as utilizing a dedicated application or local backup and physical archiving through document printing. In this paper, we propose a white box password-based private key protection scheme. As a result of safety and performance analysis, we strengthened the security against vulnerability of private key exposure and proved the processing efficiency of existing protocol.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.6A
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pp.129-137
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2008
As the use of the internet increases, the distribution of spam mail has also vastly increased. The email's main use was for the exchange of information, however, currently it is being more frequently used for advertisement and malware distribution. This is a serious problem because it consumes a large amount of the limited internet resources. Furthermore, an extensive amount of computer, network and human resources are consumed to prevent it. As a result much research is being done to prevent and filter spam. Currently, research is being done on readable sentences which do not use proper grammar. This type of spam can not be classified by previous vocabulary analysis or document classification methods. This paper proposes a method to filter spam by using the subject of the mail and N-GRAM for indexing and Bayesian, SVM algorithms for classification.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.127-134
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2020
Recently, Harmful sites, including pornographic videos, drugs, personal information and hacking tool distribution sites, have caused serious social problems. However, due to the nature of the Internet environment where anyone can use it freely, it is difficult to control the user effectively. And the site operator operates by changing the domain to bypass the blockage. Therefore, even once identified sites have low persistence. In this paper, we propose multi-channel domain tracking technology, a technique that can effectively track changes in the domain addresses of harmful sites, including the same or similar content, by tracking changes in these harmful sites. Proposed technology is a technology that can continuously track information in a domain using OSINT technology. We tested and verified that the proposed technology was effective for domain tracking with a 90.4% trace rate (sensing 66 changes out of 73 domains).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1071-1076
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2020
The importance of network separation is due to the use of the Internet with existing business PCs, resulting in an internal information leakage event, and an environment configured to allow servers to access the Internet, which causes service failures with malicious code. In order to overcome this problem, it is necessary to use network virtualization to separate networks and network interconnection systems. Therefore, in this study, the construction area was constructed into the network area for the Internet and the server farm area for the virtualization system, and then classified and constructed into the security system area and the data link system area between networks. In order to prove the excellence of the proposed method, a network separation construction study using network virtualization was conducted based on the basis of VM Density's conservative estimates of program loads and LOBs.
The Internet of Things (IoT) provides data convergence and sharing functions, and IoT technology is the most fundamental core technology in creating new services by convergence of various cutting-edge technologies. However, there are different classification systems for the Internet of Things, and when it is limited to the domestic public sector, it is difficult to properly grasp the current status of which devices are installed and operated with what share, and systematic data or research The results are very difficult to find. Therefore, in this study, the relevance of the classification system for IoT devices was analyzed according to reality based on sales, shipments, and growth rate, and based on this, the actual share of IoT devices among domestic public institutions was analyzed in detail. The derived detailed analysis results are expected to be efficiently utilized in the process of selecting IoT devices for research and analysis to advance information protection technology such as responding to malicious code attacks on IoT devices, analyzing incidents, and strengthening security vulnerabilities.
Various subjects are carrying out cyberattacks using a variety of tactics and techniques. Additionally, cyberattacks for political and economic purposes are also being carried out by groups which is sponsored by its nation. To deal with cyberattacks, researchers used to classify the malware family and the subjects of the attack based on malware signature. Unfortunately, attackers can easily masquerade as other group. Also, as the attack varies with subject, techniques, and purpose, it is more effective for defenders to identify the attacker's purpose and goal to respond appropriately. The essential goal of cyberattacks is to threaten the information security of the target assets. Information security is achieved by preserving the confidentiality, integrity, and availability of the assets. In this paper, we relabel the attacker's goal based on MITRE ATT&CK® in the point of CIA triad as well as classifying cyber security reports to verify the labeling method. Experimental results show that the model classified the proposed CIA label with at most 80% probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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