• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.284-287
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• 2021

4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.27-35
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• 2021

With the development of the Internet, various IT technologies such as IoT, Cloud, etc. have been developed, and various systems have been built in countries and companies. Because these systems generate and share vast amounts of data, they needed a variety of systems that could detect threats to protect the critical data contained in the system, which has been actively studied to date. Typical techniques include anomaly detection and misuse detection, and these techniques detect threats that are known or exhibit behavior different from normal. However, as IT technology advances, so do technologies that threaten systems, and these methods of detection. Advanced Persistent Threat (APT) attacks national or companies systems to steal important information and perform attacks such as system down. These threats apply previously unknown malware and attack technologies. Therefore, in this paper, we propose a hybrid intrusion detection system that combines anomaly detection and misuse detection to detect unknown threats. Two detection techniques have been applied to enable the detection of known and unknown threats, and by applying machine learning, more accurate threat detection is possible. In misuse detection, we applied Classification based on Association Rule(CBA) to generate rules for known threats, and in anomaly detection, we used One-Class SVM(OCSVM) to detect unknown threats. Experiments show that unknown threat detection accuracy is about 94%, and we confirm that unknown threats can be detected.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.25 no.2
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• pp.119-135
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• 2019

There have been many efforts to reduce prejudice and discrimination against people with mental illness in our community. Studies have shown that the threat to people with mental illness is a important factor. In this study, we focused on contact experience and sense of community that are believed to influence both realistic and symbolic threat We looked the differences in threat depending on the type of contact(family, friends/coworker, public places, no contact) with people with mental illness. Next, if there is contact experience, we questioned that the quality of the experience could influence the threats in all types of contact. Finally, could contact experience and sense of community affect the threats? The total of 465 respondents were surveyed in this study. The result showed that the realistic threat were not different depending on the types of contact, but that the symbolic threat were more higher people with no-contact experience than people with contact experience. The quality of experience had a significant effect on both threats, except in the case of the family contact on realistic threat. Lastly, sense of community was analyzed as a significant variable for both realistic and symbolic threats. Based on these results, we discussed the impact of contact and sense of community and implications of this study.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.1
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• pp.24-32
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• 2012

우리는 지금 스마트 사회에 살아가고 있다. 언제 어디서든 스마트 디바이스를 통해 기존에 PC에서 하던 작업들을 손쉽게 하고 있다. 한편 스마트폰의 확산으로 이용자 수가 급증하고 있는 소셜네트워크 서비스(SNS)는 이용자들이 자신의 일상적인 이야기를 사이버공간에 게시함으로 인해 개인의 사생활 정보들이 노출되고, 그러한 정보들이 범죄에 악용되는 사례들이 눈에 띄게 증가하고 있다. 또한 SNS를 이용한 악성코드의 유포 및 빠른 전파 등도 새로운 보안위협으로 나타나고 있다. 그 밖에 스마트 기기를 대상으로 한 해킹 및 악성코드 감염 등 위협이 증가하고 있는 형편이다. 본고에서는 스마트 사회의 주요 보안위협을 살펴보고 미국, 유럽, 일본, 호주 등 선진국의 관련 정책 동향과 국내 정책과 실태를 분석하여 새로운 정보보호 정책 수립 방향을 제언하고자 한다. 스마트 사회 위험 요소로 가장 보편적으로 사용되고 있는 스마트폰과 스마트폰을 통해 이용되고 있는 소셜네트워크 서비스, 클라우드 서비스의 보안위협을 제기하고 최근 글로벌 이슈로 떠오르고 있는 빅 데이터 환경의 보안위협을 분석하였다. 스마트 사회의 위협을 대비하고 있는 주요국 정책을 살펴보면, 미국의 경우 사회적 합의를 바탕으로한 감시와 통제를 강화하는 정책을 추진 중에 있으며 유럽의 5개국 EU5(영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아)는 스마트폰 위협을 중심으로 공동 대응 방안을 마련하고 있다. 일본은 스마트 워크중심의 보안대책을 강구하고 있으며 호주는 스마트 사회 보안위협에 대한 국민의 인식제고에 주력하고 있다. 국내의 경우도 스마트 사회의 보안위협에 선제적 대응을 위하여 "스마트 모바일 시큐리티 종합계획"을 수립하여 추진중에 있다. 하지만 보안 실태를 보면 스마트 사회 보안위협에 대한 이용자들의 우려는 높은 반면 기업의 보안 대책 마련에 대한 투자는 여전히 미흡한 상황이다. 향후 우리 사회가 디바이스간 융합을 넘어 모든 사물이 연결되는 초(超)연결(Hyper-Connectivity) 시대로 진화되어 가면 편리성이 증대되는 만큼 더 많은 위협에 우리의 일상이 노출되는 문제가 발생하게 될 것이다. 안전한 미래 사회로 진입하기 위해서는 보다 체계적이고 종합적인 정보보호 정책마련이 필요하다. 본고에서는 이를 위한 정책수립의 방향을 제언했다.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.2
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• pp.19-24
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• 2018

In this study, for evaluating the cyber threat, we presented a quantitative assessment measures of the threat-level with multiple factors. The model presented in the study is a compound model with the 4 factors; the attack method, the actor, the strength according to the type of the threat, and the proximity to the target. And the threat-level can be quantitatively evaluated with the Fuzzy Inference. The model will take the information in natural language and present the threat-level with quantified data. Therefore an organization can accurately evaluate the cyber threat-level and take it into account for judging threat.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.217-218
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• 2023

내부자 위협이란, 조직의 보안 및 데이터, 시스템에 대한 내부 정보에 접근하는 현 임직원 및 전 임직원, 계약자와 같이, 동일한 조직 내부의 사람들로부터 발생하는 위협을 의미한다. 일반적으로 내부자들은 업무를 위하여, 시스템에 대한 합법적인 접근 권한을 가지며, 만약 이러한 권한이 오남용되는 경우에는 조직에 매우 심각한 피해를 입힐 수 있다. 이러한 내부자 위협은 외부로부터의 위협보다 방어 및 탐지가 훨씬 어려운 한계점이 있으며, 그 피해 규모가 매우 방대하다는 문제점도 존재한다. 이에 따라, 본 논문에서는 내부자 위협을 탐지하기 위하여, 이메일을 통한 기밀정보를 유출하는 유형의 위협에 대응하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 조직 내에서 이메일을 발신하는 경우를 대상으로, 파일이 포함된 이메일에 발신자를 식별하기 위하여, 파일에 키 값 및 서명을 삽입하며, 발신되는 이메일을 모니터링하여 첨부된 파일의 유형을 파악함으로써, 동적 그래프를 통하여 시각화한다. 내부 시스템 및 네트워크에서의 보안관제 담당자 및 관리자는 시각화된 그래프를 확인함으로써, 직관적으로 정보 유출을 파악하고 대응할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통하여, 조직 내의 내부자 위협을 탐지할 수 있으며, 데이터 유출 사고가 발생하는 경우, 유출자를 빠르게 식별하고 초기에 대응할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.3
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• pp.53-58
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• 2021

There is little research on actual business activities in the field of security control. Therefore, in this paper, we intend to present a practical research methodology that can contribute to the calculation of the size of the appropriate input personnel through the modeling of the threat information detection response time of the security control and to analyze the effectiveness of the latest security solutions. The total threat information detection response time performed by the security control center is defined as TIDRT (Total Intelligence Detection & Response Time). The total threat information detection response time (TIDRT) is composed of the sum of the internal intelligence detection & response time (IIDRT) and the external intelligence detection & response time (EIDRT). The internal threat information detection response time (IIDRT) can be calculated as the sum of the five steps required. The ultimate goal of this study is to model the major business activities of the security control center with an equation to calculate the cyber threat information detection response time calculation formula of the security control center. In Chapter 2, previous studies are examined, and in Chapter 3, the calculation formula of the total threat information detection response time is modeled. Chapter 4 concludes with a conclusion.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.2
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• pp.15-25
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• 2023

This study analyzes the limitations of the insider threat datasets used for insider threat detection research and compares and analyzes the solution-based insider threat data with public insider threat data using a security solution to overcome this. Through this, we design a data format suitable for insider threat detection and implement a system that can safely share insider threat information between different institutions and companies using blockchain technology. Currently, there is no dataset collected based on actual events in the insider threat dataset that is revealed to researchers. Public datasets are virtual synthetic data randomly created for research, and when used as a learning model, there are many limitations in the real environment. In this study, to improve these limitations, a private blockchain was designed to secure information sharing between institutions of different affiliations, and a method was derived to increase reliability and maintain information integrity and consistency through agreement and verification among participants. The proposed method is expected to collect data through an outflow threat collector and collect quality data sets that posed a threat, not synthetic data, through a blockchain-based sharing system, to solve the current outflow threat dataset problem and contribute to the insider threat detection model in the future.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.1
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• pp.19-27
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• 2022

With the innovative development of ICT technology, hacking techniques of hackers are also evolving into sophisticated and intelligent hacking techniques. Threat detection research to counter these cyber threats was mainly conducted in a passive way through hacking damage investigation and analysis, but recently, the importance of cyber threat information collection and analysis is increasing. A bot-type automation program is a rather active method of extracting malicious code by visiting a website to collect threat information or detect threats. However, this method also has a limitation in that it cannot prevent hacking damage because it is a method to identify hacking damage because malicious code has already been distributed or after being hacked. Therefore, to overcome these limitations, we propose a model that detects actual threats by acquiring and analyzing threat information while identifying and managing cyber bases. This model is an active and proactive method of collecting threat information or detecting threats outside the boundary such as a firewall. We designed a model for detecting threats using cyber strongholds and validated them in the defense environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.98-100
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• 2023

IoT(Internet of Things) 기기를 활용하는 분야가 증가함에 따라 스마트 팩토리, 스마트 그리드 등 융합환경이 발전되었으며, 융합환경이 상호연결되는 IoBE(Internet of Things Blended Environment)가 조성되고 있다. 그러나, IoBE 구성요소가 복잡해짐에 따라 공격 표면이 증가하고, 기존에 알려진 보안위협이 융·복합되어 새로운 형태의 보안위협인 복합위협(BT, Blended Threat)이 발생할 수 있다. BT는 다양한 보안위협이 복합적으로 연계되어 발생함에 따라 예측하여 대응하기에 기존 보안위협보다 상대적으로 어려우며, 이에 대응방안 간의 조합을 통해 보안위협에 유동적으로 대응하는 동적 보안 프레임워크가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 BT에 대한 대응방안 동적 조합 프레임워크를 제안한다.