• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.278-283
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• 2024

소프트웨어를 구현할 때 인간의 생명에 위협이 될 수 있는 부작용이 발생할 수 있습니다. 그러므로 소프트웨어가 안전에 미치는 영향을 측정하고 위협을 완화하고 예방하기 위한 대안을 만드는 것이 필요합니다. 위협 요소에 의한 영향도 측정을 위하여 소프트웨어 안전 진단을 수행하기 위한 구성요소가 필요하다. 본 논문은 소프트웨어의 위협 요인을 내부 요인과 외부 요인으로 분류하고 이러한 위협 요인의 영향을 정량적으로 시연하는 것을 목표로 합니다.

• 치위협보
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• 통권27호
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• pp.1-12
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• 1999

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.69-86
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• 2003

보호프로파일(Protection Profile PP)은 방화벽과 스마트카드와 같은 정보보호제품의 특정제품군에 대한 공통 보안기능 및 보증 요구사항 명세서라 할 수 있다. 특히, PP내의 평가대상물(Target of Evaluation : TOE) 보안환경 부분은 TOE의 물리적 환경, 보호해야할 자산 및TOE의 용도를 분석하여 가정사항, 위협 및 보안정책을 기술해야한다. 본 논문에서는 PP내의 보안환경 부분 중 위협 문장을 개발 또는 작성하는 방법을 제시한다. CC(Common Criteria)의 위협문장 작성지침과 기존의 위협관련 요구사항. 26종의 실제 PP들과 CC Tool BOX/PKB의 위협문장들을 조사 분석하였다. 이를 토대로 하여 새로운 자산의 분류체계와 위협문장 생성을 위한 잘 정의된 위협문장의 판단규칙을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.47-57
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• 2014

정보보안 (인터넷 혹은 사이버) 위협 레벨을 공지하기 위해 많은 정보보안 회사들은 위협 계수기(Threat Meter)를 개발하였다. 본 논문에서는 물리보안 장치들이 지능화되고 네트워크를 통해 감시 및 제어가 가능함에 따라 물리보안의 현재 위협 수준을 결정하는 물리보안 위협 계수기(PSTM: Physical Security Threat Meter)를 제안한다. 따라서 PSTM은 정보보안에서 사용하는 위협 계수기와 유사하다. 이러한 목적을 위해 물리보안 이벤트를 분석하고 가중치를 결정하였으며 복수의 보안이벤트 발생에 따른 이벤트 간 시간 연관성 영향을 고려하였다. 또한 위협 레벨을 결정하기 위한 기준 값 설정 방법과 이들 기준 값을 이용한 실용적인 PSTM을 제안하였다. 특히 출입문 제어기와 CCTV(비디오 분석기 포함)로 구성된 실험환경에서 PSTM을 제작하기 위한 구체적인 블록도와 구현과정을 보임으로써 제안된 기법이 실현 가능함을 보였다. 마지막으로 몇몇 실험 시나리오를 대상으로 실시한 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 PSTM이 물리보안 위협레벨을 적절히 공지함을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.21-31
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• 2012

정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권3호
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• pp.115-123
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• 2020

사이버공격은 최근 몇 년간 더욱 더 진화하고 있다. 이렇게 고도화, 정교화된 사이버위협에 대응하기 위한 최선의 대책 중 하나는 사이버 공격을 사전에 예측하는 것이다. 사이버위협을 예측하기 위해서는 많은 정보와 노력이 요구되며 최근 정보획득의 핵심인 공개출처정보(Open Source Intelligence, OSINT)를 활용한다면 사이버위협을 보다 정확히 예측할 수 있을 것이다. 공개출처정보를 활용하여 사이버위협을 예측하기 위해서는 공개출처정보로부터 사이버위협 데이터베이스의 구축과 구축된 DB에서 사이버위협을 평가할 수 있는 요소를 선정하는 것이 선행되어야 한다. 이를 위해 데이터마이닝 기법을 활용하여 DB를 구축하고, 축적된 DB 요소 중 핵심요소에 대한 중요도를 AHP 기법으로 분석한 선행연구를 기초로 하였다. 본 연구에서는 공개출처정보로부터 축적된 사이버공격 DB를 활용하여 사이버위협을 정량화할 수 있는 방안을 제시하고 인공신경망을 기반으로 한 사이버위협 예측 모델을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.53-68
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• 2017

오늘날 정보공유는 점차 지능화, 고도화되어 나타나고 있는 사이버공격을 효과적으로 예방할 수 있는 수단으로 인식되어 미국, EU, 영국, 일본 등 전세계적으로 국가적 차원의 사이버 위협정보 공유체계를 구축하고 있다. 특히 미국은 지난 2015년 12월 "사이버위협정보공유법(CISA)"을 제정하는 등 오래전부터 위협정보 공유를 위한 법 제도 기반 마련, 수행체계 구축 이행을 추진해오고 있다. 우리나라는 국가사이버안전센터와 한국인터넷진흥원을 중심으로 각각 공공, 민간분야에서 사이버 위협정보를 수집, 공유하고 있으며 관련 법 제도의 도입 시행을 통한 일원화된 정보공유 절차의 마련과 수행체계 구축을 추진 중에 있으나, 사이버 위협정보 공유 과정에서 발생할 수 있는 기업 또는 개인의 민감정보 유출문제, 정보수집 관리 주체에 대한 신뢰, 효용성 등의 문제의 우려도 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 미국과 우리나라의 사이버 위협정보 공유 현황의 비교 분석을 통해 향후 우리나라의 성공적인 사이버 위협정보 공유 체계정착이 이루어지는데 필요한 요구사항 및 시사점을 도출해보고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.715-721
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• 2012

위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.401-415
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• 2019

최근 기반시설에 대한 사이버 공격의 증가에 따라 기반시설의 안전성 강화를 위한 연구와 노력이 계속되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 사이버 위협의 정의와 유형에 대해 살펴보고 사이버 위협의 정의를 명확히 하였다. 중국으로부터의 심각한 사이버 위협에 대해 살펴본 후, 사이버 위협의 실체, 즉, 사이버 위협의 출발지, 위협의 유형, 빈도 등을 분석하여 사이버 위협의 명확한 모습을 규명하였다. 이를 통해 사이버 위협 차단을 위한 불필요한 해외 IP 대역 차단 기준을 확립하였다. 불필요한 해외 IP 대역 차단을 위한 방법으로 정보시스템 단위별 차단 방법과 네트워크 단위별 차단방법을 제안하였다. 또한 보안장비별 차단 특성과 보안관제 개선 효과, 악성 해외 IP 대역 차단시의 영향, 해외 정상 사용자들에 대한 서비스 방안 등을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.132-140
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• 2019

이 논문에서는 수신된 레이다 신호의 특징 파라미터 데이터에 기계학습 방법을 적용하여 위협 형태에 따라 레이다 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 현재 군에서는 위협 신호를 파악하기 위해 특징 파라미터값들과 위협 형태의 대응관계를 나타내는 라이브러리를 이용한다. 라이브러리를 이용한 방법은 새로운 위협이나 기존 라이브러리에 존재하지 않는 위협 형태에 대해서 레이다 신호를 분류하기 어렵고 위협 형태를 파악하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 라이브러리 없이 특징 파라미터 데이터만을 이용하여 위협 형태에 따라 레이다 신호를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 분류기로는 CNN(convolutional neural network)을 사용하며, 기계학습을 적용하여 훈련시킨다. 제안 방법은 라이브러리를 사용하지 않음으로써 새로운 위협 신호나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협 신호도 적응적으로 분류할 수 있다.