• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1031-1034
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• 2007

다양한 유무선 단말의 등장과 함께 원하는 곳에서 시간에 제한없이 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 세상이 눈앞으로 다가왔다. 네트워크 접속이 현대인 생활의 일부분이 된 현실에서 과다 트래픽 발생으로 인한 급작스런 네트워크 상의 장애는 유비쿼터스 환경에서 무엇보다도 큰 위협이라 할 수 있다. 따라서 비정상적으로 발생한 과다 트래픽을 빠르게 탐지하여 대응하는 것은 유비쿼터스 환경을 안전하게 보호하기 위한 필수 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 트래픽 분석과는 달리 흐르는 네트워크 패킷의 5 tuple 정보를 실시간으로 수집하여 과다/이상 트래픽을 즉각적으로 탐지하고, 이를 자동으로 제어하는 메커니즘에 대해서 소개하고 있다. 실시간으로 8초마다 트래픽 정보를 수집하고 이를 분석하여 트래픽의 특성을 구분 및 위협도를 분석하여 이를 바탕으로 트래픽 제어 정책을 생성 및 적용하는 전반적인 과정에 대한 것이다. 여기에는 본 메커니즘을 실제 테스트망에서 시험한 결과도 포함하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.25-28
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• 2021

도보 위 위험 알림이란 사람이 지나다닐 수 있는 길을 파악하고 길 위에서 사용자에게 접근하는 위협적인 장애물들을 탐지하고 알려주는 것이다. 본 연구에서는 Computer Vision의 Semantic Segmentation을 이용하여 사람이 다닐 수 있는 길을 구분하고 YOLO 사물 인식 알고리즘을 이용하여 시각장애인에게 접근하는 위협적인 장애물들을 탐지하여 알려줄 수 있는 시스템을 제시한다. 해당 시스템은 실용성을 고려하여 모바일 환경에서 이용할 수 있도록 구현하였으며, 서버와의 연동을 통해 실시간으로 사용자에게 사물 인식의 결과를 알려준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2021

본 논문에서는 지속적으로 늘어나고 있는 내부의 유출자를 탐지하기위해 컨소시엄 블록체인 기술을 활용하여 기업간 직원의 PC사용 행위 로그 데이터를 가명처리하여 블록에 기록하여 네트워크에 참여한 다른 기업들간의 안전한 공유를 통해 내부자 유출 데이터 및 시나리오의 확장하여 내부에서의 유출을 탐지할 수 있는 데이터 셋을 확보하는 연구를 제안한다. 현재 내부자 위협탐지의 한계점중 가장 큰 요소를 차지하는 부족한 실제 사례의 내부자 유출 데이터 셋의 문제점을 본 연구를 통해서 네트워크 참여 기업간의 내부자 유출 데이터를 확장하고 타기업의 유출 사례를 활용해 기업에서 발생할 수 있는 내부자 유출을 미연에 방지할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.9-17
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• 2024

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2087-2088
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• 2006

사람의 분석에 의존하는 침입 탐지 기법은 침입의 특징 중 일부를 간과하거나 잘못 파악하여 오류의 여지를 가진다. 이에 우리는 시스템의 행태에서 나타나는 정보들이 그 자체에서 발견되는 위험의 조짐이 침입 탐지의 근거가 되는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 위해 시스템의 상태 정보 수집, 수집 정보를 바탕으로 한 상태 모형의 구성과 이것의 침입 탐지를 위한 활용 방법을 제안한다.

• 정보보호학회지
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• 제26권2호
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• pp.35-38
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• 2016

본 논문에서는 핀테크 보안에 활용 가능한 딥러닝 기술을 살펴본다. 먼저 인공지능과 관련된 보안 이슈를 인공지능이 사람을 위협하는 상황에 대한 보안(Security FROM AI), 인공지능 시스템이나 서비스를 악의적인 공격으로부터 보호하는 이슈(Security OF AI), 인공지능 기술을 활용해 보안 문제를 해결하는 것(Security BY AI) 3가지로 구분하여 살펴본다. Security BY AI의 일환으로 딥러닝에 기반한 비정상탐지(anomaly detection)과 회귀분석(regression)기법을 설명하고, 이상거래탐지, 바이오인증, 피싱, 파밍 탐지, 본인확인, 명의도용탐지, 거래 상대방 신뢰도 분석 등 핀테크 보안 문제에 활용할 수 있는 방안을 살펴본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.404-406
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• 2003

C언어는 포인터형 변수를 제공하며 배열의 경계를 인식하지 않는다. 이러한 특성에서 기인한 버퍼넘침 (buffer overflew)은 널리 알려진 취약점으로서 보안침해 수단으로 널리 악용되고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 오용탐지기술은 버퍼넘침에 공통적으로 사용되는 시그너쳐(Signature)를 가지고 클라이언트(client)가 전송한 패킷을 검사함으로서 고전적인 버퍼넘침을 탐지하고 있다. 본 논문에서는 이러한 탐지 방법을 우회할 수 있는 보다 위협적이고 지능적인 보안침해 가능성을 제시한다.

• 정보보호학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-72
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• 2014

APT란 백신에서 탐지를 못하는 신종 악성코드로서 1 비트만 바뀌어도 탐지를 할 수 없는 안티 바이러스 제품의 오용탐지 기반, 즉 알려진 위협의 증거값(Signature)이 있어야만 탐지하는 구조에 기인한다. 일부에서 APT를 이메일에 첨부된 신종 악성코드라고 이야기하고 있으나 이는 APT의 전파 방법 중 하나일 뿐이고 올해 발생한 3.20 사이버 테러에서 알 수 있듯이 웹을 통한 불특정 다수를 목표로 한 신종 악성코드의 무차별 감염이 심각한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 그동안의 사례를 분석하고 APT에 대응하기 위한 방안에 대해 살펴보고자 한다.

• 국방과기술
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• 5호통권147호
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• pp.64-73
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• 1991

제2차 세계 대전 이후 일련의 항공 및 지상 위협들이 출현하고 급속히 변천함에 따라, 전자전 분야의 발전을 알기 위해서는 Litton Applied Technology사를 알아야 한다. 위협 및 레이다 경보수신기 분야의 주역으로서 Litton사는 소련제 지대공 유도탄 체계와 MiG전투항공기의 레이다 방사 신호를 탐지하는 최초의 항공탑재 탐지기와 같은 새로운 분야를 개척하였다

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1043-1057
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• 2015

지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.