• Title/Summary/Keyword: 위협 판단 알고리즘

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모바일 클라우드 자원 접근 이상행위 분석 알고리즘 연구 (A Study on Resource Access Anomaly Detection Algorithm in Mobile Cloud)

  • 김지연;최주영;김형종;박춘식;김정욱;정현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.941-944
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    • 2011
  • 모바일 클라우드 서비스는 사용자가 모바일 단말에 자원을 가지고 있지 않더라도 인터넷을 통해 외부의 다양한 IT 자원을 제공하는 서비스로서 모바일 단말이 가지는 성능적 한계를 극복시킬 수 있다는 장점과 함께 이용자 수가 증가하고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 존재하는 개인 및 기업의 정보 유출과 같은 문제들은 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에도 그대로 상속되기 때문에 이러한 문제에 대응하기 위해서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 정보유출을 탐지할 수 있는 이상행위 탐지 알고리즘이 마련되어야 한다. 여기서 이상행위란, 모바일 클라우드 자원에 접근하는 방법에 있어 기존에 인지하고 있던 정상적인 행위에서 벗어나는 행위를 의미하며 이상행위로 판단되는 상황이 발생되는 경우, 이를 정보유출이 발생할 수 있는 상황으로 인지함으로써 적절한 대응을 할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 자원의 정보유출을 방지하기 위한 목적으로 자원 접근에 대한 이상행위 탐지 알고리즘 개발 모델을 제시한다. 이상행위 탐지 알고리즘을 개발하고 이를 검증하기 위해서는 이상행위를 일으키는 공격 모델 및 대응 모델이 개발되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인증 및 권한관리의 취약점을 이용하여 위협을 일으키는 공격 모델을 개발하는 방법을 제시하고, 사용자의 접속환경 및 클라우드 자원의 정보 흐름을 분석함으로써 이상행위를 탐지하는 알고리즘을 제시한다.

소셜데이터 분석 및 인공지능 알고리즘 기반 범죄 수사 기법 연구 (Artificial Intelligence Algorithms, Model-Based Social Data Collection and Content Exploration)

  • 안동욱;임춘성
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.23-34
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    • 2019
  • 최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

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악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안에 관한 연구 (A Study on Email Security through Proactive Detection and Prevention of Malware Email Attacks)

  • 유지현
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.672-678
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    • 2021
  • 시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.

시계열 신호 통계량 기반 캐비테이션 신호 탐지 (Cavitation signal detection based on time-series signal statistics)

  • 양해상;최하민;이석규;성우제
    • 한국음향학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.400-405
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    • 2024
  • 선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.

실험실에서 전자전 장비와 고속 기동 무기체계 간 실 교전 모의용 조우 HILS 기술 연구 (The Engagement HILS Technology Research in the Laboratory for Simulated Warfare between Electronic Warfare Equipment and High-speed Maneuvering Weapon System)

  • 신동조;최원석;김소연;이치호
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.49-57
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    • 2019
  • 본 논문에서는 실제 교전이 일어나는 3차원 공간에서 고속 기동 중인 미사일 탐색기와 전자전 장비 간 교전 상황을 제한된 실험실 공간에서 교전 모의할 수 있는 HILS 시스템을 구축하기 위한 장치들을 구성할 수 있는 다양한 구현 방법들과 알고리즘에 관하여 기술하였다. 이 연구를 통하여 우리는 미래전장에서 다양한 고속 기동 무기체계들과 전자전 장비 간 실 교전 상황을 모의하는 실험들을 통하여 미래 전자전 장비의 주요 설계 요소들을 분석하는 방법들을 제시할 수 있었다. 즉 우리는 이 연구를 통하여 미래의 실 전자전 장비를 개발할 때 기술적인 위험요소들을 제거하고, 개발비용을 줄이며, 개발 기간을 단축할 수 있도록 도와주는 M&S 기술들을 개발하고 확인하였다. 본 연구결과는 전자전 무기체계 연구개발 분야 뿐 만 아니라 다양한 교전급 무기체계 HILS 연구 및 구축에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

포장층 이상구간에서 획득한 열화상 이미지 해석을 위한 CNN 알고리즘의 적용성 평가 (Assessment of Applicability of CNN Algorithm for Interpretation of Thermal Images Acquired in Superficial Defect Inspection Zones)

  • 장병수;김영석;김세원;최현준;윤형구
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제39권10호
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    • pp.41-48
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    • 2023
  • 도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.

체압 센서를 이용한 의료용 침대의 원격 케어 (Remote Care Using Medical Bed System Equipped With Body Pressure Sensors)

  • 정재혁;복상현;임준희;오보경;이영대
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권1호
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    • pp.619-625
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    • 2023
  • 본 논문에서는 다수의 체압 센서가 내장된 의료용 침대의 원격 케어에 관해 기술한다. 낙상은 환자의 안전을 심각하게 위협하고 건강을 해치는 요인중의 하나이다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 새로운 침대가 개발하였다. 침대 시스템은 동작이 가능한 건반, 건반의 동작을 관리하는 건반 제어기, 체압을 측정하는 센서, 센서의 값을 송수신하는 센서 제어기, 이를 확인하여 알고리즘에 따라 자동 혹은 수동으로 동작하게 하는 메인 제어기, 이 모든 정보를 총괄하는 서버로 이루어져 있다. 침대 시스템은 센서를 통해 환자의 위치를 확인하여 환자가 낙상의 위험이 있다고 판단하게 되면 메인 제어기를 통해 무선으로 서버에 경고를 보내 간호인 혹은 간호사가 환자의 위험한 상태를 인지할 수 있도록 한다. 서버는 유무선 단말에서 송신된 상태 데이터를 전송받아 침대 시스템이 정상적으로 동작하고 있는지 모니터링할 수 있다. 건반의 제어기는 건반형 메커니즘을 구동하고 체압 센서가 연결된 욕창 예방 제어를 자동으로 행하여 환자의 압력이 가해지는 부위를 물리적으로 분리해 욕창을 예방한다. 메인 제어기는 환자의 침상 존재를 확인하여 서버에 전송한다. 결론적으로 제안된 시스템은 사용자의 상태를 스마트 모니터링하고 원격 케어를 행할 수 있게 된다.