모바일 게임의 매크로(자동사냥)는 PC 온라인 게임의 게임봇과 같이 정해놓은 규칙에 의해 화면을 터치하는 프로그램으로서 안드로이드 애플리케이션과 Windows 응용프로그램 등 다양한 형태로 만들어져 사용된다. 이는 정직한 사용자에게 박탈감을 주고 흥미를 잃게 하여 게임을 떠나게 만들고 게임 수명을 단축시킨다. 비록 PC 온라인 게임에서 이러한 부정행위를 막기 위해 다양한 연구가 진행되었으나 모바일 게임은 네트워크 사용이 제한적이고 디바이스의 성능이 PC와 다르기 때문에 동일한 방법을 적용시키기 무리가 있다. 본 논문에서는 터치 이벤트 정보를 이용한 매크로 탐지 프레임워크를 제안한다. 모바일 게임에서 터치 이벤트는 게임을 진행하기 위한 필수적인 제어 명령이다. 매크로는 동일한 패턴으로 화면을 터치하기 때문에 정상적인 사용자들의 패턴과 차이가 있다. 캐쥬얼 게임이 대부분인 모바일 게임에서 터치이벤트는 짧은 시간 동안 매크로와 정상적인 사용자를 구별할 수 있는 가장 좋은 특징이다. 제안한 프레임워크를 활용하여 실제 모바일 게임에서 사용되는 매크로들을 탐지한 결과 100%의 정확도와 0%의 오탐률을 보였다.
프로세스 설계에는 Petri-net, EPC, UML Activity Diagram 등 다양한 모델 기법이 사용되고 있다. 업무 프로세스 내에 복잡한 업무 규칙이 다수 결합되어 있거나, 유비쿼터스 컴퓨팅과 같이 분산 환경에서 복합한 상호운용 규칙이 산재되어 있는 경우에는 정형적인 프로세스 모델링 기법이 비효율적이므로 규칙 기반의 분산 프로세스 설계를 사용할 수 있다. 본 연구는 유비쿼터스 환경에서의 규칙 기반 프로세스 설계 방법을 분석한다. 특히, 이벤트-조건-액션(ECA) 형태의 능동형 규칙을 이용한 프로세스 설계를 대상으로 분석하며, ECA 스키마는 웹 서비스 기술을 위해 개발된 WS-ECA 언어를 사용한다. ECA 규칙을 이용한 여러가지 프로세스 통제 흐름 표현 방법을 분석하기 위하여 워크플로우 패턴을 활용하였다. 워크플로우 패턴에 따라 ECA 규칙 기반 프로세스 표현법을 제공함으로써 규칙 기반 프로세스를 설계하기 위한 가이드라인을 제시하였다는 데 연구의 의의가 있다.
모바일 어플리케이션 시장은 지난 수년간 급속하게 확장되어 왔다. 이 논문에서는 모바일 디바이스의 이벤트 로그를 추적하여 스마트폰 어플리케이션의 사용량을 조사하는 기법을 제안하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트 시스템과 사용성 분석 서버 시스템을 통하여 스마트폰 사용량에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 안드로이드 운영체제가 탑재된 디바이스에서 사용성 분석 플랫폼을 구현하였다. 또한, 분석 서버 시스템을 이용하여 47,000여명의 사용자 정보와 사용자의 앱 사용 정보를 실시간으로 수집하였다. 본 논문에서 우리는 대규모의 사용자 정보를 기반으로 하여 스마트폰의 사용 패턴과 사용 정보를 연구하였으며, 사용자를 위한 편리한 사용패턴 가시화 기능을 구현하였다.
최근 들어 웜 바이러스의 출현과 더불어, 인터넷 대란과 같은 서비스 거부 공격의 피해 사례가 급증하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안이 많은 관심을 받고 있는데, 보안의 여러 분야 가운데에서도 특히 침입탐지와 대응에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 이러한 작업들을 자동화하기 위한 도구들이 개발되고 있지만 그 정확성이 아직 신뢰할 만한 수준에 이르지 못하고 있는 것이 지금의 현실이다. 본 논문에서는 이벤트 로그를 분석하여 침입 패턴을 예측하고, 이를 기반으로 자동화된 침입 탐지 및 대응을 구현할 수 있는 String Matching 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 시스템의 대규모 SCADA 시스템들에 효과적으로 적용될 수 있는 전문가 시스템을 설계한다. 전문가 시스템의 추론기관은 직관적 추론 기능과 논리적 추론기능이 연동되도록 설계한다. 직관적 추론기능은 패턴인식구조로, 논리적 추론기능은 휴리스틱에 근거한 심층추론을 통해 시스템 이벤트별로 다양한 시간제야조건을 만족하는 시스템 제어전략을 결정함과 동시에, 지식 생성자의 역할을 할 수 있도록 다중 추론구조로 설계한다.
개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
국내 사이버공격 대응 전담조직(CERT)들은 탐지패턴 기반의 보안장비(IDS, TMS 등)를 활용하여 사이버 침해공격에 대한 탐지 대응을 수행하고 있다. 특히, 공공 연구기관의 경우 국가정보원(NIS) 내 국가사이버안전센터(NCSC)를 중심으로 30여개의 부문 보안관제 센터가 구축 운영되고 있으며, 주로 침해위협수집시스템(TMS)을 활용하여 사이버 공격에 대한 탐지 분석 대응을 수행하고 있다. 그러나 현재의 보안관제 체계에서는 대량의 보안이벤트가 보안장비에 의해 발생되고 있을 뿐만 아니라, 보안관제 요원이 보안이벤트에 대한 실제 공격여부를 판단하기 위해서는 추가적인 분석 작업을 수행해야 하므로 보안이벤트 전체에 대한 대응이 현실적으로 불가능한 실정이다. 또한 현재의 보안관제 업무는 보안관제 요원이 보유한 전문지식 및 경험에만 전적으로 의존하고 있기 때문에 특정 보안이벤트에만 분석이 집중되는 업무편중 현상이 발생하며, 이로 인해 기존에 알려지지 않은 새로운 해킹 공격기술에 대한 대응능력이 부족하다. 따라서 본 논문은 실시간 보안관제 및 침해대응 활동의 효율성을 극대화하고 대규모 해킹공격에 대한 조기대응 역량을 강화하기 위해 실제 해킹공격에 대한 실증적 분석에 기반한 대용량 보안이벤트 자동검증 방법을 제안한다.
로그 테이터 속에서 시간차를 두고 발생하는 트랜잭션 혹은 이벤트를 감지하는 일은 유통, 마케팅, 금융 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 데이터베이스 분야에서 반복되는 패턴을 감지하는 알고리즘은 종종 소개되었지만, 데이터의 특성과 트랜잭션 간의 시간 간격을 고려한 연관 규칙 탐색 알고리즘 연구는 빈약했다. 본 논문에서는 정해진 구간에서 반복되는 패턴을 찾거나 주어진 아이템에 대한 주기를 찾는 등의 기존연구와 달리 전체 데이터베이스를 스캔하여 찾을 수 있는 연관 규칙과 그 연관 규칙이 반복되는 시간 간격을 함께 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘의 처리시간에 대한 실험을 통해 성능을 확인한다.
기존의 다사용자 온라인 게임에서 구현되어 있는 MOB(Mobile Character)들은 '대기' 와 '공격' 의 2 가지 상태를 가지며 사용자의 '공격' 이라는 이벤트에만 반응하도록 설계되어 있는 수동적인 에이전트들이다. 본 논문에서는 기존의 '대기' 와 '공격' 상태에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격' 과 '접근' 자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 NPC 에이전트를 설계한다.
오용 탐지모델 기반의 침입탐지시스템은 새로운 사이버 공격을 탐지하기 위해 지속적으로 탐지규칙을 생성해야 한다. 공격에 대한 특징을 정확히 식별하지 못하고 탐지규칙을 생성할 경우 많은 false positive를 발생시키며, 이로 인해 침해사고 대응시간이 늦어진다. 본 논문에서는 침입탐지시스템에서 탐지된 이벤트의 true positive와 false positive 데이터를 Keyword Tree의 node에 경로를 지나가는 횟수를 누적하는 값을 포함시킨 자료구조를 기반으로 비교분석하여 false positive를 감소시킬 수 있는 탐지규칙 패턴 생성 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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