• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.307-308
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• 2017

본 연구는 경호학을 연구함에 있어 9.11테러 이후 이슈가 되고 있는 항공 관련 테러위협 속에서 우리나라도 예외가 아님을 인식하고 연구를 시작하였다. 특히 가장 기본이 되는 공항의 보안검색 즉, 우리나라 항공보안검색 분야에 대한 취약점을 분석하고 그 대안을 제시한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.30 no.6
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• pp.47-58
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• 2012

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.87-94
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• 2009

The intrusion detection system is one of the active fields of research in wireless networks. Intrusion detection in wireless mobile Ad hoc network is challenging because the network topologies are dynamic, lack centralization and are vulnerable to attacks. Detection of malicious nodes in an open ad-hoc network in which participating nodes do not have previous security association has to face number of challenges which is described in this paper. This paper is about determining the malicious nodes under critical conditions in the mobile ad-hoc network and deals with security and vulnerabilities issues which results in the better performance and detection of the intrusion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1431-1434
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• 2015

24시간 모니터링 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 상태를 자동으로 탐지하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 특히 돼지 호흡기 질병은 전염성이 매우 강하여, 막대한 경제적 손실을 최소화하기 위해서는 조기에 탐지하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 마이크를 통한 소리 정보뿐 아니라 카메라를 통한 영상 정보를 동시에 활용하여 호흡기 질병에 걸린 개별 돼지를 조기에 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사의 천장에 설치된 마이크로부터 호흡기 질병에 걸린 소리 정보를 먼저 탐지한 후 카메라로부터 획득된 영상 정보의 MHI 분석을 수행하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정한다. 실험결과, 소리와 영상 정보를 동시에 활용하는 제안 방법을 이용하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정할 수 있음을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.30 no.5
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• pp.79-92
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• 2020

최근 전 세계적으로 '가짜뉴스', '가짜 연예인 음란 동영상' 및 '지인 능욕'에 사용되는 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes)기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝 기술을 이용해 악의적으로 조작된 음성, 영상, 이미지 등을 만들어 내는 방법으로, 인공지능 기술의 발전에 맞추어 더욱더 빠르고 정교한 생성 기술이 등장하고 있다. 이러한 딥페이크 기술은 빠른 개발 속도와 쉬운 접근성을 기반으로 다양한 범죄에 악용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥페이크 생성 기술을 설명하고, 이를 효율적으로 탐지 할 수 있는 다양한 데이터 기반 딥페이크 탐지 기술의 현황을 설명한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.11
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• pp.14-24
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• 2007

최근 네트워크 공격 기술이 날로 발전함에 따라 각 시스템에서 노출된 취약성이 패치되기 전에 네트워크 환경을 위협하는 zero-day 공격이 최대 이슈로 등장하고 있다. 본 고에서는 zero-day 위협에 대응하기 위해서, 활발하게 진행되고 있는 탐지 시그니처 자동 생성 기술에 대한 최근 연구 동향에 대해 소개하고, 이러한 기존 연구 및 기술들의 단점을 보완하기 위해 개발되고 있는 하드웨어 기반 고성능, 시그니처 자동 생성 시스템을 포괄하는 네트워크 보안 지능화 기술을 소개한다. 그리고 생성된 탐지 시그니처를 타 보안 솔루션들과 공유하기 위한 운영 프레임워크를 제안하고, 생성된 시그니처를 공유하기 위해 사용하는 시그니처 생성 교환프로토콜과 메시지 교환 형식을 정의한다. 이러한 지능화대응 기술을 활용함으로써 zero-day 공격에 대해 초기에 탐지하고 신속하게 대응하여 네트워크 인프라를 보호하는 효과를 기대할 수 있다. 또한, 체계적인 보안 정책 관리를 통하여 향후 발생할 네트워크 위협 공격들에 대해서도 빠르게 대응할 수 있도록 하여 국가적인 차원에서의 효과적인 방어체계를 구축하는데 기여할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.560-563
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• 2022

인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.2
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• pp.448-453
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• 2019

Under the conflicting objectives of maximum user satisfaction and fast launching, there exist great needs for automated mobile app testing. In automated app testing, detection of usage-state changes is one of the most important issues for minimizing human intervention and testing of various usage scenarios. Because conventional approaches utilizing pre-collected training examples can not handle the rapid evolution of apps, we propose a novel method detecting changes in usage-state through graph-entropy. In the proposed method, widgets in a screen shot are recognized through DNNs and 'onverted graphs. We compared the performance of the proposed method with a SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) based method on 20 real-world apps. In most cases, our method achieved superior results, but we found some situations where further improvements are required.

• Convergence Security Journal
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• v.13 no.1
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• pp.59-70
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• 2013

Along with the rapid development of the wireless network (Wireless Network) technology for secure wireless communications, security problems have emerged as an important issue. In order to operate the wireless network intrusion detection system detects the agent installed on each wireless node should be. Ad-hoc network structures scattered in the AP over a wireless network without the node is a structure that makes it possible to communicate to connect. Intrusion detection agent to be installed on the node, and the corresponding energy consumption occurs when the survival time is reduced. On a node that can monitor a lot of traffic in order to increase the effect of intrusion detection, an intrusion detection agent should be placed. Therefore, in this paper, by taking advantage of the structure of Ad-hoc wireless network, considering the maximum living time of the network, while at the same time, the effectiveness of intrusion detection and intrusion detection by proposing a plan for installing the agent. Also improve the system performance by reducing the network load on each network, a system designed for data aggregation to reduce data redundancy, network energy consumption by reducing.