• 제목/요약/키워드: 이슈 탐지

검색결과 124건 처리시간 0.034초

공항보안검색을 통한 폭발물탐지 연구 (A Study of Explosives Detection through Airport Security Search)

  • 정진만
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
    • /
    • pp.307-308
    • /
    • 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.

  • PDF

모바일 Ad Hoc 네트워크를 위한 안전한 침입 탐지 시스템 (A Secure Intrusion Detection System for Mobile Ad Hoc Network)

  • ;이상덕;최동유;한승조;이성주
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.87-94
    • /
    • 2009
  • 침입 탐지 시스템은 무선 네트워크에서 활발한 연구 분야중의 하나이다. 네트워크 토폴로지 가 있기 때문에 무선 모바일 Ad-hoc 네트워크의 침입 탐지는 동적과 집중화 부족의 공격을 받기 쉽다. 참가하고 있는 노드가 앞의 보안연합을 가지고 있지 않고 열려 있는 Ad-hoc 네트워크의 악의적인 노드의 탐지는 이 논문에서 묘사하는 숫자에 직면한다. 이 논문이 모바일 Ad-hoc 네트워크의 중요한 조건에서 악의적인 노드를 결정하는 것에 대해 있고 보안과 더 좋은 실행과 침입의 탐지로 끝나는 취약점 이슈를 다룬다.

소리와 영상 정보를 이용한 돼지 호흡기 질병 탐지 (Automatic Detection of Pig Wasting Diseases Using Audio and Video Data)

  • 김희곤;사재원;이종욱;정용화;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.1431-1434
    • /
    • 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.

데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사

  • 김정호;안재주;양보성;정주연;우사이먼성일
    • 정보보호학회지
    • /
    • 제30권5호
    • /
    • pp.79-92
    • /
    • 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.

Zero-day 공격 대응을 위한 네트워크 보안의 지능화 기술

  • 정일안;김익균;오진태;장종수
    • 정보와 통신
    • /
    • 제24권11호
    • /
    • pp.14-24
    • /
    • 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.

안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지 기법 (A Robust Deepfake Detector against Anti-forensics)

  • 민지민;김지수;김민지;장한얼
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.560-563
    • /
    • 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.

IP카메라의 DoS 공격 탐지 머신러닝 모델에 대한 연구 (A Study on Machine Learning model for detection of DoS Attack)

  • 정웅교;김동영;곽병일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.709-711
    • /
    • 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.

GUI에 기반한 모바일 앱 사용상태 구분 (GUI-based Detection of Usage-state Changes in Mobile Apps)

  • 강량경;석호식
    • 전기전자학회논문지
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.448-453
    • /
    • 2019
  • 모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.

무선네트워크 상에서의 침입탐지 에이전트 설계 (Intrusion detection agents on the wireless network design)

  • 윤동식
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.59-70
    • /
    • 2013
  • 무선 네트워크(Wireless Network) 기술의 급속한 발전과 함께, 안전한 무선 통신을 위한 보안문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 무선 네트워크에서 침입탐지 시스템을 운영하기 위해서는 탐지 에이전트가 각 무선 노드에 설치되어야 한다. Ad-hoc 네트워크 구조는 무선 네트워크상에서 AP가 없이 흩어져 있는 노드들에게 통신이 가능하도록 연결시키는 구조이다. 침입탐지 에이전트를 노드에 설치 할 경우 이에 해당하는 에너지 소모가 발생하여 생존기간이 줄어들게 된다. 또한 침입탐지 효과의 증대를 위해서는 많은 트래픽을 감시할 수 있는 노드에 침입탐지 에이전트가 배치되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 Ad-hoc구조를 활용하여 무선 네트워크에서 네트워크의 생존기간을 최대로 하면서 침입탐지의 효과성을 동시에 고려한 침입탐지 에이전트 설치를 위한 방안을 제안하고자 한다. 또한 각 네트워크상에서 데이터 집계 시스템을 설계하여 데이터 중복을 줄이고 네트워크 에너지 소모량을 줄여 네트워크의 부하를 줄여 시스템 성능을 향상 시키고자한다.