• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.11
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• pp.5238-5244
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• 2011

Recently, wireless sensor networks have become increasingly interesting areas over extensive application fields such as military, ecological, and health-related areas. Almost sensor networks have mission-critical tasks that requires very high security. Therefore, extensive work has been done for securing sensor networks from outside attackers, efficient cryptographic systems, secure key management and authorization, but little work has yet been done to protect these networks from inside threats. This paper proposed an method to select which nodes should activate their idle nodes as detectors to be able to watch all packets in the sensor network. Suggested method is modeled as optimization equation, and heuristic Greedy algorithm based simulation results are presented to verify my approach.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.29 no.1
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• pp.273-277
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• 2005

In this paper, we study on adaptation of the kalman filter for FDS(fishery detection system) to protect and aquaculture farms. The FDS will detect a robbing vessel with real time and a variance of the position of fishing fields. The kalman filter for tracking system that can be detect and track the approaching object without mounting F-AIS(Fishery Automatic Identification System) is applied. Some simulation results for the acceleration object with white noise is showed and the possibility of adaptation for tracking system is discussed.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.11
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• pp.427-432
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• 2014

The Purpose of local system attacks is to acquire administrator's(root) privilege shell through the execution of the malicious program or change the flow of the program. This acquiring shell through attack is still valid approach method and it is difficult to cope with improving each of vulnerability because the attacker can select various forms of attack. Linux allocate a set of credentials when login, in order to manage user permissions. Credentials were issued and managed by the kernel directly, and also the kernel ensures that any change cannot be occurred outside of kernel. But, user's credentials that acquired root privilege through system attacks occurs a phenomenon that does not remain consistent. In this paper we propose a security module to detect a security threats that may cause to users and tasks by analysis user task execution and inconsistency credentials.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.2
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• pp.277-284
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• 2016

Various network attacks such as DDoS(Distributed Denial of service) and orm are one of the biggest problems in the modern society. These attacks reduce the quality of internet service and caused the cyber crime. To solve the above problem, signature based IDS(Intrusion Detection System) has been developed by network vendors. It has a high detection rate by using database of previous attack signatures or known malicious traffic pattern. However, signature based IDS have the fatal weakness that the new types of attacks can not be detected. The reason is signature depend on previous attack signatures. In this paper, we propose a k-means clustering based malicious traffic detection method to complement the problem of signature IDS. In order to demonstrate efficiency of the proposed method, we apply the bayesian theorem.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.2
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• pp.201-211
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• 2022

According to the recent change in the cybersecurity paradigm, research on anomaly detection methods using machine learning and deep learning techniques, which are AI implementation technologies, is increasing. In this study, a comparative study on data preprocessing techniques that can improve the anomaly detection performance of a GRU (Gated Recurrent Unit) neural network-based intrusion detection model using NGIDS-DS (Next Generation IDS Dataset), an open dataset, was conducted. In addition, in order to solve the class imbalance problem according to the ratio of normal data and attack data, the detection performance according to the oversampling ratio was compared and analyzed using the oversampling technique applied with DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks). As a result of the experiment, the method preprocessed using the Doc2Vec algorithm for system call feature and process execution path feature showed good performance, and in the case of oversampling performance, when DCGAN was used, improved detection performance was shown.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.15 no.1
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• pp.87-95
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• 2006

We need to check into when a security system is newly developed, we against cyber attack which is expected in real network. However it is impossible to check it under the environment of a large-scale distributive network. So it is need to simulate it under the virtual network environment. SSFNet is a event-driven simulator which can be represent a large-scale network. Unfortunately, it doesn't have the module to simulate security functions. In this paper, we added the IDS module to SSFNet. We implement the IDS module by modeling a key functions of Snort. In addition, we developed some useful functions using Java language which can manipulate easily a packet for network simulation. Finally, we performed the simulation to verify the function if our developed IDS and Packets Manipulation. The simulation shows that our expanded SSFNet can be used to further large-scale security system simulator.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.6
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• pp.205-212
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• 2015

SSH provides a secure, encrypted communication channel between two end point systems using public key encryption. But SSH brute force attack is one of the most significant attacks. This kind of attack aims to login to the SSH server by continually guessing a large number of user account and password combinations. In this paper, we analyze logs of SSH brute force attacks in 2014 and propose a failed-log based detection mechanism in high performance computing service environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.883-885
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• 2002

오늘날 인터넷 기술이 급격한 성장과, 인터넷을 통한 조직과 개인의 사회적 활동의 증가에 따라 인터넷에 대한 우리의 생활 의존도가 점차로 커지고 있으며 이에 따른 역작용으로 침해사고 및 정보의 유출, 파괴, 서비스방해, 위조, 변조 등의 컴퓨터범죄가 날로 증가하여 심가한 사회문제로 대두되고 있다. 사이버 공간에서 전산망을 보호하기 위해서 사용자 인증, 무결성 점검, 침입탐지, 파이어 월 등 다양한 기술이 사용되고 있다, 하지만 가장 우선시 되어야 하는 것은 공격의 목표가 되는 시스템의 보안 취약점을 찾아내고 이를 제거하는 작업이라고 할 수 있다, 이 논문에서는 대학 전산망의 확대와 해킹기술은 급속히 발달하고 있지만 이에 비해 대학 전산망 보호를 위한 보안장비 및 관리자/사용자들의 보안 지식 및 기술은 절대적으로 부족한 실정을 감안해서, 내부 사용자들이 자신의 취약점을 쉽게 점검 및 해결할 수 있고, 관리자들이 전산망의 취약점을 파악하는데 효과적인 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.856-858
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• 2002

사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 흔적이 남는다. 로그분석이란 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 리눅스 시스템은 사용자 로그인, 메일 등 모든 시스템의 활동에 대한 로그를 기록하고 이를 가지고 시스템의 문제에 대해서 분석할 수 있다. 현재 로그 파일을 대부분의 프로그램이 Wab로그에 초점을 맞추고 있으므로, 웹이외의 다른 서비스에 대한 지원이 부족한 상태이다. 많은 국내외 제품들이 존재하지만 대부분의 프로그램이 Wab에만 치중하고 있다. 본 논문에서는 Wab 로그 파일에 대한 분석뿐만 아니라 flop, telnet, mail 서비스에 대한 로그파일 분석을 통합적으로 수행하여 기존의 사용화 제품과는 차별화 된 로그 분석 도구를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.712-714
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• 2015

기존의 정보보호시스템들은 이미 확보된 시그니처 또는 이전에 분석된 정보를 기반으로 악성코드에 대응하고 있기 때문에, 시그니처가 알려지지 않은 악성코드 또는 변형된 악성코드의 경우, 탐지 및 식별에 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 무결성을 검증하는 화이트리스트 기반의 응용프로그램 실행제어, 매체제어, 레지스트리 보호, 중요 파일 변경 방지, 프로세스 접근 역접속 IP/포트 통제 등의 기술을 복합적으로 적용하여, 악성코드의 침입뿐만 아니라 운영체제 및 응용프로그램 취약점을 기반으로 한 익스플로잇 공격으로부터 단말 PC를 더욱 확실하게 보호할 수 있도록 한 엔드포인트 응용프로그램 실행 통제 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 프로토타입 형태로 개발하여 실 환경에서 통합테스트를 하여 공공기관, 금융기관, 통신사 등 실제 환경에 적합한 기술 및 기능임을 확인하였다. 본 연구를 통해, 실행 전 응용프로그램 무결성 검증과 실행 후 응용프로그램 실행 흐름 통제를 복합적으로 사용하여 알려진 악성코드 시그니처 정보에 의존한 기존 정보 보호 시스템과는 달리 알려지지 않은 악성코드까지 원천적으로 차단할 수 있을 것으로 기대된다.