본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.
일반 어플리케이션 형태의 커널 백도어가 커널의 일부로 수행되는 커널 모듈 형태의 백도어로 변화함에따라, 기존의 백도어 탐지 기술로는 이에 대처할 수 없게되었다. 이에 최근 커널 백도어에 대웅하여 Chkrootkit, Kstat등의 백도어 탐지 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 이러한 툴들은 커널 백도어 설치여부 추정이나 탐지 수준으로 예방이나 발견후의 대응은 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 커널 백도어의 예방, 탐지 및 복구 기술을 제시하고, 제시한 기술을 바탕으로 구현한 커널 백도어 대응 시스템을 보인다. 이 시스템은 커널 모듈의 선택적 로딩으로 커널 백도어를 예방하며, 커널에 보안 시스템 콜을 추가하여 커널 백도어 행위 탐지 및 복구 기능을 함으로써 커널 백도어에 대해 종합적이고 실시간적인 대응을 가능하게 한다
최근 지능형 지속 위협(APT)은 명확한 공격 대상과 정교한 프로그램을 사용하여 치밀하게 공격하는 사회공학적 공격 기법을 사용함으로 상업용 탐지기술의 지속적인 발전과 개발에도 빠르게 증가되고 있다. 기존의 탐지 기법은 알려진 악성코드에 대하여는 효과적으로 대응 가능하나 아무런 정보가 없는 제로데이 공격 등의 악성코드는 탐지하기 어렵다. 특히 최근의 악성코드들은 빠르게 변종을 만들어냄으로 기존의 탐지 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 악성코드에 대한 경로 및 유형, 공격 방법 등을 분석하고 이를 탐지하고 분석하는 선행 기술들 조사하여 DAST 기반의 콘텐츠재구성을 통한 무해화 기술을 제안하였다.
본 논문에서는 고각이 변경되는 레이다의 탐지거리에 대해서 연구하였다. 일반적으로 레이다의 탐지거리는 지구의 곡율에 의한 지형적 영향과 전파의 감쇄로 인한 전력밀도에 의해서 결정되는 요소가 있다. 레이다의 탐지거리의 앞의 두 가지가 모두 만족되어야하며, 레이다의 고각이 변경되면 지형에 의한 탐지거리가 변경되므로 전체적인 탐지 거리에 변화가 생긴다. 본 논문에서는 레이다의 고각의 변경에 따른 가시거리 변경을 중점적으로 기술하였다.
본 논문에서는 플랜트 배관의 기체 누출 탐지방안에 대하여 기술한다. 배관 누출 발생 시 배관 내부 압력과 누출부 크기의 조합에 따라 누출 초음파 발생 여부가 결정되는데, 누출 시 초음파가 발생하는 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 배관 누출을 탐지하는 방안과 보온재 배관의 누출탐지 방안에 대하여 설명한다. 또한 배관 파단을 상시감시하기 위한 대량의 무선센서 운용에 따른 대량 누출탐지신호의 실시간 처리를 위한 쿠버네티스 기반의 분산처리형 진단 시스템 구현 방안에 대하여 기술한다.
인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.
도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.
본 연구는 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술에 대한 기술사업화 전략 수립을 목적으로 수행되었다. 해당 기술의 가치를 극대화하고 성공적인 기술사업화 전략 도출을 위해 정성·정량적 방법을 활용하여 통합적인 분석을 수행하였다. 정성적 방법으로 해당 기술의 비즈니스 생태계를 분석하였고, 정량적 방법으로는 관련 특허를 수집하여 주요 출원인과 핵심기술 간 구조를 가시화하였다. 통합적 분석으로는 정성적 및 정량적 분석 각각의 결과를 비즈니스 생태계 관점에서 통합 표시하여 실시간 산사태 모니터링 및 탐지기술의 세부 생태계 영역과 기술의 발전강도 및 현황을 분석하였다. 분석 결과, 비즈니스 생태계 내 보완 재 영역의 기술이 발전정도가 높고 관련 주체의 수가 가장 많은 것으로 분석되었으며, 이를 토대로 기술사업화 선순환 시스템 구축을 사업화 전략으로 제시하였다. 기술사업화 선순환 시스템 구축을 위한 세부 전략으로 보완자산을 활용한 기술수요자 탐색과 탐색된 기술수요자를 중심으로 한 기술 예고제를 제시하였다. 도출한 사업화 전략을 활용하여 기술 및 시장의 불확실성이 높은 해당 기술의 사업화 성공가능성을 제고함과 동시에 기술공급자와 기술수요자 간의 연계를 강화하여, 장기적으로 지속적인 경제적 성과를 창출할 것으로 기대된다.
본 논문에서 제안하는 웹 서버 취약점 및 악성코드를 탐지하는 웹 로봇의 기술은 인터넷에서 개인정보보호사고의 원인분석 을 통해 도출된 요구기 능을 통합 구현하는 기술로 인터넷 이용자의 개인정보 피해 원인을 종합적으로 처리한다는 측면에서 효과가 크다. 인터넷에서 개인정보를 유출하는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍을 종합적으로 탐지기술을 구현함으로써 개인정보를 유출하기 위하여 사용되는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍 사이트로 유도되는 웹 사이트를 탐지 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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