• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.208-210
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• 2005

공격 방법의 다양화와 지능화에 대응하기 위해 침입탐지시스템(IDS)의 성능도 향상되고 있다. 특히, 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 기존 침입탐지시스템의 많은 문제점을 개선시켰다. 그러나 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도가 트레이닝 데이터(training data)에 포함된 속성(features)과 선택된 axis 및 reference 속성에 의해 결정됨에도 불구하고 현재의 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템은 트레이닝 데이터에 포함된 고유의 속성만을 고려하기 때문에 탐지 정확도를 향상시키는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 마이닝에 기반한 침입탐지시스템의 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 기존 데이터 마이닝 기반의 침입탐지시스템이 고려했던 고유의 속성 외에 침입과 밀접하게 관련되고 axis및 reference속성으로도 사용될 수 있는 새로운 속성을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2173-2176
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• 2003

본 논문에서는 네트워크 기반 분산 침입탐지 시스템을 위한 커널 수준 침입탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 탐지분석으로 침입탐지 과정을 분리하고 침입탐지 규칙 생성 요구에 대한 침입탐지 자료구조로의 변환을 사용자 응용 프로그램 수준에서 수행하며 생성된 자료구조의 포인터 연결을 커널 수준에서 수행한다. 침입탐지 규칙 변경은 노드를 삭제하지 않고 삭제표시만 수행하고 새로운 노드를 추가하는 삭제마크 띤 노드추가 방식 통하여 수행한다 제안하는 기법은 탐지과정의 분리를 통해 분산 네트워크 환경에 효율적으로 적용할 수 있으며 커널기반 침입탐지 방식을 사용하여 사용자 응용 프로그램으로 동작하는 에이전트기반의 침입탐지 기법에 비해 탐지속도가 빠르다. 침입탐지 규칙 변경은 삭제마크 및 노드추가 방식을 통해서 규칙변경과 침입탐지를 동시에 수행하기 위한 커널의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 다양한 네트워크 공격에 대하여 신속하게 대응할 수 있다. 그러므로, 서비스거부 공격과 같이 네트워크 과부하가 발생하는 환경에서도 신속한 침입탐지와 탐지효율을 증가시킬 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1122-1125
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• 2010

최근 봇넷은 금전적 이득을 원하는 범죄 집단에 의해 사이버 공격의 수단으로서 크게 확산되고 있다. 봇넷의 탐지는 이전부터 꾸준히 연구되었지만, 구성과 기능이 점차 진화되고 있는 봇넷을 탐지하기에는 큰 어려움이 따르고 있다. 봇넷의 탐지는 호스트 기반의 정적인 악성 코드 분석이나 네트워크 트래픽 분석등 어떠한 특정 시스템에 의존해서는 효율적인 탐지를 기대하기 어렵기 때문에 다양한 정보를 종합하여 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 기존에 알려진 봇넷 정보와 악성 봇 바이너리 분석을 통해 알려진 정보와 네트워크 기반의 탐지 정보를 분석하여 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 대규모의 네트워크 환경에서도 단편적으로 알려진 봇넷의 부분 정보를 기반으로 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.16C no.5
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• pp.555-562
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• 2009

In malware accident investigation, the most important thing is detection of malicious code. Signature based anti-virus softwares have been used in most of the accident. Malware can easily avoid signature based detection by using packing or encryption method. Because of this, packed file detection is also important. Detection methods can be divided into signature based detection and entropy based detection. Signature based detection can not detect new packing. And entropy based detection has a problem with false positive. We provides detection method using entropy statistics of entry point section and 'write' properties of essential characteristic of packed file. And then, we show packing detection tool and evaluate its performance.

• ICROS
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• v.21 no.4
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• pp.27-33
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• 2015

단일 센서 기반의 표적 탐지 문제에서 센서의 한계 요소에 의해 탐지 성능이 제한된다. 따라서, 최근 단일 센서 기반의 표적 탐지 성능을 향상시키기 위한 방안으로 각 센서의 강점을 효과적으로 융합하는 다중 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 정보 융합을 위해서는 각 센서별 영상 획득, 각 영상의 기하학적 정합, 센서 정보 융합 기반의 표적 탐지 기술이 필요하며, 본 논문에서는 이에 대한 기술 및 개발 동향을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1217-1220
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• 2004

현재까지 IDS는 관리자의 개입 없이는 효과적인 운용이 불가능하고, IDS를 사용하더라도 여전히 침입 발생 가능성이 있고, 다양한 우회 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 기존에 제안된 침입탐지 시스템을 분석하고, C-Box에 규정된 정책을 이용한 데이타소스 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 본 연구는 데이터 소스 기반에서 침입 탐지 방법 기준의 비정상적인 형태에 의한 탐지와 오류에 의한 탐지기법을 적용하였으며, IDS에 침입 탐지 정책을 설계하였고, 규정에 의한 정책중심의 침입탐지 기법을 정상적인 동작과 비정상적인 동작을 구분하는 경계를 정의한다. 또한, 침입탐지 정책을 이용한 호스트기반 IDS를 설계하고 구현함으로서 정보시스템의 취약성을 보완할 수 있었다. 침입탐지 실험을 위한 시스템 호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.481-489
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• 2019

Change detection, one of the main applications of multi-temporal satellite images, is an indicator that directly reflects changes in human activity. Change detection can be divided into pixel-based change detection and object-based change detection. Although pixel-based change detection is traditional method which is mostly used because of its simple algorithms and relatively easy quantitative analysis, applying this method in VHR (Very High Resolution) images cause misdetection or noise. Because of this, pixel-based change detection is less utilized in VHR images. In addition, the sensor of acquisition or geographical characteristics bring registration noise even if co-registration is conducted. Registration noise is a barrier that reduces accuracy when extracting spatial information for utilizing VHR images. In this study object-based change detection of VHR images was performed considering registration noise. In this case, object-based change detection results were derived considering various pixel-based change detection methods, and the major voting technique was applied in the process with segmentation image. The final object-based change detection result applied by the proposed method was compared its performance with other results through reference data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.176-179
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• 2020

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.289-291
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• 2004

정보시스템에 대한 침입탐지는 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 의존하였으나, 네트워크 규모의 확대와 암호사용의 증가로 인하여 호스트 기반의 침입탐지시스템을 중심으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 CB(Check-Box)에 규정된 정책을 이용한 호스트 기반의 침입탐지 시스템을 설계하여 이를 실험하였다. 침입탐지 실험을 위한 시스템호출 기술은 커널에 프로세스들의 특성을 자세하게 정의하고, 이를 실행할 수 있도록 기반을 구축함으로서 가능하게 하였다. 이러한 기법의 특성은 실행 가능한 프로세스가 시스템에 자원에 정당하게 접근할 수 있는 정책을 자세하게 규정해야 하며, 규정을 기술하기 위한 언어는 보안영역을 효과적으로 표현하고 번역될 수 있어야 한다. 본 연구는 Linux의 커널에서 침입탐지기법에 대한 모형을 제시하고, 공격에 대한 탐지와 탐지결과를 검증할 수 있는 정책을 설정하였다. 제안된 시스템은 커널의 변화에 대한 영향력을 최소화하도록 함으로서 새로운 커널을 쉽게 설치할 수 있기 때문에 정책에 의한 호스트기반의 침입탐지시스템은 운영 탐지 분석을 통하여 침입을 예방할 수 있는 방안을 마련할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.4 s.100
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• pp.609-616
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• 2005

Signature-based Intrusion Detection has many false positive and many difficulties to detect new and changed attacks. Alpha-cut is introduced which reduces false positive with a combination of signature-based IDS and machine learning-based IDS in prior paper [1]. This research is a study of a succession of Alpha-cut, and we introduce Beta-rick in which attacks can be detected but cannot be detected in single signature-based detection. Alpha-cut is a way of increasing detection accuracy for the signature based IDS, Beta-pick is a way which decreases the case of treating attack as normality. For Alpha-cut and Beta-pick we use XIBL as a learning algorithm and also show the difference of result of Sd.5. To describe the value of proposed method we apply Alpha-cut and Beta-pick to signature-based IDS and show the decrease of false alarms.