• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.303-306
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 화재탐지를 위해서 규칙 기반 추론과 사례 기반 추론을 통합하는 방법에 대해서 논의하였다. 규칙은 어떤 영역에서 광범위한 경향을 표현하는데 적합하며 사례는 규칙에서 예외적인 상황을 다루는데 적합하다는 점에서 규칙과 사례는 상호 보완적이라 할 수 있다. 즉 어떤 행동이 충분히 반복되면 자연스럽게 규칙이 되며, 잘 확립된 규칙이 있다면 사례를 먼저 추론할 필요가 없다. 그러나 규칙이 실패하게 되면 실패를 만회하기 위해서 사례를 생성하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 화재탐지 지식은 규칙으로 표현하고, 예외적인 화재탐지 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System)와 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안한 접근 방법이 화재 탐지율을 향상시킴을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.506-509
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• 2014

최근 클라우드 서비스의 발전으로 인해 네트워크 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 네트워크를 보다 효율적으로 관리하는 방법들에 대한 필요성이 제기되었고 해결책으로 소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Network: SDN)가 제안되었다. 네트워크 구조가 기존보다 효율적인 SDN으로 변화함에 따라 보안 기술들도 함께 변화하고 있는데 본 논문에서는 보안 기술들 중 SDN을 이용한 네트워크 공격 탐지 기법들을 패킷 분석 기반과 임계값 기반으로 분류하고 보안성과 자원 사용에 대한 효율성 측면에서 분석하였다. 본 논문의 분석 결과를 통해 앞으로의 SDN 기반 네트워크 공격 탐지 기법들의 연구 방향을 제시하고 향후 새로운 SDN 기반 네트워크 공격 탐지 기법 연구와 탐지 시스템 구현에 기틀을 마련한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.919-922
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• 2001

최근 인터넷의 확산에 따라 여러 가지 침해사고 발생이 증가하고 있어서 시스템을 안전하게 관리하기 위한 노력들이 행해지고 있다. 본 논문에서는 NFR의 N-code언어를 이용하여 Shieh 모델의 침입패턴을 탐지할 수 있는 규칙 기반 침입 탐지를 설계 및 구현한다. 제안하는 침입 탐지는 웹 기반에서 Shieh 침입 탐지 모델을 N-code 언어로 변환하여 침입 탐지여부를 쉽게 발견한다. 그리고 다양한 규칙들을 정의하고 이를 바탕으로 하여 취약점을 보완할 수 있도록 침입 탐지 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.458-461
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• 2011

본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템의 서브시스템으로 SRC 기반의 실시간 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 이용하여 정면 얼굴, 비정면 얼굴, 그리고 비얼굴을 분류하여 정면 얼굴만을 출력함으로써 정면 얼굴 탐지율을 높힌다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안된 SRC 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.370-373
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• 2020

본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.199-202
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• 2020

본 논문에서는 가짜뉴스 탐지 모델에 워드 임베딩 기법을 접목하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 가짜뉴스 탐지 연구는 희소 표현인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)를 활용한 탐지 모델들이 주를 이루었다. 하지만 이는 가짜뉴스 탐지의 관점에서 뉴스의 언어적 특성을 파악하는 데 한계가 존재하는데, 특히 문맥에서 드러나는 언어적 특성을 구조적으로 반영하지 못한다. 이에 밀집 표현 기반의 워드 임베딩 기법인 Word2vec을 활용한 텍스트 전처리를 통해 문맥 정보까지 반영한 가짜뉴스 탐지 모델을 본 연구의 제안 모델로 생성한 후 TF-IDF 기반의 가짜뉴스 탐지 모델을 비교 모델로 생성하여 두 모델 간의 비교를 통한 성능 검증을 수행하였다. 그 결과 Word2vec 기반의 제안모형이 더욱 우수하였음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.145-154
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• 2022

최근 봇넷의 광범위한 확산과 고도의 정교함은 기업과 사용자뿐만 아니라 국가 간 사이버전에도 심각한 결과를 초래하고 있다. 이 때문에 봇넷을 탐지하고자 하는 연구는 꾸준히 되고 있다. 하지만, DGA 기반의 봇넷은 기존의 시그니처 및 통계 기반의 기술로는 탐지율은 높지만, 오탐율 또한 높은 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 DGA 기반의 봇넷을 탐지하고자 문자 기반의 n-gram을 활용한 탐지모델을 제안한다. 제안한 모델을 통해 기존의 탐지 기술의 한계인 탐지율을 높이고 오탐율을 최소화할 수 있다. 다양한 DGA 봇넷에서 사용하는 대규모의 도메인 데이터셋과 정상 도메인에 대한 실험을 통해 기존의 모델보다 성능이 우수함을 확인하였다. 제안된 모델의 오탐율은 2~4% 미만이며 전체 탐지 정확도와 F1 점수는 모두 97.5%임을 확인하였다. 이처럼 본 논문에서 제안한 모델을 통해 DGA 기반의 봇넷에 대한 탐지 및 대응 능력이 향상될 것을 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2257-2260
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• 2003

기존의 네트워크 기반의 IDS 는 쉘코드를 단순 매칭 함으로써 침입여부를 판별한다 이러한 방식은 알려진 공격에 대해서만 탐지할 수 있으며, 다형 쉘코드 및 IDS 우회 방법을 사용할 경우 탐지하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 Hidden Markov Model을 이용하여 자동화되고 효율적인 패킷 내용 기반의 침입 탐지기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.81-86
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• 2003

컴퓨터네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안문제가 중요하게 대두되고 있다. 따라서. 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 특히, 본 논문은 침입탐지시스템을 바탕으로 한 새로운 보안정책 기반 침입탐지 시스템 모델을 제안하고, 이를 설계 및 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 모델에서 보안정책 기반 침입탐지시스템들은 여러 컴퓨터에 분산되고, 분산된 보안정책 기반 침입탐지시스템들 중에서 어느 하나가 특정 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우에 이를 다른 보안정책 기반 탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 새로운 침입에 대하여 대응책을 향상시킨다.