• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1843_1844
• /
• 2009

본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.667-677
• /
• 2012

Vulnerable web applications have been the primary method used by the attackers to spread their malware to a large number of victims. Such attacks commonly make use of malicious links to remotely execute a rather advanced malicious code. The attackers often deploy malwares that utilizes unknown vulnerabilities so-called "zero-day vulnerabilities." The existing computer vaccines are mostly signature-based and thus are effective only against known attack patterns, but not capable of detecting zero-days attacks. To mitigate such limitations of the current solutions, there have been a numerous works that takes a behavior-based approach to improve detection against unknown malwares. However, behavior-based solutions arbitrarily introduced a several limitations that made them unsuitable for real-life situations. This paper proposes an advanced web browser based malicious behavior detection system that solves the problems and limitations of the previous approaches.

• Journal of IKEEE
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.213-219
• /
• 2023

According to statistics from the National Police Agency, smishing crimes using texts or messengers have increased dramatically since COVID-19. In addition, most of the cases of impersonation of public institutions reported to agency were related to vaccination and reward, and many methods were used to trick people into clicking on fake URLs (Uniform Resource Locators). When detecting them, URL-based detection methods cannot detect them properly if the information of the URL is hidden, and content-based detection methods are slow and use a lot of resources. In this paper, we propose a system for URL-based detection using transformer for regular URLs and content-based detection using XGBoost for shortened URLs through the process of determining shortened URLs using GRU(Gated Recurrent Units). The F1-Score of the proposed detection system was 94.86, and its average processing time was 5.4 seconds.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06c
• /
• pp.313-315
• /
• 2006

최근 인터넷 공격은 웹 서비스 환경에서 다양한 공격 유형들이 인터넷상에서 나타나고 있는 실정이다. 특히 인터넷 웜이나 기타 알려지지 않은 공격이 대중을 이루고 있어 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르고 있으며 이미 알려진 공격을 탐지하는 오용탐지 기술로는 적절하게 대응하기 어려워진 상태이다. 또한, 웹 서비스 이용이 확대되고 사용자 요구에 맞게 변화하면서 인터넷상의 노출된 웹 서비스는 공격자들에게 있어 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 트래픽 유형을 분석하고 각 유형에 따른 이상 징후를 파악할 수 있는 비정상 탐지 모델을 정의하여 정상 트래픽 모델과 비교함으로써 현재 트래픽의 이상 정도를 평가하고 탐지 및 규칙생성, 추가하는 HTTP 트래픽 기반의 비정상행위 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07a
• /
• pp.148-150
• /
• 2005

네트워크 기반 오용 탐지 시스템은 이미 알려진 공격기법만 탐지할 수 있기 때문에 새로운 공격에 대한 탐지를 하기 위해서는 수시로 새로운 침입패턴을 추가시켜야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해 네트워크 데이터를 분석하여 새로운 침입패턴을 생성해 내는 자동화 시스템과 제안된 시스템의 성능을 결정짓는 밀도 함수 기반의 아웃라이어 탐지 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능 평가는 정확도 재현율을 결합한 조화평균의 측정값을 이용하여 사용하여 평가했으며 기존 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.264-267
• /
• 2018

본 연구에서는 API 호출을 은닉할 수 있는 새로운 유형의 유저모드 기반 루트킷으로 Cuckoo Sandbox를 회피하는 기법과 이를 탐지하기 위한 연구를 한다. Cuckoo Sandbox의 행위 분석을 회피하기 위해 잠재적으로 출현 가능한 은닉된 코드 이미지 기반의 신종 루트킷 원리를 연구하고 탐지하기 위한 방안을 함께 연구한다. 네이티브 API 호출 코드 영역을 프로세스 공간에 직접 적재하여 네이티브 API를 호출하는 기법은 Cuckoo Sandbox에서 여전히 잠재적으로 행위 분석 회피가 가능하다. 본 연구에서는 은닉된 외부주소 호출 코드 영역의 탐지를 위해 프로세스의 가상메모리 공간에서 실행 가능한 페이지 영역을 탐색 후 코사인 유사도 분석으로 이미지 탐지 실험을 하였으며, 코드 영역이 맵핑된 정렬 단위의 4가지 실험 조건에서 평균 83.5% 유사도 탐지 결과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.526-529
• /
• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

• Journal of KIISE
• /
• v.45 no.3
• /
• pp.294-302
• /
• 2018

With the emergence of the new service industry due to the development of information and communication technology, cyber space risks such as personal information infringement and industrial confidentiality leakage have diversified, and the security problem has emerged as a critical issue. In this paper, we propose a behavior-based anomaly detection method that is suitable for real-time and large-volume data analysis technology. We show that the proposed detection method is superior to existing signature security countermeasures that are based on large-capacity user log data according to in-company personal information abuse and internal information leakage. As the proposed behavior-based anomaly detection method requires a technique for processing large amounts of data, a real-time search engine is used, called Elasticsearch, which is based on an inverted index. In addition, statistical based frequency analysis and preprocessing were performed for data analysis, and the DBSCAN algorithm, which is a density based clustering method, was applied to classify abnormal data with an example for easy analysis through visualization. Unlike the existing anomaly detection system, the proposed behavior-based anomaly detection technique is promising as it enables anomaly detection analysis without the need to set the threshold value separately, and was proposed from a statistical perspective.

• Convergence Security Journal
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.57-68
• /
• 2001

Computer security is considered important because of the side effect generated from the expansion of computer network and rapid increase of the use of computer. Intrusion Detection System(IDS) has been an active research area to reduce the risk from intruders. In this paper, the Hybrid Intrusion Detection System(HIDS) based biometric immuntiy collects and filters audit data by misuse detection is innate immune, and anomaly detection is acquirement immune in multi-hosts. Since, collect and detect audit data from one the system in molt-hosts, it is design and implement of the intrusion detection system which has the immuntiy the detection intrusion in one host possibly can detect in multi-hosts and in the method of misuses detection subsequently.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.98-106
• /
• 2012

CSD(Container Security Device) is a security device with sensors that can detect the abnormal behavior such as illegal opening of a container door. Since the CSD provides security and safety of the container, CSD should not only provide security services such as confidentiality and integrity but also cloning detection. If we can not detect the cloned CSD, an adversary can use the cloned CSD for many illegal purposes. In this paper, we propose a policy based cloned CSD detection mechanism. To evaluate proposed clone detection mechanism, we have implemented the proposed scheme and evaluated the results.