Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2020.11a
/
pp.920-923
/
2020
사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.
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.
Groundwater in crystalline basement is controlled primarily by tectonic fractures. It is evident that the delineation of the heavily faulted area and/or fractures deeply developped should be considerable value in deep-seated low enthalphy geothermal water. Electrical and electromagnetic methods have effectively been employed to map hydraulic faults and shear zones for groundwater exploration. In this study VLi; dipoledipole resistivity, controlled source audio~frequency magneto-telluric(CSAMT) and magnetic methods were applied in the Bomun resort area, adjacent to Kyongju city, southeastern part of Korea. The integrated geophysical tools employed in this experiment can be manifested themselves as: 1. Magnetic high for granite intrusions which is more favorable for geothermal gradient increase in depth. 2. VLF cross-over trends for mapping linear shallow conductive fractures and shear zones. 3. Dipole-dipole resistivity distributions for the deep-seated(less than 500m in depth) fractures and shear zones. The dipole-dipole resistivity field data were inverted to the true resistivity distribution with two-dimensional automatic inversion program based on the finite-difference method. 4. CSAMT provides an efficient way of delineating fractures and fault zones if the depth is greater than about 500m.
In recent years, hacking and malware techniques have evolved and become sophisticated and complex, and numerous cyber-attacks are constantly occurring in various fields. Among them, the most widely used route for compromise incidents such as information leakage and system destruction was found to be E-Mails. In particular, it is still difficult to detect and identify E-Mail APT attacks that employ zero-day vulnerabilities and social engineering hacking techniques by detecting signatures and conducting dynamic analysis only. Thus, there has been an increased demand for indicators of compromise (IOC) to identify the causes of malicious activities and quickly respond to similar compromise incidents by sharing the information. In this study, we propose a method of extracting various forensic artifacts required for detecting and investigating Hacking E-Mails, which account for large portion of damages in security incidents. To achieve this, we employed a digital forensic indicator method that was previously utilized to collect information of client-side incidents.
Detection of water bodies in land surface is an essential part of disaster monitoring, such as flood, storm surge, and tsunami, and plays an important role in analyzing spatial and temporal variation of water cycle. In this study, a quantitative comparison of different thresholding-based methods for water body detection and their applicability to Kompsat-5 SAR data were presented. In addition, the effect of speckle filtering on the detection result was analyzed. Furthermore, the variations of threshold values by the proportion of the water body area in the whole image were quantitatively evaluated. In order to improve the binary classification performance, a new water body detection algorithm based on the bimodality test and the majority filtering is presented.
Recently, ground-penetrating radar (GPR) surveys have been actively carried out for precise subsurface void investigation because of the rapid increase of subsidence in urban areas. However, since the interpretation of GPR data was conducted based on the interpreter's subjective decision after applying only the basic data processing, it can result in reliability problems. In this research, to solve these problems, we analyzed the difference between the events generated from subsurface voids and those of strong diffraction sources such as the buried pipeline by applying the edge detection technique, which is one of image processing technologies. For the analysis, we applied the image processing technology to the GRP field data containing events generated from the cavity or buried pipeline. As a result, the main events by the subsurface void or diffraction source were effectively separated using the edge detection technique. In addition, since subsurface voids associated with the subsidence has a relatively wide scale, it is recorded as a gentle slope event unlike the event caused by the strong diffraction source recorded with a sharp slope. Therefore, the directional analysis of amplitude variation in the image enabled us to effectively separate the events by the subsurface void from those by the diffraction source. Interpretation based on these kinds of objective analysis can improve the reliability. Moreover, if suggested techniques are verified to various GPR field data sets, these approaches can contribute to semiautomatic interpretation of large amount of GPR data.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.31
no.6
/
pp.1105-1114
/
2021
Due to the recent surge in popularity of cryptocurrency, the threat of cryptojacking, a malicious code for mining cryptocurrencies, is increasing. In particular, web-based cryptojacking is easy to attack because the victim can mine cryptocurrencies using the victim's PC resources just by accessing the website and simply adding mining scripts. The cryptojacking attack causes poor performance and malfunction. It can also cause hardware failure due to overheating and aging caused by mining. Cryptojacking is difficult for victims to recognize the damage, so research is needed to efficiently detect and block cryptojacking. In this work, we take representative distinct symptoms of cryptojacking as an indicator and propose a new architecture. We utilized the K-Nearst Neighbors(KNN) model, which trained computer performance indicators as behavior-based dynamic analysis techniques. In addition, a K-means model, which trained the frequency of malicious script words for script similarity-based static analysis techniques, was utilized. The KNN model had 99.6% accuracy, and the K-means model had a silhouette coefficient of 0.61 for normal clusters.
Ground subsidence on urban roads is a social issue that can lead to human and property damages. Therefore, it is crucial to detect underground cavities in advance and repair them. Underground cavity detection is mainly performed using ground penetrating radar (GPR) surveys. This process is time-consuming, as a massive amount of GPR data needs to be interpreted, and the results vary depending on the skills and subjectivity of experts. To address these problems, researchers have studied automation and quantification techniques for GPR data interpretation, and recent studies have focused on deep learning-based interpretation techniques. In this study, we described a hyperbolic event detection process based on deep learning for GPR data interpretation. To demonstrate this process, we implemented a series of algorithms introduced in the preexisting research step by step. First, a deep learning-based YOLOv3 object detection model was applied to automatically detect hyperbolic signals. Subsequently, only hyperbolic signals were extracted using the column-connection clustering (C3) algorithm. Finally, the horizontal locations of the underground cavities were determined using regression analysis. The hyperbolic event detection using the YOLOv3 object detection technique achieved 84% precision and a recall score of 92% based on AP50. The predicted horizontal locations of the four underground cavities were approximately 0.12 ~ 0.36 m away from their actual locations. Thus, we confirmed that the existing deep learning-based interpretation technique is reliable with regard to detecting the hyperbolic patterns indicating underground cavities.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.375-378
/
2022
한계기업은 성장가능성이 있는 기업들에게 돌아가야 할 자금 및 지원정책을 기업의 연명수단으로 전략하게 될 가능성이 있어 비효율적 자원배분을 초래하게 되며 이는 궁극적으로는 경제성장의 제약을 유발하게 된다. 따라서 본 연구에서는 뉴스 데이터를 활용하여 이러한 한계기업을 초기에 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 연구결과, 뉴스 데이터를 활용하였을 경우, 그렇지 않은 경우보다 모든 지표가 우수한 것으로 나타나 실제적인 문제에서의 적용 타당성과 가능성을 보였다. 이를 통해 기업은 부실화된 정도를 사전에 예측하여 경영 전략 재수립을 위한 지표로 활용할 수 있을 것이며, 투자자는 리스크를 관리할 수 있는 수단으로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 토목분야에서 중요한 문제가 되는 기초 파일의 깊이 탐지와 관련하여 시추공 자력탐사의 적용성을 확인하기 위하여 시추공 자력탐사 모형 반응 계산 및 역산 알고리즘을 개발하였다. 모형 반응 계산은 시추공 자력탐사에 적합하고 삼성분 이상을 계산할 수 있도록 기존의 방법을 수정하였으며, 역산 알고리즘은 일반적인 자력탐사 자료 역산의 불안정성을 고려하여 광역적 최적화 기법의 하나임 ASA(Adaptive Simulated Annealing : Ingber, 1993)를 이용하였다. 개발된 모형 반응 및 역산 알고리즘을 간단한 모형 및 합성자료에 대해 적용한 결과 그 타당성을 검증할 수 있었다. 또한 실제 현장에서 부딪힐 수 있는 무작위 잡음을 첨가한 자료, 주변 파일의 영향 및 지표 구조물에 의한 영향을 고려한 복잡한 모형에 대해 기초 파일의 깊이를 탐지해 낼 수 있었으며, 이를 토대로 실제 현장 적용시 고려해야할 현장지침에 대해서도 고찰할 수 있었다. 마지막으로 실제 현장자료에 적용한 결과 실제 파일의 깊이를 역산해 낼 수 있음을 확인함으로써, 기초 파일의 깊이 탐지를 위한 시추공 자력탐사의 적용성 및 본 알고리즘의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.