• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.2
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• pp.16-25
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• 2009

네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.766-768
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• 2001

정보통신의 질적 양적 팽창과 더불어 컴퓨터 시스템에 대한 침입 또한 증가하고 있다. 침입탐지시스템은 이를 해결하기 위한 대표적인 수단으로, 최근 관련된 연구의 방향이 오용탐지 기법에서 비정상 행위탐지 기법으로 옮겨가고 있는 상황이다. HMM(Hiddem Markov Model)은 비정상행위탐지 기법에 사용되어 다양한 척도(measure)에 대한 정상행위를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이다. 다양한 척도의 결과값들로부터 침입을 판정하는 방법에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 SOM(self organizing map)을 통해 축약된 데이터를 HMM으로 모델링한 비정상행위기반 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 침입판정 방법을 제시한다. 실험결과 척도에 따른 결과들의 기계적 결합보다 향상된 결과를 얻었으며, 퍼지 관련 파라메터의 개선을 통해 더욱 좋은 효과를 기대할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2025-2028
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• 2003

다양한 위협과 침입공격에 노출되어 있는 조직의 경우, 특정 제품에서 제공하는 한정된 침입탐지패턴의 한계를 극복하여 침입사건을 효과적으로 탐지하여 대응하기 위하여 이기종 침입탐지시스템 설치 및 운용이 요구된다. 이기종 침입탐지시스템 운용은 침입탐지 감사데이터 포맷이 제품별로 상이하고, 두개 제품 이상에 구현된 동일한 침입탐지 패턴이라도 설계의 차이점에 기인하여 오판률 가능성이 증가할 가능성이 있으며, 특히 탐지사건에 대한 대응으로 e-mail, SMS 등을 이용할 경우 중복 탐지로 인한 과도한 대응 등의 문제점이 있을 수 있으므로 이기종 침입탐지시스템 운영 환경에 적합한 기종간 통합 및 대응 모델과 관련 모듈 설계에 관한 연구가 필요하다 본 논문에서는 최근 연구되는 Aggregation 및 Correlation 개념을 적용하여 이기종 침입탐지시스템 운용 환경에서 침입탐지패턴 통합 및 대응을 위한 요구사항을 도출하고 통합 및 대응을 위한 IPMAC 모델 및 탐지알고리즘을 제시하여 관련 모듈을 설계 및 구현한 결과를 제안한다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.318-320
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• 1999

정보시스템의 보호를 위한 침입탐지의 방법으로 오용탐지와 비정상행위 탐지방법이 있다. 오용탐지의 경우는 알려진 침입 패턴을 이용하는 것으로 알려진 침입에 대해서는 아주 높은 탐지율을 나타내지만 알려지지 않은 침입이나 변형패턴에 대해서는 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 반면 비정상행위 탐지는 정상행위 모델링을 통해 비정상패턴을 탐지하는 것으로 알려지지 않은 패턴에 대해서도 탐지할 수 있는 장점이 있는데 국내외적으로 아직까지 널리 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 BSM으로부터 얻은 다양한 정보를 추출하고 이러한 정보를 자기조직화 신경망을 이용하여 축약함으로써 고정된 크기의 순서정보로 변환하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 고정크기의 순서정보는 비정상행위 탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1571-1574
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• 2008

서비스 거부 공격은 현재의 서비스를 불법적으로 중단시켜 여러 사용자의 접근을 제한하는 공격 방법이다. 이러한 서비스 거부 공격 탐지 기법에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔지만 기존의 네트워크 기반의 공격 탐지 기법은 많은 문제점을 낳고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 탐지기법의 취약점을 보완하기 위해 호스트기반의 데이터를 이용해 더 효과적으로 서비스 거부 공격을 탐지할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.3
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• pp.615-625
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• 2015

This paper proposes new methods and examples for improving fraud detection rules based on banking customer's transaction behaviors focused on anomaly detection method. This study investigates real example that FDS(Fraud Detection System) regards fraudulent transaction as legitimate transaction and figures out fraudulent types and transaction patterns. To understanding the cases that FDS regard legitimate transaction as fraudulent transaction, it investigates all transactions that requied additional authentications or outbound call. We infered additional facts to refine detection rules in progress of outbound calling and applied to existing detection rules to improve. The main results of this study is the following: (a) Type I error is decreased (b) Type II errors are also decreased. The major contribution of this paper is the improvement of effectiveness in detecting fraudulent transaction using transaction behaviors and providing a continuous method that elevate fraud detection rules.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2411-2420
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• 2000

Far detecting variaus camputer intrusians effectively, many researches have develaped the misuse based intrusian detectian systems. Recently, warks related ta anamaly detectian, which have impraved the drawback .of misuse detectian technique, have been under focus. In this paper, a new clustering algarithm based an support constraint far generating user's narmal activity patterns in the anamaly detectian can praposed. It can grant a user's activity .observed recently ta mare weight than that .observed in the past. In order that a user's anamaly can be analyzed in variaus angles, a user's activity is classified by many measures, and far each .of them user's narmal patterns can be generated. by using the proposed algarithm. As a result, using generated narmal patterns, user's anamaly can be detected easily and effectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.457-458
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• 2007

우리는 동영상에서 낮은 연산량으로 강인하게 움직이는 물체를 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 움직이는 물체를 탐지하기 위한 많은 방법들이 제안되었는데, 각각의 방법은 접근 방법에 따라 탐지 성능과 처리속도에 trade-off가 존재한다. 최근 폭넓게 사용되고 있는 가우시안 혼합모델을 이용한 배경모델생성 법의 경우 탐지성능은 우수하나 연산량이 많고, 차영상(Temporal difference)을 이용한 방법은 연산량은 적으나 노이즈에 민감하게 반응한다. 또한 알고리즘 특성상 탐지된 물체에 Hole과 Ghost가 발생하는 문제가 있다. 우리는 이러한 단점들을 극복하기 위해 이 두 가지 알고리즘을 효율적으로 결합하여 움직이는 물체를 탐지하였다. 실험은 사람, 차, 오토바이와 같이 실외환경에서 흔히 움직이는 물체로 탐지되는 요소들이 다양한 환경에서 실시하였으며, 실험한 결과 배경영역에서 발생하는 노이즈는 효과적으로 제거하면서 움직이는 물체를 탐지하였다.