• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.662-665
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• 2001

기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.11
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• pp.727-732
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• 2015

These days, many researchers are working on Future Internet and a new networking paradigm called Software Defined Networking draws a great attention. In this paper, we redefine Software Defined Networking as Service Defined Networking which means that packets are categorized according to types of services. By using Service Defined Networking, we are not only dealing with the way to utilize the network resources efficiently but we also propose an algorithm to minimize the waiting time for packets to be delivered. This proposed algorithm can solve the delay problem, one of the most significant problems caused by network congestion. Also, since we are adopting Service Defined Networking, network resource utilization can be improved compared to the existing network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.531-534
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• 2022

승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1233-1236
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• 2009

현재 다량의 네트워크 대역폭을 소모하는 응용 프로그램 트래픽을 확인하고 분류하는데 많은 방법들이 사용되고 있지만 정통적인 트래픽 분류 방법론인, 포트 번호, ip 등 등의 헤더 정보만으로는 응용 프로그램의 트랙픽을 정확하게 분류하지 못한다. 최근 동적인 포트 번호를 사용하는 새로운 트래픽 응용의 등장과 방화벽을 통과하기 위한 포트번호 변경으로 인하여 전통적인 TCP/UDP 헤더 기반의 트랙픽 분류 방법은 부정확해지고 있다. 이러한 트래픽을 정확하게 식별하고 분류하기 위해서는 패킷의 페이로드 내용에 대한 조사도 병행되어야 하고 시그니처 기반의 식별 방법을 사용하여야 한다. 하지만 이 방법은 정확도가 높은 반면 시그니처의 목록을 매번 최신 상태로 유지하여야 하는 단점과 길어지는 탐색 시간에 따른 시스템 부하의 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 향상시키는 목적으로 새로운 시그니처 기반의 해쉬 테이블에 캐시를 이용한 방법론인 효율적인 알고리즘을 제안하고 시그니처의 자료구조와 실제 패킷과 시그니처의 비교 방식을 수정함으로써 효율성을 높이는데 목적을 두고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1125-1128
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• 2003

네트워크의 급속한 발전으로 인해 이제는 생활의 중요한 요소로 자리 잡고 있는 현재의 시점에서, 악의적으로 네트워크에 심각한 피해를 끼치는 사례 또한 증가하고 있다. 따라서 이러한 피해로부터 네트워크나 종단 호스트를 보호해야한 필요성이 매우 높아지고 있다. 하지만, 현재의 보안 시스템으로는 DDoS 공격 시 이에 빠르게 대처하여 시스템을 보호하기에는 많은 문제점을 안고 있으므로, DDoS 공격을 받기 이전에 패킷을 필터링하고 패킷 양을 조절해 주어야 할 필요가 있다. 이에 네트워크에 유입되는 패킷을 분류하여 처리하는 보다 향상된 패킷 필터링 기법을 사용하여 DDoS와 같은 공격에 대해 유연하게 대처하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.6
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• pp.497-509
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• 2008

Various algorithms and architectures for efficient packet classification have been widely studied. Packet classification algorithms based on a decision tree structure such as HiCuts and HyperCuts are known to be the best by exploiting the geometrical representation of rules in a classifier. However, the algorithms are not practical since they involve complicated heuristics in selecting a dimension of cuts and determining the number of cuts at each node of the decision tree. Moreover, the cutting is not efficient enough since the cutting is based on regular interval which is not related to the actual range that each rule covers. In this paper, we proposed a new efficient packet classification algorithm using a range cutting. The proposed algorithm primarily finds out the ranges that each rule covers in 2-dimensional prefix plane and performs cutting according to the ranges. Hence, the proposed algorithm constructs a very efficient decision tree. The cutting applied to each node of the decision tree is optimal and deterministic not involving the complicated heuristics. Simulation results for rule sets generated using class-bench databases show that the proposed algorithm has better performance in average search speed and consumes up to 3-300 times less memory space compared with previous cutting algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.4 s.32
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• pp.173-178
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• 2004

A network of Asynchronous Transfer Mode (ATM) will be required to carry the traffics(CVR, VBR, UBR. ABR) generated by a wide range of services ATM services the Quality-of-Service (QoS) management of traffice sources and bandwidth. Besides efficiency and throughput, the security services are achieved in the traffic sent in ATM network. In this paper, the scheduler evaluate and the packets sent in ATM security group. The scheduler transmits the safty packet, drop the unsafty packet and evaluate mark packet as the requirement of the delay. In this paper, we propose the scheduling algorithm of mark packet which evaluates the packet. The suggested model performance of the firewall switch is estimate simulation in terms of the delay by computer.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.141-142
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• 2019

본 논문에서는 Zigbee 네트워크 환경에서 Zigbee 라우터가 다양한 종류의 패킷을 전송받을 때 패킷의 종류에 따라 발생하는 처리 대기열의 처리 지연을 줄이기 위하여 각 종류의 패킷마다 서로 다른 대기열을 두고 라우팅하는 기법을 제안하였다. 이 전에는 네트워크 디바이스의 성능으로 인하여 대기열을 다루는 다양한 방법이 제안되었으나, 대기열을 분리하여 처리하는 방법에 대해서는 한계가 있었다. 본 논문에서는 패킷을 제어, 실시간, 일반 패킷으로 분류하여 이를 서로 다른 대기열에 수용하고 처리함으로써 패킷 종류에 따라 타 패킷에 발생하는 처리 지연을 줄여 네트워크 효율을 향상 시킨다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.1
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• pp.103-115
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• 2007

The vulnerability issue on IEEE 802.1x wireless LAN has been permits the malicious attack such as Auth/Deauth flooding more serious rather than we expected. Attacker can generate huge volume of malicious traffic as the same methods on existing wired network. The objective of wireless IP Traceback is to determine the real attack sources, as well as the full path taken by the wireless attack packets. Existing IP Traceback methods can be categorized as proactive or reactive tracing. But, these existing schemes did not provide enhanced performance against DoS attack on wireless traffic. In this paper, we propose a 'TTL based advanced Packet Marking' mechanism for wireless IP Packet Traceback with wireless Classification function. Proposed mechanism can detect and control DoS traffic on AP and can generate marked packet for reconstructing on the real path from the non-spoofed wireless attack source, by which we can construct secure wireless network based on AP with enhance traceback performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.4B
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• pp.245-257
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• 2012

As one of the most challenging tasks in designing the Internet routers, packet classification is required to achieve the wire-speed processing for every incoming packet. Packet classification algorithm which applies binary search on trie levels to the area-based quad-trie is an efficient algorithm. However, it has a problem of unnecessary access to a hash table, even when there is no node in the corresponding level of the trie. In order to avoid the unnecessary off-chip memory access, we proposed an algorithm using Bloom filters along with the binary search on levels to multiple disjoint tries. For ACL, FW, IPC sets with about 1000, 5000, and 10000 rules, performance evaluation result shows that the search performance is improved by 21 to 33 percent by adding Bloom filters.