• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.568-570
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• 2005

아바타는 최근 각광 받고 있는 기술로서 다양한 분야에서 많은 활용 및 발전이 기대된다. 현재 아바타 행위 표현 및 제어를 위해 다양한 기법들이 연구되고 있으나, 대부분 객체와의 상호작용이 결여된 아바타 자체의 동작을 대상으로 하고 있다. 그러나 가상환경에서 아바타를 활용하기 위해서는 여러 객체와의 상호작용을 통한 행위가 필수적으로 요구되며, 이에 대한 아바타-객체간의 행위 모델 및 스크립트에 대한 연구가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 3D 가상환경에서 아바타의 제어를 보다 용이하게 하기 위해서 아바타-객체 행위 표현을 위해 객체기반 아바타 행위 표현 및 제어 스크립트를 정의하였다. 제안 모델에서 는 단순히 객체가 모든 행위를 사용자에게 나열하는 것이 아니라, 객체 상태에 따라 사용가능한 적합한 행위를 사용자에게 제공하기 위해서 컨텍스트에 기반한 객체-아바타 행위 모델을 제안하고 있다. 제안 기법을 실제 3D 환경와 프로토타입 시스템으로 구현해본 결과, 사용자는 제안 객체 모델의 컨텍스트에 따라 변화하는 객체의 행위 인터페이스를 통하여 보다 용이하게 아바타-객체간의 행위를 제어할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.28 no.5
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• pp.1153-1160
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• 2018

As the number of online game users increases and the market size grows, various kinds of cheating are occurring. Game bots are a typical illegal program that ensures playtime and facilitates account leveling and acquisition of various goods. In this study, we propose a method to detect game bots based on user action time interval (ATI). This technique observes the behavior of the bot in the game and selects the most frequent actions. We distinguish between normal users and game bots by applying Machine Learning to feature frequency, ATI average, and ATI standard deviation for each selected action. In order to verify the effectiveness of the proposed technique, we measured the performance using the actual log of the 'Aion' game and showed an accuracy of 97%. This method can be applied to various games because it can utilize all actions of users as well as character movements and social actions.

• Review of KIISC
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• v.15 no.5
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• pp.15-22
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• 2005

선거는 민주주의 사회에서 가장 중요한 사회적 행위 중의 하나이다. 여러 사회적 행위의 전자화를 위해서 정보보호 기술이 접목되고 있으며, 아직까지 개인의 익명성과 관련된 선거, 현금과 같은 분야는 매우 많은 요구사항으로 인하여 전자화 되지 못 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 규모가 큰 선거에서의 전자 선거 기법 도입을 위한 다양한 요구사항들을 분석하고, 전자선거 기법 구현시의 문제점 및 투표 및 개표 시스템의 전자화와 관련된 연구 동향을 알아본다. 또한, 부인봉쇄 서명 기법을 적용하여 전자선거에서의 투표자 중심의 요구사항을 만족하며 투표권에 대한 부인봉쇄 다중서명을 생성하도록 함으로써 보다 공정한 전자선거가 될 수 있는 인터넷 기반 전자선거 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.805-808
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• 2002

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.520-522
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• 2004

최근 인터넷의 발달과 더불어 사이버 공간을 이용한 활용 분야가 나날이 발전하고 있으며 이중 아바타 활용기술 분야도 그 중의 하나이다. 그러나 현재 아바타 행위 표현 및 제어에는 체계적이고 표준적인 접근 방식이 결여되어 있어 아바타 행위 표현의 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 도메인 환경에서 아바타의 제어를 보다 쉽게 하기 위해 아바타 행위 표현의 계층적인 접근 방식을 제안하였다. 먼저 작업레벨에서는 특정 도메인에서 필요한 작업을 수행하기 위한 행위들을 정의하고 이들은 도메인 환경에 종속되지 않는 일반적인 아바타의 상위 레벨의 모션들을 이용하여 수행된다. 마지막 단계인 하위레벨 모션에서는 표준기반의 아바타 구조인 H-ANIM에 따라 아바타의 각 부분을 제어한다. 이와 같은 접근 방식을 통하여 사용자 측면에서 보다 쉽게 아바타의 행위를 제어할 수 있으며, 표준형식(XML)언어를 이용하여 확장 및 호환이 가능하다. 향후 연구로는 아바타의 작업 입력을 위한 사용자 인터페이스 개발 및 아바타와 도메인 환경내의 객체간의 상호작용을 통한 아바타 제어기법 등이 요구된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.13 no.2
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• pp.99-106
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• 2003

Intrusions pose a serious security risk in a network environment. For detecting the intrusion effectively, many researches have developed data mining framework for constructing intrusion detection modules. Traditional anomaly detection techniques focus on detecting anomalies in new data after training on normal data. To detect anomalous behavior, Precise normal Pattern is necessary. This training data is typically expensive to produce. For this, the understanding of the characteristics of data on network is inevitable. In this paper, we propose to use clustering and association rules as the basis for guiding anomaly detection. For applying entropy to filter noisy data, we present a technique for detecting anomalies without training on normal data. We present dynamic transaction for generating more effectively detection patterns.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.2
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• pp.69-80
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• 2003

Program Behavior Intrusion Detection Technique analyses system calls that called by daemon program or root authority, constructs profiles, and detectes modificated anomaly intrusions effectively. In this paper, the relation among system calls of processes is represented by bayesian network and Multiple Sequence Alignment. Program behavior profiling by Bayesian Network classifies modified anomaly intrusion behaviors, and detects anomaly behaviors. we had simulation by proposed normal behavior profiling technique using UNM data.

• 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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• 2002.11b
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• pp.999-1002
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• 2002

기존의 바이러스 및 악성 코드 백신의 탐지 기법은 대부분 시그너쳐 기반의 패턴 매칭 기법을 사용하고 있다. 이러한 기법의 단점은 새로운 악성 코드가 발생하면 사용자가 매번 시그너쳐를 업데이트를 해야 탐지가 가능하며, 시그너쳐의 업데이트 없이는 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드를 탐지할 수 없다는 것이다. 따라서 이와 같은 패턴 매칭 기법의 단점을 보완하고자 각각의 악성 코드 종류에 따른 시그너쳐를 이용한 탐지 기법이 아닌 악성 행위별 패턴를 이용하여 탐지를 한다면 기존의 기능을 포함한 알려지지 않은 바이러스 및 악성 코드 등을 탐지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템 모니터링을 통하여 악성 행위별 패턴 분석 및 결과에 대해 기술한다.