Recently, ransomware attacks have been infected through various channels such as e-mail, phishing, and device hacking, and the extent of the damage is increasing rapidly. However, existing known malware (static/dynamic) analysis engines are very difficult to detect/block against novel ransomware that has evolved like Advanced Persistent Threat (APT) attacks. This work proposes a method for modeling ransomware malicious behavior based on graph databases and detecting novel multi-complex malicious behavior for ransomware. Studies confirm that pattern detection of ransomware is possible in novel graph database environments that differ from existing relational databases. Furthermore, we prove that the associative analysis technique of graph theory is significantly efficient for ransomware analysis performance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.284-287
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2013
Recently target oriented attacks which target an enterprise and a government agency are increasing. The starting point of APT(Advanced Persistent Threat), called as target oriented attacks, is the spear phishing email that is personalized based on the information collected via Internet of the target personnel. It is known that 94% of target oriented attacks use spear phishing emails. Therefore, in this paper, we analysed spear phishing methods in detail and the characteristics and recent trends of spear phishing threats and proposed the effective prevention method of spear phishing for the end user.
작년까지 국내에서 대형 침해사고는 2년마다 발생하였으나, 올해 초 대규모 개인정보 유출 사고가 발생하면서 그 암묵적인 2년 룰은 깨졌다. 연이은 침해사고 발생으로 보안의 중요성은 크게 증대되고 있으며, 사이버 공격기술은 대응기술의 발전을 앞질러 빠르게 고도화되고 있고, 그에 대한 피해 또한 가파른 증가세를 보이고 있다. 이에 전 세계적으로 보안시장은 꾸준한 성장세를 보이고 있으며, IoT를 필두로 초연결 시대로 접어드는 시점에서 그 중요성은 날로 증대되고 있다. 전 세계적으로 특히 국내는 연이은 대형 보안사고를 경험해서인지 모르겠으나, 보안은 비용이라는 인식에서 벗어나, 경제적 사회적 비용 측면에서 꼭 필요한 요소라는 인식이 저변에 확대되고 있으며, 다른 분야에 비해 보안 투자는 꾸준히 증대되는 양상을 보이고 있다. 더 나아가 이제는 보안을 차세대 먹거리 산업으로써 육성하려는 정책이 마련되어 추진되고 있으며, 국가 차세대 ICT 신산업 육성 계획을 검토하는 과정에서도 보안이 꼭 고려되어야 하는 요소로 자리매김하고 있다. 이에 본 특집에서는 최근의 사이버 공격 양상과 국내 기술 및 시장 상황을 간략하게 살펴보고, 빅데이터 보안, APT 공격 대응기술, IoT 보안 등 우리가 글로벌 경쟁력을 가질 수 있는 보안 분야와 표준화 이슈에 대하여 살펴보고자 한다.
미래 군사력은 첨단 무기체계가 병력 위주의 군 구조를 대체할 것임은 자명하다. 이를 증명하듯 최근 국내 방위산업은 무기체계의 고도화 첨단화로 급속하게 성장하고 있으며 해외 수출도 성공적으로 진행 중이다. 그러나 컴퓨터 해킹 등 사이버 공격에 의한 방산 정보나 방위산업기술의 유출은 방위산업의 성장을 저해시킬 뿐 아니라 국가 안보까지 심대한 영향을 미친다. 국방부는 방산업체 사이버 보안을 위해 2010년부터 보안관제를 실시하고 있으나, 지능형 지속 위협(APT) 공격과 같은 최근의 공격 양상에 대응하기 위해서는 위협 정보를 다각적으로 수집 분석하는 노력이 필수적이다. 미국을 중심으로 한 선진국은 정보공유 분석센터(ISAC) 등 정보공유체계 구축을 통해 주요 기반시설의 사이버 보안을 강화하고 있으며 국내에서도 금융, 통신 분야 등을 시작으로 최근에는 의료 분야로 점차 확대되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 정보공유 분석센터 설립 사례와 국내 방산업체 보안관제 환경 분석을 통해 방산 정보공유 분석센터 설립 방안을 제안한다.
Smart-phone, PC or tablet platforms, such as smart terminals spread to the masses trying to capitalize. Smart TV also is increasing. In Korea, market size of TV is growing fast with growth of risk of hacking. In this paper, several kinds of Smart TV hacking cases are presented with the possibility of attacks against the vulnerability analysis and countermeasures. Most of the Linux operating system is open. Thus, it is vulnerable for latest hacking techniques. Most are based on the Linux OS to enhance security mount Sand-Box. However, bypass procedure using the technique, or APT attacks can avoid San-Box technique. New hacking techniques and a variety of ways will occur in the future. Therefore, this paper will develop Smart TV, and it analysis of a security threat and establishes better prepared in the future because new hacking attacks are expected to prepare more.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.1
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pp.31-37
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2015
As the forms of cyberattacks become diverse, there has been reported another case of exploiting vulnerabilities revealed while processing either a document or multimedia file that was distributed for attacking purpose, which would replace the traditional method of distributing malwares directly. The attack is based upon the observation that the softwares such as document editer or multimedia player may reveal inherent vulnerabilities on some specific inputs. The fuzzing methods that provide invalid random inputs for test purpose could discover such exploits. This paper suggests a new fuzzing method on document applications that could work in mobile environments, in order to resolve the drawback that the existing methods run only in PC environments. Our methods could effectively discover the exploits of mobile applications, and thus could be utilized as a means of dealing with APT attacks in mobile environments.
The development of communication method for a variety of intelligent automobiles are delivering comfortable and safe information. However the development of such communication method must also think about security. Even the update of navigation to be used for intelligent automobiles uses the wireless updating methods but the updating methods currently being used has no reliable security measures. The navigation communications used in the intelligent automobiles are being provided with TTI(Traffic and Travel Information) service using a variety of methods by the countries. In the case of Korea, most are based on T-DMB using the TPEG method for transmitting the information. By identifying the characteristics on the navigation wireless update, a security solution is proposed for delivering the reliable update information after creating the attack scenario.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.2
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pp.353-371
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2014
We already have seen many studies and articles about the methodology responding the security risks and threats. But we still have some controversial subjects to be settled. Now, we are living in the era that we should focus on how to use the security systems instead of how to make it. In this point of view, a company need to find out the answer for these questions, which security risks have to be handled in a corporate, which system is better for responding the security threats, and how we can build necessary security architecture in case of developing systems. In this article, we'd like to study on-site scenarios threatening the corporate assets, the limit on dealing with these threats, and how to consolidate the security events and information from enormous assets. Also, we'd like to search for the direction form the actual cases which have shown the desired effect from converging the assets and network informations.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.1045-1054
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2021
As APT attacks become more frequent and sophisticated, not only the advancement of the security systems but also the competence of the cybersecurity officers of each institution that operates them is becoming increasingly important. In a large-scale cyber defence exercise with many blue teams participating and many systems to simulate and defend against, it should be possible to simulate attacks to generate various attack patterns, network payloads, and system events. However, if one RT framework is used, there is a limitation that it can be easily detected by the blue team. In the case of operating multiple RT frameworks, a lot of time and effort by experts for exercise setup and operation for each framework is required. In this paper, we propose iRF(integrated RT framework) that can automatically operate large-scale cyber defence exercise by integrating a number of open RT frameworks and RT frameworks created by ourselves.
Recently network based attack technologies are rapidly advanced and intelligent, the limitations of existing signature-based intrusion detection systems are becoming clear. The reason is that signature-based detection methods lack generalization capabilities for new attacks such as APT attacks. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being actively conducted. However, in the actual network environment, attack samples are collected very little compared to normal samples, resulting in class imbalance problems. When a supervised learning-based anomaly detection model is trained with such data, the result is biased to the normal sample. In this paper, we propose to overcome this imbalance problem through One-Class Anomaly Detection using an auto encoder. The experiment was conducted through the NSL-KDD data set and compares the performance with the supervised learning models for the performance evaluation of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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