딥뉴럴네트워크는 머신러닝 분야 중 이미지 인식, 사물 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플(Adversarial example)에 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 샘플에 최소한의 noise를 넣어서 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하게 하는 샘플이다. 그러나 이러한 적대적 샘플은 원본 샘플간의 최소한의 noise을 주면서 동시에 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 샘플을 생성하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 어떠한 경우에 최소한의 noise가 아니더라도 신속하게 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 공격이 필요할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 딥뉴럴네트워크를 공격하는 것에 우선순위를 둔 신속한 오인식 샘플 생성 공격을 제안하고자 한다. 이 제안방법은 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않고 딥뉴럴네트워크의 오인식에 중점을 둔 noise를 추가하는 방식이다. 따라서 이 방법은 기존방법과 달리 별도의 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않기 때문에 기존방법보다 생성속도가 빠른 장점이 있다. 실험데이터로는 MNIST와 CIFAR10를 사용하였으며 머신러닝 라이브러리로 Tensorflow를 사용하였다. 실험결과에서, 제안한 오인식 샘플은 기존방법에 비해서 MNIST와 CIFAR10에서 각각 50%, 80% 감소된 반복횟수이면서 100% 공격률을 가진다.
버퍼오버플로우 취약점을 이용한 공격기법을 예방하기 위해서 그 동안 많은 연구가 진행되었으며, 여러 가지 탐지기술과 보안패치 등의 노력이 진행되었음에도 불구하고, 여전히 시스템 보안에 있어 가장 중요한 이슈로 지목되고 있는 이유는 아직까지도 프로그램 개발 시 버퍼오버플로우에 취약한 함수와 라이브러리를 이용하여 프로그램을 개발하고 있다는 점과 실제 버퍼오버플로우 취약점이 노출되어 시스템이 공격받은 후에 패치가 이루어진다는 점이다. 본 연구에서는 버퍼오버플로우 예방을 위한 하드웨어적인 보호기법으로 캐시레벨 기반의 리턴주소 스택을 이용한 버퍼오버플로우 보호기법에 대한 연구를 진행하였다. 제안한 스택구조의 성능평가는 SimpleScalar 시뮬레이터를 이용하여 진행하였으며, 본 연구에서 제안한 보호기법은 기존 버퍼오버플로우 취약점을 완벽히 보호할 수 있으며, 일부의 프로그램을 제외한 대부분의 프로그램에서 성능상의 차이가 발견되지 않은 시스템을 개발하였다.
차량에서 중요 기능들을 탑재하고 있는 ECU(Electric Control Unit)들 간에 메시지를 주고받는데 하나의 내부 통신망(CAN BUS)으로 연결되어있으나, 이 네트워크는 외부에서 쉽게 접근이가능하여 의도하지 않게 공격자로부터 공격을 받을 수 있게 되면서 이와 관련하여 외부로부터 공격에 대한 가능성을 검증하기 위하여 공격에 사용될 수 있는 도구들을 개발하였다. 그러나 이를 개발하기 위한 시간적 비용이 발생하고, 공격에 사용될 CAN 메시지를 찾기 위하여 실제 자동차에서 분석하는 시간도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 공개되어있는 Sulley라는 도구를 이용하여 공격에 필요한 테스트 케이스 생성하는 방법을 제안하면서 공격에 사용될 CAN 메시지 찾는 방법을 설명한다. Sulley에서 제공하는 라이브러리 파일에 CAN 메시지의 데이터 생성 라이브러리 추가시킨 다음 Sulley을 실행시키는 파일과 정의하는 파일을 CAN 통신 환경 설정 및 메시지 규칙에 맞게 작성하여 Sulley을 실행시킨다. 제안한 방법론을 실제 자동차에 적용시켜 실험을 수행한 결과, Sulley을 통한 CAN 메시지 퍼징하여 생성된 테스트 케이스들을 자동차에 보낸 결과 별도의 개발한 도구 필요 없이 자동차를 동작시켰다.
컴퓨터 시스템의 안전성을 위협하는 주요 취약점으로 메모리 관련 취약점이 알려져 있으며, 최근 들어 이러한 메모리 취약점을 이용한 시스템 상에서의 실제 공격 또한 증가하고 있다. 이에 따라 시스템을 보호하기 위해서 다양한 메모리 보호 메커니즘들이 연구되고 운영체제를 통해 구현되어 왔지만, 더불어 이를 우회할 수 있는 공격 기법들 또한 발전하고 있다. 특히 버퍼 오버플로우 공격은 Return to Library, Return-Oriented Programming 등의 공격 기법으로 발전되어왔으며, 최근에는 Return-Oriented Programming 공격 기법에 대한 보호 방법 등의 연구로 인해 이를 우회하는 Jump-Oriented Programming 공격 기법이 등장하였다. 따라서 본 논문에서는 메모리 관련 공격 기법 중 최근 등장한 Jump-Oriented Programming 공격 기법에 대해 살펴보고, 이에 대한 특징을 분석한다. 또한, 분석된 특징을 통한 바이너리 수준에서의 탐지 메커니즘을 제안하고, 실험을 통해 제안하는 방법이 Jump-Oriented Programming 공격에 대한 탐지가 가능함을 검증한다.
전통적인 악성코드 탐지 기술은 알려진 악성코드를 수집하고 특성을 분석한 후, 분석된 정보를 블랙리스트로 생성하고, 이를 기반으로 시스템 내의 프로그램들을 검사하여 악성코드 여부를 판별한다. 그러나 이러한 접근 방법은 알려진 악성코드의 탐지에는 효과적일 수 있으나 알려지지 않았거나 기존 악성코드의 변종에 대해서는 효과적으로 대응하기 어렵다. 또한, 시스템 내의 모든 프로그램을 감시하기 때문에 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 악성코드의 주요 행위를 분석하고 대응하기 위한 다양한 방안들이 제안되고 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일에 접근하여 암호화한다. 이러한 동작특성을 이용하여 시스템의 사용자 파일에 접근하는 정상적인 프로그램들을 화이트리스트로 관리하고 파일 접근을 제어하는 방안이 제안되었다. 그러나 화이트리스트에 등록된 정상 프로그램에 DLL(Dynamic-Link Library) 삽입 공격을 수행하여 악성 행위를 수행하게 할 수 있다는 문제점이 지적되었다. 본 논문에서는 화이트리스트 기반 접근통제 기술이 이러한 DLL 삽입 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.119-131
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2013
With the explosive growth of computer networks, many remote service providing servers and multi-server network architecture are provided and it is extremely inconvenient for users to remember numerous different identities and passwords. Therefore, it is important to provide a mechanism for a remote user to use single identity and password to access multi-server network architecture without repetitive registration and various multi-server authentication schemes have been proposed in recent years. Recently, Tsaur et al. proposed an efficient and secure smart card based user authentication and key agreement scheme for multi-server environments. They claimed that their scheme satisfies all of the requirements needed for achieving secure password authentication in multi-server environments and gives the formal proof on the execution of the proposed authenticated key agreement scheme. However, we find that Tsaur et al.'s scheme is still vulnerable to impersonation attack and many logged-in users' attack. We propose an extended scheme that not only removes the aforementioned weaknesses on their scheme but also achieves user anonymity for hiding login user's real identity. Compared with other previous related schemes, our proposed scheme keeps the efficiency and security and is more suitable for the practical applications.
OpenSSL은 보안 통신 프로토콜인 SSL을 구현한 공개 소스 기반의 라이브러리이다. 하지만, 이 라이브러리는 리눅스 혹은 유닉스 운영체제에서 공유 라이브러리 형식으로 사용될 때 보안 정보를 쉽게 노출할 수 있다는 취약점이 있다. 본 논문은 이런 취약점을 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 실행중인 클라이언트 프로그램에 공격 코드를 주입하여 SSL 핸드셰이크 단계에서 보안 취약점을 다음과 같이 공격한다. 첫째, 클라이언트가 서버에게 지원 가능한 암호 알고리즘의 목록을 전송할 때 그 목록의 모든 알고리즘을 임의로 지정한 알고리즘으로 교체한다. 이 교체는 암호 알고리즘의 목록을 수신한 서버로 하여금 지정한 암호 알고리즘을 선택하도록 한다. 둘째, 암복호화에 사용되는 암호 키를 생성 과정에서 가로채고, 그 암호 키를 외부 공격자에게 전송한다. 그 후 외부 공격자는 지정한 암호 알고리즘과 가로챈 암호키를 사용하여 송수신된 암호 데이터를 복호화한다. 제안하는 기법의 실현성을 보이기 위해 본 논문은 리눅스에서 OpenSSL 공유 라이브러리를 사용하는 ftp 클라이언트가 서버로 전송하는 암호화된 로그인(login) 정보를 가로채 복호화하는 실험을 수행하였다.
유닉스 계열 시스템 환경에서 GOT 변조(GOT overwrite) 공격은 소프트웨어 권한 탈취를 위한 전통적인 제어흐름 탈취 기법 중 하나이다. 그 동안 GOT 변조를 방어하기 위한 몇 가지 기법들이 제안되었는데, 그 중 프로그램 로딩 단계에서 GOT 영역을 읽기전용 속성으로 메모리 배치하여 실행 시간에 GOT 변조를 원천적으로 차단하는 Full Relro(Relocation Read only) 기법이 가장 효과적인 방어기법으로 알려져 왔다. 하지만, Full Relro 기법은 로딩 시간의 지연을 가져와 시작 성능에 민감한 프로그램의 적용에는 제약이 있고, 라이브러리에 적용시 의존 라이브러리에 의한 연쇄적인 로딩 지연 문제 등으로 라이브러리에는 현재 적용되지 않고 있다. 또한, LLVM을 포함한 다수의 컴파일러들은 Full Relro 기법을 기본 적용하지 않아 실행환경의 프로그램은 GOT 공격에 여전히 취약하다. 이 논문에서는 현재 코드 재사용 공격 방어를 위해 가장 적합한 기법으로 인식되고 있는 CFI(Control Flow Integrity) 기법을 사용한 GOT 보호 장치를 제안한다. LLVM을 기반으로 본 기법을 구현하고 binutils-gdb 프로그램 그룹에 적용해 보안성, 성능, 호환성 등을 평가하였다. 본 CFI 기반 GOT 보호 장치는 우회하기 어렵고, 빠르며 기존 라이브러리 프로그램과도 호환되어 적용가능성이 높다.
최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다
최근 들어, 웹 응용의 하나로 이미지를 통합 관리하는 이미지 거래소(Image Stock), 이미지 도서관(Image Library)과 같은 응용들이 많이 만들어 지고 있다. 이미지의 등록, 관리, 검색에는 주로 이미지 해쉬라는 기술이 구분자(Identifier)로서 쓰이며 해쉬의 분별력을 높이기 위한 연구들이 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 계층적 히스토그램을 이용한 GLOCAL(Global to Local) 이미지 해쉬 생성 방법을 제안하였다. 많은 연구들이 이미지 처리 및 기하학적 공격에 강한 히스토그램 기반의 이미지 해쉬 기법들을 제안하였으며 제안된 논문에서는 GLOCAL 해쉬 생성과 가중치(Weighting Factor)를 적용하여 해쉬의 안정성을 높이는데 기여하였다. GLOCAL 해쉬 생성 방법에 의해 기존의 알고리즘들은 좀더 풍부한 길이의 이미지 해쉬를 생성하였다. 즉, 이미지 해쉬의 근본 목적인 Identification과 Discrimination 이라는 두 가지 목적을 잘 달성하였으며 그 결과는 통계학적 가설 검정 (Statistical Hypothesis Testing)을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였으며 대부분의 공격종류에 대해 제안된 알고리즘이 향상된 성능을 보여줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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