• 설비공학논문집
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• 제20권4호
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• pp.252-259
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• 2008

The purpose of this study is to estimate the movement of microbial contaminant caused by bio-attack using bio-agent such as bacillus anthracis for preventing contaminant diffusion. multizone simulation was carried out in the case of three types of bio-attack scenario in the government building. Simulation results show that severe contaminant diffusion is brought about in all cases of bio-attack scenario in one hour, though pollution boundaries have different mode according to bio-attack scenarios. Simulation results also show that immune building technology such as filter and UVGI technology gives us powerful alternatives to meet the emergent situation caused by unexpected bio-attack.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.59-69
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• 2006

일반적으로 네트워크 공격은 단위 공격이 혼합된 시나리오 형태이다. 시나리오 공격은 광범위한 네트워크 환경에서 이루어지기 때문에 공격 범위가 분명하지 않아 공격과 관련 없어 보이는 불분명한 패킷들까지 분석이 요구된다. 이는 공격에 무관한 패킷들까지 분석에 가담시켜 공격 패턴 탐지를 보다 어렵게 하는 요인이다. 본 논문은 시나리오를 갖는 공격에서 공격에 관련된 패킷 분류를 돕는 공격 시나리오 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 분석대상 네트워크를 시뮬레이터의 가상환경으로 복제하고, 시나리오에 기반을 둔 공격 행위가 포함된 TCPDUMP패킷을 복제된 가상환경에서 시뮬레이션 할 수 있다. 이 시스템은 보안 관리자들이 공격 시나리오 패턴분석에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.1021-1030
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• 2021

본 논문은 현대의 복잡한 사이버 공격을 모사하는 훈련 시나리오를 효과적으로 표현하기 위한 모델인 S-CAFG(Stage-based Cyber Attack Flow Graph)를 제안하고 평가한다. 이 모델은 더 복잡한 시나리오 표현을 위해 기존 그래프 및 트리 모델을 결합하고 stage 노드를 도입했다. 평가는 기존 모델링 기법으로는 표현하기 어려운 시나리오를 제작하고 이를 S-CAFG로 모델링하는 방식으로 진행했다. 평가 결과, S-CAFG는 동시 공격, 부가적 공격, 우회 경로 선택 등 매우 복잡한 공격 시나리오를 효과적으로 표현할 수 있음을 확인했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.809-820
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• 2016

스마트그리드는 사물인터넷의 핵심 응용서비스이고, 그 중 가장 핵심적인 구성요소인 AMI((Advanced Metering Infrastructure)는 전기사업자와 소비자의 접점에 위치하고 있으며, 스마트 미터는 소비자의 전기사용을 기록하고 사업자에게 전달하는 역할을 한다. 본 논문에서는 스마트그리드에서 소비자와 직접 맞닿아 있는 스마트 미터를 중심으로 AMI에 대한 NESCOR에서 제시하고 있는 사이버공격 및 피해 시나리오를 기반으로 피해비용을 산정한다. 본 연구의 결과는 정책입안자나 전기사업자가 스마트그리드 관련 투자의사결정을 하는데 참고가 될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-74
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• 2011

본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.49-57
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• 2010

We extended a general attack tree to apply cyber attack model for network vulnerability analysis. We defined an extended cyber attack tree (E-CAT) which extends the general attack tree by associating each node of the tree with a transition of attack that could have contributed to the cyber attack. The E-CAT resolved the limitation that a general attack tree can not express complex and sophisticate attacks. Firstly, the Boolean expression can simply express attack scenario with symbols and codes. Secondary, An Attack Generation Probability is used to select attack method in an attack tree. A CONDITION-composition can express new and modified attack transition which a aeneral attack tree can not express. The E-CAT is possible to have attack's flexibility and improve attack success rate when it is applied to cyber attack model.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.217-228
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• 2020

The ROK Army must detect the enemy's location and the type of artillery weapon to respond effectively at wartime. This paper proposes a radar positioning model by applying a scenario-based robust optimization method i.e., binary integer programming. The model consists of the different types of radar, its available quantity and specification. Input data is a combination of target, weapon types and enemy position in enemy's attack scenarios. In this scenario, as the components increase by one unit, the total number increases exponentially, making it difficult to use all scenarios. Therefore, we use partial scenarios to see if they produce results similar to those of the total scenario, and then apply them to case studies. The goal of this model is to deploy an artillery locating radar that maximizes the detection probability at a given candidate site, based on the probability of all possible attack scenarios at an expected enemy artillery position. The results of various experiments including real case study show the appropriateness and practicality of our proposed model. In addition, the validity of the model is reviewed by comparing the case study results with the detection rate of the currently available radar deployment positions of Corps. We are looking forward to enhance Korea Artillery force combat capability through our research.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.725-736
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• 2010

최근에는 웹을 통한 서비스 증가와 더불어 이와 관련된 공격이 증가하고 있다. 또한, 웹 공격 형태는 공격을 성공시키기 위하여 여러 가지 공격을 사용하는 방법을 시도하고 있다. 이와 같이 웹 공격 방법이 다양화 되고 있는 추세이지만, 웹 공격을 방어하기 위한 방법에 관한 연구는 미비하다. 따라서 웹 어플리케이션을 보호하기 위해 웹 공격을 분류하고 이를 통하여 웹 공격의 특성을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는, 현재 웹 어플리케이션에서 수행되는 웹 공격의 특성을 파악하고, 이를 효과적으로 표현하는 방법을 제안한다. 공격이 가능한 웹 공격 시나리오를 다양하게 생성하여, 제안하는 표현 방법을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.1100-1118
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• 2021

In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.63-73
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• 2003

The major objective of this paper is to propose the method of attacker and host modeling for cyber-attack simulation. In the security modeling and simulation for information assurance, it is essential the modeling of attacker that is able to generate various cyber-attack scenarios as well as the modeling of host, which is able to represent behavior on attack concretely The security modeling and simulation, which was announced by Cohen, Nong Ye and etc., is too simple to concretely analyze attack behavior on the host. And, the attacker modeling, which was announced by CERT, Laura and etc., is impossible to represent complex attack excepting fixed forms. To deal with this problem, we have accomplished attacker modeling by adopted the rule-based SES which integrates the existing SES with rule-based expert system for synthesis and performed host modeling by using the DEVS formalism. Our approach is to show the difference from others in that (ⅰ) it is able to represent complex and repetitive attack, (ⅱ) it automatically generates the cyber-attack scenario suitable on the target system, (ⅲ) it is able to analyze host's behavior of cyber attack concretely. Simulation tests performed on the sample network verify the soundness of proposed method.