SIP 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 편리함과 저렴한 통신비용으로 사용자 수가 급증하고 있다. 하지만 Text 형태의 SIP 헤더 정보를 UDP 방식으로 전송하기 때문에 손쉽게 위변조 할 수 있으며, 최근 SIP를 통해 제공되는 다양한 형태의 부가서비스에 대한 보안 위협이 증가하고 있다. FMC 폰을 통해 제공되는 동시착신, 착신전환, 3인통화 등과 같은 부가서비스에 대한 공격을 통해 과금우회 공격 등을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 FMC 환경에서 제공되는 주요 SIP 부가서비스를 대상으로 각각의 취약성에 대해 조사 분석하였으며, 분석된 내용을 중심으로 SIP 기반 인터넷전화 부가서비스에 대한 공격 시나리오를 단계별로 설계 및 개발하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
The major objective of this paper is to analyze network vulnerabilities using the SIMVA (SIMualtion-based Vulnerability Analyzer). SIMVA is capable of monitor network status and analyze vulnerabilities automatically. To do this, we have employed the advanced modeling and simulation concepts such as SES/MB (System Entity Structure / Model Base) framework, DEVS (Discrete Event System Specification) formalism, and experimental frame for developing network security models and simulation-based analysis of vulnerability. SIMVA can analyze static vulnerability as well as dynamic vulnerability consistently and quantitatively. In this paper, we verified and tested the capability of application of SIMVA by slammer worm attack scenario.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권3호
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pp.271-287
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2015
In this article, a more generalized form of the impact time and angle control guidance law is proposed based on the linear quadratic optimal control methodology. For the purpose on controlling an additional constraint such as the impact time, we introduce an additional state variable that is defined to be the jerk (acceleration rate). Additionally, in order to provide an additional degree of freedom in choosing the guidance gains, the performance index that minimizes the control energy weighted by an arbitrary order of time-to-go is considered in this work. First, the generalized form of the impact angle control guidance law with an additional term which is used for the impact time control is derived. And then, we also determine the additional term in order to achieve the desired impact time. Through numbers of numerical simulations, we investigate the superiority of the proposed guidance law compared to previous guidance laws. In addition, a salvo attack scenario with multiple missile systems is also demonstrated.
최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 An이 제안한 생체인식기반 사용자 인증스킴의 취약점을 분석한다. 본 논문에서 제안한 로그인 성공 시나리오에 의해 An의 인증스킴을 분석한 결과, 공격자는 전송 메시지만을 이용하여 사용자의 난수 획득에 성공할 경우, 정당한 서버에서의 사용자 인증단계를 통과할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 생체정보 추측 시나리오에 의해 스마트카드 분실시 정당한 사용자의 생체정보가 노출되는 것을 보인다. An의 인증스킴은 평문형태의 사용자 ID와 생체정보를 서버에 제출하기 때문에 내부자 공격에 매우 취약하고, 평문 형태의 사용자 ID로 인하여 제3자에 대한 사용자 익명성뿐만 아니라 서버에 대한 사용자 익명성도 보장하지 못한다. 게다가 An의 인증스킴은 내용 문맥상의 오류도 존재하며, 이로 인해 스마트카드 소유자의 정당성을 체크하지 못하는 취약점 등이 있다.
패스워드 기반 인증 시스템은 키 로그 모니터링을 통한 정보 유출 사고에 위협받아 왔다. 최근, 이를 예방하기 위한 한 방안으로 화면 상 가상 키보드를 이용한 키 로깅 방지 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 가상 키보드 또한 중대한 취약점을 내포하고 있으며, 그 중 대표적인 약점은 마우스 커서의 자취 추적을 통해 쉽게 비밀번호와 같은 주요 정보가 드러날 수 있다는 점이다. 이에 본 논문에서는 가상 키보드의 취약점을 확인하고, 이를 공격할 수 있는 가상의 공격 시나리오와 패스워드를 도출하는 방법을 제시했다. 이 논문에서 제안하는 기법의 성능 입증을 위한 예시로, 한 가상 키보드에 대한 공격과 패스워드 딕셔너리를 이용한 크래킹 실험을 진행하였고, 그 결과를 분석하였다.
With the development and widespread application of online shopping, the number of online consumers has increased. With one click of a mouse, people can buy anything they want without going out and have it sent right to the doors. As consumers benefit from online shopping, people are becoming more concerned about protecting their privacy. In the group buying scenario described in our paper, online shopping was regarded as intra-group communication. To protect the sensitive information of consumers, the polynomial-based encryption key sharing method (Piao et al., 2013; Piao and Kim, 2018) can be applied to online shopping communication. In this paper, we analyze security problems by using a polynomial-based scheme in the following ways : First, in Kamal's attack, they said it does not provide perfect forward and backward secrecy when the members leave or join the group because the secret key can be broken in polynomial time. Second, for simultaneous equations, the leaving node will compute the new secret key if it can be confirmed that the updated new polynomial is recomputed. Third, using Newton's method, attackers can successively find better approximations to the roots of a function. Fourth, the Berlekamp Algorithm can factor polynomials over finite fields and solve the root of the polynomial. Fifth, for a brute-force attack, if the key size is small, brute force can be used to find the root of the polynomial, we need to make a key with appropriately large size to prevent brute force attacks. According to these analyses, we finally recommend the use of a relatively reasonable hash-based mechanism that solves all of the possible security problems and is the most suitable mechanism for our application. The study of adequate and suitable protective methods of consumer security will have academic significance and provide the practical implications.
최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.
최근에는 목표시스템을 직접 공격하던 전통적인 기술적 사이버작전보다는 목표시스템을 관리하는 사람이나 조직의 취약점을 우회적으로 공격하는 사회공학 사이버작전이 늘어가고 있는 추세이다. 이에 따라 사회공학 사이버작전 공격기법의 종류나 사회공학 사이버작전 사례분석 연구는 활발히 진행되고 있으나 사회공학 사이버작전을 효과적으로 분석할 수 있는 사회공학 사이버작전 분석모델에 대한 연구는 거의 없다. 따라서 본 논문에서 우리는 사회공학 사이버작전 수행단계와 사회공학 사이버작전의 대상이 되는 인간의 심리기제 등을 종합적으로 분석해 모형화한 사회공학 사이버작전 분석모델을 제안한다. 제안된 사회공학 사이버작전 분석모델은 사회공학 사이버작전 공격시나리오 작성과 사회공학 사이버작전 사례분석을 위한 기준 틀로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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