• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.713-716
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• 2005

In this paper, in order to identify and recognize attack patterns, we propose a Bayesian classification using frequent patterns. In theory, Bayesian classifiers guarantee the minimum error rate compared to all other classifiers. However, in practice this is not always the case owing to inaccuracies in the unrealistic assumption{ class conditional independence) made for its use. Our method addresses the problem of attribute dependence by discovering frequent patterns. It generates frequent patterns using an efficient FP-growth approach. Since the volume of patterns produced can be large, we propose a pruning technique for selection only interesting patterns. Also, this method estimates the probability of a new case using different product approximations, where each product approximation assumes different independence of the attributes. Our experiments show that the proposed classifier achieves higher accuracy and is more efficient than other classifiers.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.197-206
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• 2011

일반적인 RFID 시스템에서는 백-엔드 데이터베이스 내에 저장되어 있는 대량의 태그 정보들이 암호화되어 있지 않고 평문형태로 저장되어 있다. 이로 인해 외부 해커뿐만 아니라 내부 공격자들에 의해서 태그의 기밀 정보가 쉽게 유출될 수 있다. 만약 태그와 관련된 중요한 정보들이 노출된다면 심각한 프라이버시 침해 문제를 유발시킬 수 있다. 최근 DB 보안에 관한 연구가 중요한 보안 이슈로 대두되고 있음에도 불구하고, RFID 시스템에서의 DB 보안은 전혀 고려되지 않고 있다. RFID 시스템 환경에서 DB 보안 기법을 적용하여 태그 데이터를 암호화하여 백-엔드 데이터베이스 내에 저장한다면 위와 같은 프라이버시 침해와 정보보안 문제를 예방할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 RFID 시스템의 백-엔드 데이터베이스에 저장할 태그 식별자와 비밀키를 안전한 DB 비밀키를 사용하여 XOR 연산 기반 암호화 및 복호화하는 안전하고 효율적인 DB 보안 및 인증 기법 (S-DB)을 제안한다. 결론적으로 제안한 S-DB 보안 가법은 RFID 시스템 환경의 DB 보안에 적합한 더욱 강력한 보안성과 효율성을 제공할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.249-255
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• 2014

RFID 시스템은 교통, 출입통제 비롯한 여러 분야에서 활용되고 있다. RFID 시스템에 대한 보안위협 또한 증가하여 정보보안에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬기반 RFID 인증 프로토콜을 제안하고 기존에 제안된 프로토콜과 효율성을 비교하고 안전성을 분석한다. 제안된 인증 프로토콜은 도청, 재전송 등의 공격에 안전하며, 서버의 계산량을 줄여 성능면에서 효율이 우수한 장점을 갖는다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3191-3196
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• 2011

스마트 홈 시스템은 주거 생활의 편리함을 위해 새롭게 신축되는 건물에 대부분 설치되고 있다. 그러나, 스마트 홈 시스템이 보편화되고, 확산 속도가 빨라짐에 따라 해커들의 홈 네트워크 시스템 공격이 증가할 것으로 예상된다. 본 논문에서는, 스마트 홈의 위험수준별 침입 대응을 하기 위해 유선 네트워크와 무선 네트워크에서 발생한 침입 사례와 공격이 발생할 수 있는 가상 상황을 시나리오로 만들어 데이터베이스로 구축하였다. 이것을 기반으로 보안에 취약한 스마트 홈 사용자들에게 실시간으로 불법 침입 트래픽을 찾아내 침입 사실을 알려주고 공격을 차단하는 침입대응 알고리즘을 설계하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1167-1177
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• 2019

본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.878-882
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• 2010

데이터의 소유권이 외부 업체로 이양되는 DaaS 모델은 신뢰할 수 없는 서비스 제공자에 의한 데이터 누출의 위험이 존재한다. 본 논문은 복수 개의 칼럼으로 이루어진 암호화 된 테이블의 인덱스를 통해 발생할 수 있는 추론 공격을 분석하여 b-anonymity라는 개념을 도입함으로써 이에 대한 해결책을 제시한다. 또한 데이터의 인덱싱에 R+-Tree 기법을 사용함으로써 인덱스를 사용할 때 발생할 수 있는 오탐률 (False-positive)을 최소화하여 데이터 처리의 효율성을 보장하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Heart Failure represents a critical pathological case that is challenging to predict and discover at an early age, with a notable increase in morbidity and mortality. Machine Learning and Neural Network techniques play a crucial role in predicting heart attacks, diseases and more. These techniques give valuable perspectives for clinicians who may then adjust their diagnosis for each individual patient. This paper evaluated neural network models for heart attacks predictions. Several online learning methods were investigated to automatically and accurately predict heart attacks. The UCI dataset was used in this work to train and evaluate First Order and Second Order Online Learning methods; namely Backpropagation, Delta bar Delta, Levenberg Marquardt and QuickProp learning methods. An optimizer technique was also used to minimize the random noise in the database. A regularization concept was employed to further improve the generalization of the model. Results show that a three layers' NN model with a Backpropagation algorithm and Nadam optimizer achieved a promising accuracy for the heart attach prediction tasks.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.161-168
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• 2007

웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.165-174
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• 2020

This document outlines a new color image encryption technology development. After splitting the original image into 240-bit blocks and modifying the first block by an initialization vector, an improved Feistel circuit is applied, sponsored by a genetic crossover operator and then strong chaining between the encrypted block and the next clear block is attached to set up the confusion-diffusion and heighten the avalanche effect, which protects the system from any known attack. Simulations carried out on a large database of color images of different sizes and formats prove the robustness of such a system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1171-1177
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• 2010

최근 RFID 시스템은 유통, 의료, 군사 등 다양한 영역에서 활용하는 기술로 등장하고 있다. RFID 시스템을 여러가지 응용 서비스에 적용하려면 개인정보를 보호하기 위한 기술이 개발되어야한다. 본 논문에서는 해시 함수를 이용하여 RFID 태그와 데이터베이스간의 상호 인증을 효율적으로 수행할 수 있는 프로토콜을 제안하였다. 제안한 프로토콜은 상호 인증, 익명성, 비밀성, 무결성, 재전송 공격, 위치 추적 등 여러 가지 보안 요구 사항을 만족시키면서, 데이터베이스에서의 해시 연산 횟수를 줄여 전체 인증 시간을 줄일 수 있다.