• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.185-188
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• 2002

This paper proposes a efficient way to use Database that is constructed about attack-pattern. For IDS that activate confrontation, we reconstruct by Layered Attack Tree after constructing attack pattern by Attack Tree. And then this paper has designed IDS that Layered Attack Tree is applied, verified them.

• 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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.56-62
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• 2021

The surge in generic attacks execution against cipher text on the computer network has led to the continuous advancement of the mechanisms to protect information integrity and confidentiality. The implementation of explicit decision tree machine learning algorithm is reported to accurately classifier generic attacks better than some multi-classification algorithms as the multi-classification method suffers from detection oversight. However, there is a need to improve the accuracy and reduce the false alarm rate. Therefore, this study aims to improve generic attack classification by implementing two hybridized decision tree algorithms namely Naïve Bayes Decision tree (NBTree) and Logistic Model tree (LMT). The proposed hybridized methods were developed using the 10-fold cross-validation technique to avoid overfitting. The generic attack detector produced a 99.8% accuracy, an FPR score of 0.002 and an MCC score of 0.995. The performances of the proposed methods were better than the existing decision tree method. Similarly, the proposed method outperformed multi-classification methods for detecting generic attacks. Hence, it is recommended to implement hybridized decision tree method for detecting generic attacks on a computer network.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.259-266
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• 2017

현대사회는 가정, 산업, 금융 등 다양한 분야에 IT 기술 기반 시스템이 도입되어 운영되고 있다. 사회의 안전을 보장하기 위해서는 사회 전반에 도입된 IT 시스템을 사이버 공격으로부터 보호해야하며, 이를 위해 시스템의 현재 보안상태를 이해하고, 점검하는 것은 사이버 공격에 효과적으로 대응하기 위해 선결되어야 하는 과제이다. 본 논문에서는 보안 취약점을 점검하기 위해 사용되는 Game Theory 및 Attack Tree 방법론의 한계점을 분석하고, 두 방법론의 한계를 상호 보완한 보안 취약점 정량화 기법을 제안하여, 보다 객관적이고 체계적으로 보안 취약점을 점검할 수 있는 방법을 제공한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.93-100
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• 2021

지능형 사이버 공격으로 인한 피해는 시스템 운영 중단과 정보 유출뿐만 아니라 엄청난 규모의 경제적 손실을 동반한다. 최근 사이버 공격은 공격 목표가 뚜렷하며, 고도화된 공격 도구와 기법을 활용하여 정확하게 공격 대상으로 침투한다. 이러한 지능적인 사이버 공격으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 사이버 공격이 공격 대상의 핵심 시스템까지 침입하지 못하도록 공격 초기 또는 과정에서 차단해야 한다. 최근에는 빅데이터나 인공지능 기술을 활용하여 사이버 공격 경로를 예측하고 위험 수준을 분석하는 보안 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자동화 사이버 공격 경로 예측 시스템 개발을 위한 기초 메커니즘으로 공격 트리와 RFI 기법을 활용한 사이버 공격 경로 분석 방법을 제안한다. 공격 트리를 활용하여 공격 경로를 가시화하고 각 공격 단계에서 RFI 기법을 이용하여 다음 단계로 이동할 수 있는 경로를 판단한다. 향후에 제안한 방법을 기반으로 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 자동화된 사이버 공격 경로 예측 시스템의 메커니즘으로 활용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2196-2218
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• 2017

Multicast communication has been widely used in the Internet. However, multicast communication is vulnerable to DoS attack due to static router configuration. In this paper, HMC, a hopping multicast communication method based on SDN, is proposed to tackle this problem. HMC changes the multicast tree periodically and makes it difficult for the attackers to launch an accurate attack. It also decreases the probability of multicast communication being attacked by DoS and in the meanwhile, the QoS constrains are not violated. In this research, the routing problem of HMC is proven to be NP-complete and a heuristic algorithm is proposed to solve it. Experiments show that HMC has the ability to resist DoS attack on multicast route effectively. Theoretically, the multicast compromised probability can drop more than 0.6 when HMC is adopt. In addition, experiments demonstrate that HMC achieves shorter average multicast delay and better robustness compared with traditional method, and more importantly, it better defends DoS attack.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.79-85
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• 2022

이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.339-342
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• 2016

스마트그리드는 기존 전력망의 비효율적인 운영, 이산화탄소 과다 배출, 전력피크의 문제를 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. 하지만, 기존의 ICT가 도입되고 구조가 복잡해짐에 따라 개인정보를 침해 할 수 있는 가능성이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 스마트그리드 내에서 개인정보를 다루는 기기, 시스템, 데이터와 같은 자산을 식별하여 공격자 입장에서의 공격 목표를 설정한 뒤, Attack Tree 방법을 통하여 세부적인 위협을 식별하였다. 분석 결과, 스마트그리드 환경은 기존의 ICT 기술이 접목되기 때문에 스마트그리드 구조상 발생할 수 있는 위협뿐 만 아니라 기존의 기술들에서 발생할 수 있는 위협도 함께 존재했다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.25-30
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• 2011

MANET은 이동 노드로만 구성되어 있고 중앙 관리 시스템이 존재하지 않기 때문에 보안에 더욱 취약한 구조를 가지고 있다. 이러한 무선 네트워크를 위협하는 공격들 중에 그 피해가 가장 심각한 공격이 바로 DDoS 공격이다. 최근 들어 DDoS 공격은 목표 대상과 수법이 다양해지고 지능화 되어가고 있다. 본 논문에서는 비정상 트래픽을 정확히 분류하여 DDoS 탐지율을 높이기 위한 기법을 제안하였다. MANET을 구성하는 노드들을 클러스터로 형성한 후 클러스터 헤드가 감시 에이젼트 기능을 수행하게 하였다. 그리고 감시 에이젼트가 모든 트래픽을 수집한 후 비정상 트래픽 패턴을 탐지하기 위하여 결정트리 기법을 적용하였으며 트래픽 패턴을 판단하여 공격을 탐지하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 탐지 기법의 높은 공격 탐지율을 확인하였다.