In this paper, we propose an indirect PIN entry method that provides enhanced security against smudge, recording, and thermal attacks. Conventional mobile PIN entry methods use on-screen numeric keypad for both use of display and entry. Thus These methods are vulnerable to aforementioned attacks. In our method, passcode is same as that of the conventional PIN entry methods, and that is user-friendly way for mobile device users. Therefore, our method does not reduce user convenience which is one of the advantages of the conventional methods. In addition, our method is not a method of directly touching the on-screen numeric keypad for entering passcode like the conventional PIN methods. Unlike the conventional methods, our method uses an indirect passcode entry method that applied a passcode indicating key. According to the performance comparison result, proposed method provides user convenience similar to the conventional methods, and also provides a higher level of security and safety against recording, smudge, and thermal attacks than the conventional methods.
Side-channel attacks pose an inevitable challenge to the implementation of cryptographic algorithms, and it is important to mitigate them. This work identifies a novel data encoding technique based on 1-of-4 codes to resist differential power analysis attacks, which is the most investigated category of side-channel attacks. The four code words of the 1-of-4 codes, namely (0001, 0010, 1000, and 0100), are split into two sets: set-0 and set-1. Using a select signal, the data processed in hardware is switched between the two encoding sets alternately such that the Hamming weight and Hamming distance are equalized. As a case study, the proposed technique is validated for the NIST standard AES-128 cipher. The proposed technique resists differential power analysis performed using statistical methods, namely correlation, mutual information, difference of means, and Welch's t-test based on the Hamming weight and distance models. The experimental results show that the proposed countermeasure has an area overhead of 2.3× with no performance degradation comparatively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2881-2894
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2018
Cyber attacks are increasing continuously. On average about one million malicious codes appear every day, and attacks are expanding gradually to IT convergence services (e.g. vehicles and television) and social infrastructure (nuclear energy, power, water, etc.), as well as cyberspace. Analysis of large-scale cyber incidents has revealed that most attacks are started by PCs infected with malicious code. This paper proposes a method of detecting an attack IP automatically by analyzing the characteristics of the e-mail transfer path, which cannot be manipulated by the attacker. In particular, we developed a system based on the proposed model, and operated it for more than four months, and then detected 1,750,000 attack IPs by analyzing 22,570,000 spam e-mails in a commercial environment. A detected attack IP can be used to remove spam e-mails by linking it with the cyber removal system, or to block spam e-mails by linking it with the RBL(Real-time Blocking List) system. In addition, the developed system is expected to play a positive role in preventing cyber attacks, as it can detect a large number of attack IPs when linked with the portal site.
인터넷은 지속적으로 발전하고 이에 따라 사이버 공격도 더욱 정밀하고 은밀하게 이루어지고 있다. 개인의 사생활 보장의 목적으로 사용되는 익명통신도 사이버 공격에 활용되고 있다. 익명통신은 공격자의 IP주소를 숨길 뿐만 아니라 암호화된 트래픽으로 통신이 이루어져 대부분의 기관이나 조직에서 사이버 공격의 방어목적으로 사용하고 있는 정보보호시스템을 우회할 수 있다. 이런 이유로 익명통신은 악성코드의 공격명령을 내리거나, 추가적인 악성코드 다운로드의 통신수단 등으로 활용된다. 그러므로 본 연구는 암호화된 익명통신을 인공지능을 통해 빠른 시간 내에 최대한 정확히 탐지하고 차단하는 방안을 제시하고자 한다. 나아가 이를 국방에 적용하여 악의적인 통신을 탐지하여 중요자료의 외부유출 및 사이버공격 방지에 기여하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2348-2365
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2018
QR codes as public patent are widely used to acquire the information in various fields. However, it faces security problem when delivering the privacy message by QR code. To overcome this weakness, we propose a secret hiding scheme by improving exploiting modification direction to protect the private message in QR code. The secret messages will be converted into octal digit stream and concealed to the cover QR code by overwriting the cover QR code public message bits. And the private messages can be faithfully decoded using the extraction function. In our secret hiding scheme, the QR code public message still can be fully decoded publicly from the marked QR codes via any standard QR Code reader, which helps to reduce attackers' curiosity. Experiments show that the proposed scheme is feasible, with high secret payload, high security protection level, and resistant to common image post-processing attacks.
QR Code는 사각형 모양의 흑백 격자무늬에 데이터를 넣은 매트릭스 형식의 2차원 코드로 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, COVID-19 확산방지를 위해 누구나 간편하게 사용할 수 있는 QR Code를 활용하여 이동경로를 파악함으로써, 사용량이 급증하게 되었다. 이렇게 QR Code의 사용이 보편화됨에 따라 이를 악용한 큐싱(Qshing) 공격에 대한 피해가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 큐싱(Qshing) 공격 탐지 시스템을 구현하여 QR Code 스캔 시 유해 사이트로의 이동 및 악성코드 설치를 탐지하여 개인정보유출을 미연에 방지할 수 있는 기술을 제안하였다.
자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.
사이버 공격의 형태가 나날이 다양해지고 복잡해지는데 반해 기존의 네트워크 보안 메커니즘은 지엽적인 영역의 방어적인 대응에 치중하고 있어 적시에 공격자를 탐지하고 신속하게 대응하는 것이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 광역 네트워크 차원에서 다양한 사이버 공격에 쉽게 대응할 수 있고, 다수의 보안영역 간의 협력을 통해 공격자를 실시간으로 추적하고 고립화할 수 있는 새로운 네트워크 보안 구조를 제안하고자 한다. 제안하는 보안 구조는 액티브 네트워크를 기반으로 하는 이동코드를 포함한 액티브 패킷 기술을 이용하여 위조 IP 공격이나 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 대하여 자율적이고 능동적으로 대응하는 것이 가능하다. 또한 다수의 보안영역 내의 보안 시스템 간의 협업을 통해 기존의 지엽적인 공격 대응 방식에 비해 보다 광역적이고 일괄적인 보안 서비스를 제공한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 공격자 대응 프레임워크의 실험 환경을 구축하고 실험한 결과를 분석함으로써 적용 가능성을 검증 하였다.
최근 바이너리 코드에 대한 신종·변종 해킹이 증가되고 있으며 소스 프로그램에서 악성코드를 탐지하고 공격에 대한 방어 기술의 한계점이 자주 노출되는 상황이다. 바이너리 코드에 대해 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 고도화된 소프트웨어 보안 취약점 탐지 기술과 공격에 대한 방어와 대처 능력이 필요하다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 실행 경로를 추적(execution trace)하여 동적 오염 정보를 입력한 후 오염 정보를 따른 특징을 기반으로 멀웨어를 그룹핑하는 멀웨어 클러스터링 방법을 제안한다. 멀웨어 취약점 탐지는 3-계층으로 구성한 Few-shot 학습 모델에 적용하여 각 계층의 CPU, GPU에 대해 F1-score를 산출하였다. 학습 과정에서 97~98%의 성능과 테스트 과정에서 80~81% 정도의 탐지 성능을 얻었다.
A construction of Cartesian authentication codes over unitary geometry is presented and its size parameters are computed. Assuming that the encoding rules are chosen according to a uniform probability distribution, the probabilities of success for different types of attacks are also computed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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