• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.116-123
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• 2017

Message-locked encryption (MLE) is a widespread cryptographic primitive that enables the deduplication of encrypted data stored within the cloud. Practical client-side contributions of MLE, however, are vulnerable to a poison attack, and server-side MLE schemes require large bandwidth consumption. In this paper, we propose a new client-side secure deduplication method that prevents a poison attack, reduces the amount of traffic to be transmitted over a network, and requires fewer cryptographic operations to execute the protocol. The proposed primitive was analyzed in terms of security, communication costs, and computational requirements. We also compared our proposal with existing MLE schemes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.73-80
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• 2018

In this paper, we propose a new type of client server environment to improve the architecture vulnerable to hacking in an existing client server environment. On the server side, move the existing Web server to the client side and This is a way for clients to communicate only the data they need and suggests a structure that completely blocks the web attack itself to the server. This can completely prevent a server from being hacked, spreading malicious code and hacking data on a server. It also presents a new paradigm that will not affect servers even if malware is infected with client PCs. This paper validates the proposed environment through BBS (Big Bad Stick) hardware in the form of USB on the client side. This study proof that secure services are provided through encryption communication with server-side security equipment, indicating that this study is a system with new security.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.667-669
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• 2012

기존의 DDoS 공격에 대한 방어는 공격을 당하는 서버 쪽에서 이루어졌다. 서버에서는 DDoS 공격을 파악하면 대역폭을 늘리거나 트래픽을 우회, 해당 IP를 차단 또는 해당 포트를 방화벽에서 막아서 방어하는 방식을 많이 취했다. 하지만 스마트 폰 사용자가 늘어남에 따라 스마트 폰까지 좀비가 될 수 있는 현재 시점에서 DDoS 공격은 더욱 방대하고 강력해질 수 있다. DDoS 공격의 피해는 공격 당하는 서버에 국한되지 않고, 좀비가 된 호스트들의 하드 디스크가 파괴되거나, 스마트 폰 좀비의 경우에는 과금이 발생하기 때문에 그 피해는 좀비들까지로 확대되고 있는 추세이다. 따라서 서버 쪽에서만 DDoS를 방어할 것이 아니라, 좀비가 될 여지가 있는 호스트 쪽에서도 DDoS 공격을 예방해야 하는 상황에 이르렀다. 이에 본 논문에서는 좀비가 된 PC 또는 스마트 폰이 DDoS 공격을 수행하는 것을 판단하여 해당 프로세스를 종료시키고 그 정보를 다른 호스트들에게도 알려 백신을 빨리 받게 하는 형태의 방어 기법을 연구한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.971-980
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• 2017

클라우드 환경에서 대량으로 발생하는 데이터들에 대해 효율적인 저장 공간을 제공하는 기법으로 단일의 데이터만을 저장하여 중복을 제거하는 중복제거 기법을 활용할 수 있다. 위탁 데이터에 대한 기밀성에 민감한 사용자들은 안전한 암호 알고리즘을 이용 가능하지만 중복제거 기법의 효율성을 떨어뜨린다는 단점을 가지고 있다. 사용자의 데이터 프라이버시를 보장하면서 저장 공간의 효율성을 올리기 위해 2015년에 PAKE(Password Authenticated Key Exchange) 프로토콜을 활용한 서버 측면의 사용자간 중복제거 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 부채널을 통하여 제안된 기법이 CoF(Confirmation-of-File) 또는 중복 확인 공격(ducplicate identification attack)에 대해 안전하지 않음을 증명한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1165-1172
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• 2016

클라우드 스토리지 환경에서 중복제거 기술은 스토리지의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 또한 클라우드 스토리지 서비스 제공자들은 네트워크 대역폭을 절약하기 위해 클라이언트 측 중복제거 기술을 도입하고 있다. 클라우드 스토리지 서비스를 이용하는 사용자들은 민감한 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 데이터를 암호화하여 업로드하길 원한다. 그러나 일반적인 암호화 방식은 사용자마다 서로 다른 비밀키를 사용하기 때문에 중복제거와 조화를 이룰 수 없다. 또한 클라이언트 측 중복제거는 태그 값이 전체 데이터를 대신하기 때문에 안전성에 취약할 수 있다. 최근 클라이언트 측 중복제거의 취약점을 보완하기 위해 소유권 증명 기법들이 제안되었지만 여전히 암호데이터 상에서 클라이언트 측 중복제거 기술은 효율성과 안전성에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전수조사 공격에 저항성을 갖고 암호데이터 상에서 소유권 증명을 수행하는 안전하고 실용적인 클라이언트 측 중복제거 기술을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.83-94
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• 2015

중복 제거 기술(Deduplication)은 동일한 데이터에 대하여 중복 저장을 방지하는 기법으로 클라이언트(Client)와 클라우드 서버(Cloud Server) 간에 데이터를 저장하고 관리하는데 있어 효율성을 제공한다. 하지만 공개된 환경의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 관리하기 때문에, 클라이언트가 저장한 데이터에 대한 프라이버시 문제가 발생할 뿐만 아니라 데이터의 손실이 발생할 수도 있다. 최근 이러한 문제점들을 해결하기 위해 안전한 중복 제거 기술이 제안되었지만, 여전히 각각의 공격의 안전성에 대한 문제가 발생할 뿐만 아니라 비효율적이다. 본 논문에서는 2013년 Bellare 등이 제안한 기법의 키 서버(Key Server)와 질의-응답 메커니즘(Challenge-Response)을 이용하여 안전하고 효율적인 클라이언트 사이드 중복 제거 기술을 제안한다. 제안 기법은 클라이언트 사이드 중복 제거 기술에서 발생하는 다양한 공격에 대해 안전성을 제공하며, 크기가 큰 데이터를 업로드 하는 환경에서 높은 효율성을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.1003-1007
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• 2009

Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.405-414
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• 2010

2008년도 SecruityFocus 자료에 따르면 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 통한 클라이언트 측 공격(client-side attack)이 50%이상 증가하였다. 본 논문에서는 가상머신 환경에서 능동적으로 웹 페이지를 방문하여 행위 기반(즉, 상태변경 기반)으로 악성 URL을 분석하여 탐지하고, 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해, 우선 크롤링 시스템을 구축하여 대상 URL을 효율적으로 수집하였다. 특정 서버에서 구동되는 악성 URL 탐지 시스템은, 수집한 웹페이지를 직접 방문하여 머신의 상태 변경을 관찰 분석하고 악성 여부를 판단한 후, 악성 URL에 대한 블랙리스트를 생성 관리한다. 웹 클라이언트 머신에서 구동되는 악성 URL 필터링 시스템은 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링한다. 또한, URL의 분석 시에 메시지 박스를 자동으로 처리함으로써, 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 게임 사이트가 다른 사이트에 비해 악성비율이 약 3배 많았으며, 파일생성 및 레지스트리 키 변경 공격이 많음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1916-1934
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• 2023

The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.123-132
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• 2015

최근 클라우드 스토리지 사용이 급증함에 따라 스토리지의 효율적인 사용을 위한 데이터 중복제거 기술이 활용되고 있다. 그러나 외부 스토리지에 민감한 데이터를 저장할 경우 평문상태의 데이터는 기밀성 문제가 발생하기 때문에 중복처리를 통한 스토리지 효율성 제공뿐만 아니라 데이터 암호화를 통한 기밀성 보장이 필요하다. 최근, 스토리지의 절약뿐만 아니라 네트워크 대역폭의 효율적인 사용을 위해 클라이언트측 중복제거 기술이 주목을 받으면서 다양한 클라이언트측 중복제거 기술들이 제안되었지만 아직까지 안전성에 대한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 암호화를 통해 데이터의 기밀성을 보장하고 소유권 증명을 이용해 데이터 접근제어를 제공하여 신뢰할 수 없는 서버와 악의적인 사용자로부터 프라이버시를 보존할 수 있는 안전한 클라이언트측 소스기반 중복제거 기술을 제안한다.