• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.4021-4037
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• 2018

In network intrusion detection research, two characteristics are generally considered vital to building efficient intrusion detection systems (IDSs): an optimal feature selection technique and robust classification schemes. However, the emergence of sophisticated network attacks and the advent of big data concepts in intrusion detection domains require two more significant aspects to be addressed: employing an appropriate big data computing framework and utilizing a contemporary dataset to deal with ongoing advancements. As such, we present a comprehensive approach to building an efficient IDS with the aim of strengthening academic anomaly detection research in real-world operational environments. The proposed system has the following four characteristics: (i) it performs optimal feature selection using information gain and branch-and-bound algorithms; (ii) it employs machine learning techniques for classification, namely, Logistic Regression, Naïve Bayes, and Random Forest; (iii) it introduces bulk synchronous parallel processing to handle the computational requirements of large-scale networks; and (iv) it utilizes a real-time contemporary dataset generated by the Information Security Centre of Excellence at the University of Brunswick (ISCX-UNB) to validate its efficacy. Experimental analysis shows the effectiveness of the proposed framework, which is able to achieve high accuracy, low computational cost, and reduced false alarms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3793-3814
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• 2021

Most secure solutions like cryptography are software based and they are designed to mainly deal with the outside attacks for traditional networks, but such soft security is hard to be implemented in wireless sensor networks to counter the inside attacks from internal malicious nodes. To address this issue, reputation has been introduced to tackle the inside malicious nodes. Reputation is essentially a stimulating mechanism for nodes' cooperation and is employed to detect node misbehaviors and improve the trust-worthiness between individual nodes. Among the reputation models, binomial distribution based reputation has many advantages such as light weight and ease of implementation in resource-constraint sensor nodes, and accordingly researchers have proposed many insightful related methods. However, some of them either directly use the modelling results, apply the models through simple modifications, or only use the required components while ignoring the others as an integral part of the whole model, this topic still lacks a comprehensive and systematical review. Thus the motivation of this study is to provide a thorough survey concerning each detailed functional components of binomial distribution based reputation for wireless sensor networks. In addition, based on the survey results, we also argue some open research problems and suggest the directions that are worth future efforts. We believe that this study is helpful to better understanding the reputation modeling mechanism and its components for wireless sensor networks, and can further attract more related future studies.

• 동아시아경상학회지
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• 제11권2호
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• pp.71-80
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• 2023

Purpose - The pandemic has magnified and deepened existing socioeconomic disparities, including healthcare, education, income, gender, and housing. This study aims to examine the intersectionality of these disparities and their implications for promoting equity and justice. Research design, data, and methodology - This study is a comprehensive review of the literature on the impact of the COVID-19 pandemic on socioeconomic disparities. The review includes empirical studies, policy reports, and academic articles on healthcare, education, income, gender, and housing disparities. Result - The pandemic has exposed significant disparities in healthcare, education, income, gender, and housing. Healthcare disparities have been highlighted, and there is a need for more equitable access to care and addressing social determinants of health. Educational and income disparities are closely linked, perpetuating cycles of poverty and inequality. Gender disparities have been exacerbated, with women experiencing disproportionate impacts on their health, well-being, and economic security. The pandemic has highlighted the need for safe, stable, and affordable housing. Conclusion - The pandemic has brought to light numerous socioeconomic disparities that require systemic change to address. Promoting equity and justice requires a comprehensive, long-term approach that addresses systemic factors and promotes social and economic equity. By taking action to address these issues, we can create a more just and equitable society that promotes the health and well-being of all its members.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1841-1848
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• 2013

본 논문에서는 매우 국한된 사이버공격에만 대응할 수 있는 기존 정형화 탐지패턴 기반의 보안관제를 극복하기 위하여 대규모 네트워크상에서 유출입 되는 이상행위 정보에 대한 종합적 체계적 수집 분석을 통해 실시간 보안관제 정확도 향상 및 관제영역 확대 방안에 대하여 연구하였다. 다크넷 네트워크상에 유입되는 다양한 침해위협 정보들을 수집 저장 분석하기 위한 이상 징후 관측 체계를 구축하고 통계 기반의 해킹동향 분석을 통해 알려진 사이버위협, 알려지지 않은 이상징후 및 고위험 이상행위 정보 분류 체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 다크넷 트래픽을 활용한 보안관제 체계를 적용할 경우, 전체 침해위협 탐지가 기존 대비 12.6% 증가하였으며, 기존에는 감지할 수 없었던 신종 변종 공격을 120여종 감지하는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.67-73
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• 2017

본 연구에서는 인공지능 로보어드바이저의 활용 증가로 인한 부작용을 최소화하고 금융소비자 및 시장을 보호하기 위해 필요한 현행 법체계의 제도적 보완점에 관하여 주로 검토하였다. 먼저, 개별적인 보완점으로서, 로보어드바이저 운용사에 대한 이상거래 신속 탐지체계 구축 의무의 도입, 운용사의 무과실책임 도입, 운용사의 손해배상보험 의무가입제도 도입, 형사처벌의 부분적인 도입 등이 필요하고, 더 나아가 인공지능에 관한 포괄적인 기본법의 제정이 필요하다. 포괄적인 기본법에서는 인공지능 기술 발전을 장려하기 위한 측면과 부작용을 최소화하기 위한 측면이 조화롭게 다루어져야 할 것이다. 본 연구에서의 접근법과 마찬가지로 향후 다양한 관점에서 인공지능 시대에 대한 구체적이고 실질적인 논의가 진행되기를 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제16권4호
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• pp.25-34
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• 2016

정부 주요인사의 스마트폰을 대상으로 한 해킹과 인터넷뱅킹 보안소프트웨어 제작업체의 내부 전산망 장악시도 및 방글라데시 중앙은행의 계좌 이체 등에서 보듯이 최근의 사이버공격은 국내외는 물론 공공과 민간영역을 구분하지 않고 동시다발적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 사이버위협에 대처하기 위한 관계기관간의 사이버위협정보 공유 필요성을 제기하면서 법 제도 미흡, 통합된 정보시스템 미비, 민 관의 공동 협의기구 부재 등 현실태를 지적하였다. 이를 해결하기 위해 정보공유 가이드라인 제정 등 법 제도 개선, 국가정보공유센터 설립 및 통합정보시스템 구축 운영, 사이버위협정보 수집 분석 검증 등 전 과정 자동처리기술 개발, 민 관 합동 정보공유협의체 구성 등 사이버위협 정보공유 활성화를 위한 관리적 기술적 개선모델을 제시함으로써 사이버위협을 사전 차단하고 사이버공격 발생 시에도 피해의 확산을 방지하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.91-98
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• 2013

오늘날 사이버공격은 국가안보를 위협하는 요소가 되고 있다. 최근의 사이버안보 정책으로서 국가 사이버안보 종합대책이 발표되었으나 현행 법제도에 의하면 온전한 법적 근거를 갖추고 그러한 대책들을 구현하기에는 어려운 부분이 있다. 현재 사이버안보 관련 법제도는 부문별로 별도의 법령이 적용되고 있으며, 이에 따라 사이버안보 추진체계도 분산되어 부문별 장벽에 의한 문제점들이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제점들을 근본적으로 해결하기 위해서는 기존 법률의 개정보다는 새로운 사이버안보법의 제정이 더욱 적절한 방식이다. 한편 2013년에는 국회에서 사이버안보 강화를 위한 몇 가지 법률안이 발의되었다. 이 법률안들에 대한 분석을 통하여 바람직한 내용적 요소들을 도출하고, 이를 반영한 새로운 사이버안보법을 제정하는 것이 사이버안보 관련 법제도 정비의 실현 가능성을 높일 것이다. 향후 사이버안보법 제정 논의의 시발점이자 새로운 사이버안보법의 기초로 활용될 수 있다는 점에서 이 법률안들은 큰 의미가 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1447-1461
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• 2019

전쟁수행 간 선정된 표적에 대한 공격 실행 후 전투피해를 평가하는 것은 현대전에서는 필수적인 요소이다. 하지만 아직까지 사이버공격에 따른 전투피해평가 방안은 제한적인 상황 하에서 가능한 방법들만이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 사이버공간에 대한 이해를 바탕으로 전투평가 이론상의 전투피해평가 방법에 근거하여 군사적으로 적용 가능한 포괄적이고 구체적인 전투피해평가 방안을 제시하였다. 사이버공간 구성 요소를 이용하여 사이버 표적을 분류하고 이를 대상으로 기존의 전투피해평가 방법인 물리적 피해평가, 기능적 피해평가, 표적체계 평가 외 데이터 피해 평가, 사회인식적 피해 평가, 파생적 피해평가 방안을 제시하였으며 과거의 실제 사이버 공격 사례에 적용이 가능함을 예시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.415-425
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• 2021

금융권은 디지털 전환 흐름에 맞춰 새로운 기술로 금융서비스를 제공하고 있다. 그 중 전세계 금융업계의 관심을 주목받고 있는 오픈뱅킹(Open Banking)은 고객 편의성과 데이터 활용에 극대화된 서비스 환경이다. 빠른 디지털 패러다임의 전환은 데이터 공유로 인한 정보유출, 해킹 등 보안 문제 역시 우려된다는 불안감도 증가시켰다. 이러한 부정적인 시각을 극복하지 못한다면 금융서비스 발전을 저해하는 요인이 될 것이다. 본 연구에서는 디지털 금융 생태계에서 데이터를 안전하고 포괄적 관리할 수 있는 보안 거버넌스 체계를 제시한다. 이는 오픈뱅킹 서비스 환경에 초점을 맞춰 현업 종사자들에게 디지털 금융보안 아키텍처를 제시함으로써 기술적 적용 방안을 마련한다. 금융 IT가 변화하는 환경에서 오픈뱅킹 서비스를 도입하고 활용할 수 있는 종합적 정보보호 체계를 제시함으로써 본 연구의 가치가 있다고 볼 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-175
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• 2021

포괄안보의 개념이 적용되는 제4차 산업혁명시대의 전개로 인해서 가장 괄목할만한 정보통신기술(ICT)은 인공지능(AI)으로 추정된다. 따라서 인공지능(AI)을 기반으로 하는 국가위기관리정책발전을 위한 요인이 무엇인지를 탐색하고 발전 전략을 수립하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해서 한국 정부의 내부역량을 SPRO 분석하여 강점과 약점을 도출하고, 외부환경을 PEST 분석하여 기회와 위협 요인을 도출하였다. 도출된 다양한 요인들은 SWOT 분석을 하여 정보통신기술(ICT)과 안보 및 재난 분야에서 오랜 기간 재직 중인 전문가들의 자문을 받아 SWOT 요인을 도출하였다. 이 요인들을 중점으로 제4차 산업혁명시대에서 한국 정부의 국가위기관리정책 발전을 위한 전략을 수립하였다.