• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.447-463
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• 2022

인공 지능(AI) 기술은 해양 산업에서 스마트 선박을 자율 운항 선박으로 발전시키는 주요 기술이다. 자율 운항 선박은 사람의 의사 판단 없이 수집된 정보로 상황을 인식하며 스스로 판단하여 운항한다. 기존의 선박 시스템은 육상에서의 제어 시스템과 마찬가지로 사이버 공격에 대한 보안성을 고려하여 설계되지 않았다. 이로 인해 선박 내·외부에서 수집되는 수많은 데이터에 대한 침해와 선박에 적용될 인공지능 기술에 대한 잠재적 사이버 위협이 존재한다. 자율 운항 선박의 안전성을 위해서는 선박 시스템의 사이버 보안뿐만 아니라, 인공지능 기술에 대한 사이버 보안에도 초점을 맞춰야 한다. 본 논문에서는 기존 선박 시스템과 자율 운항 선박에 적용될 인공지능 기술에 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협을 분석하고, 자율 운항 선박 보안 위험과 보안이 필요한 범주를 도출했다. 도출한 결과를 바탕으로 향후 자율 운항 선박 사이버 보안 연구 방향을 제시하고 사이버 보안 향상에 기여한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.199-208
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• 2023

한국과 일본 정부는 지난 10년 동안, 심지어 그 이전에도 북한의 사이버 위협에 협력적으로 대응한 적이 없다. 두 나라 사이의 역사적, 정치적 갈등이 너무 깊어서 서로의 필요를 논의하지 않았습니다. 특히 제2차 세계대전 당시 위안부문제와 강제노동 문제는 양국의 화해를 가로막는 요인이었다. 윤석열 정부가 출범하면서 한미관계는 극적으로 개선됐다. 미국과 중국의 갈등으로 동북아 긴장이 최고조에 달했다. 미국이 주도하는 한·일·대만 간 긴밀한 협력 없이는 평화를 긍정할 수 없는 상황이 됐다. 한일 사이버안보 협력은 안보협력에 있어 가장 기본적이고 중요한 부분이다. 사이버안보는 적의 군사작전을 감시하고 안보상 이상행위를 탐지하는 역할을 담당하는 만큼 한·일 협력도 미국 정부의 가장 중요한 관심사다. 한일 정부의 관계 개선은 한반도와 동북아의 평화를 위해 필수적이며, 세계 안보와 평화 유지를 위한가장 중요한 초석입니다. 사이버 안보 측면에서 지난 20년은 가장 중요한 시기로, 정치적 갈등으로 인해 북한의 사이버위협에 한·일이 공동 대응하지 못한 점을 따라잡아야 할 때이다. 이번 연구에서는 한·일 정부가 북한의 사이버 위협에공동 대응하기 위해 사이버 안보 협력 강화 방안과 필요한 법적 조치를 모색하고 한계점을 논의할 예정이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1273-1300
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• 2024

In the complex virtual environment of cyberspace, comprised of digital and communication networks, ensuring the security of information is being recognized as an ongoing challenge. The importance of 'Cyber Situation Awareness (CSA)' is being emphasized in response to this. CSA is understood as a vital capability to identify, understand, and respond to various cyber threats and is positioned at the heart of cyber security strategies from a defensive perspective. Critical industries such as finance, healthcare, manufacturing, telecommunications, transportation, and energy can be subjected to not just economic and societal losses from cyber threats but, in severe cases, national losses. Consequently, the importance of CSA is being accentuated and research activities are being vigorously undertaken. A systematic five-step approach to CSA is introduced against this backdrop, and a deep analysis of recent research trends, techniques, challenges, and future directions since 2019 is provided. The approach encompasses current situation and identification awareness, the impact of attacks and vulnerability assessment, the evolution of situations and tracking of actor behaviors, root cause and forensic analysis, and future scenarios and threat predictions. Through this survey, readers will be deepened in their understanding of the fundamental importance and practical applications of CSA, and their insights into research and applications in this field will be enhanced. This survey is expected to serve as a useful guide and reference for researchers and experts particularly interested in CSA research and applications.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.33-40
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• 2021

음성인식(ASR: Automatic Speech Recognition)은 사람의 말소리를 음성 신호로 분석하고, 문자열로 자동 변화하여 이해하는 기술이다. 초기 음성인식 기술은 하나의 단어를 인식하는 것을 시작으로 두 개 이상의 단어로 구성된 문장을 인식하는 수준까지 진화하였다. 실시간 음성 대화에 있어 높은 인식률은 자연스러운 정보전달의 편리성을 극대화하여 그 적용 범위를 확장하고 있다. 반면에, 음성인식 기술의 활발한 적용에 따라 관련된 사이버 공격과 위협에 대한 우려 역시 증가하고 있다. 기존 연구를 살펴보면, 자동화자식별(ASV: Automatic Speaker Verification) 기법의 고안과 정확성 향상 등 기술 발전 자체에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 실생활에 적용되고 있는 음성인식 서비스의 자동화자 식별 기술에 대한 사이버 공격 및 위협에 관한 분석연구는 다양하고 깊이 있게 수행되지 않고 있다. 본 연구에서는 자동화자 식별 기술을 갖춘 AI 음성인식 서비스를 대상으로 음성 주파수와 음성속도를 조작하여 음성인증을 우회하는 사이버 공격 모델을 제안하고, 상용 스마트폰의 자동화자 식별 체계를 대상으로 실제 실험을 통해 사이버 위협을 분석한다. 이를 통해 관련 사이버 위협의 심각성을 알리고 효과적인 대응 방안에 관한 연구 관심을 높이고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.63-70
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• 2016

최근 인터넷 등 정보통신 기술의 발달로 인해 언제 어디서나 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 구축 되었으며, 이로 인한 사이버위협은 다양한 경로를 통해 시도되고 있다. 본 연구에서는 사이버위협 중 지속적으로 증가 추세인 DDoS 예측 모델링하기 위해 이벤트 데이터를 근거로 하여 통계적 기법을 통해 DDoS 위험지수 예측식을 도출하였고, 도출된 위험지수를 정량화하였다. 제시된 위험지수를 활용하여 DDoS 위협에 대해 사전 대응정책을 세움으로써 피해를 최소화시킬 수 있는 객관적이고 효율적인 예측 모델이 될 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.9-17
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• 2024

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.390-399
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• 2022

Cyber security and resilience are phrases that describe safeguards of ICTs (information and communication technologies) from cyber-attacks or mitigations of cyber event impacts. The sole purpose of Risk models are detections, analyses, and handling by considering all relevant perceptions of risks. The current research effort has resulted in the development of a new paradigm for safeguarding services offered online which can be utilized by both service providers and users. customers. However, rather of relying on detailed studies, this approach emphasizes task selection and execution that leads to successful risk treatment outcomes. Modelling intelligent CSGs (Cyber Security Games) using MLTs (machine learning techniques) was the focus of this research. By limiting mission risk, CSGs maximize ability of systems to operate unhindered in cyber environments. The suggested framework's main components are the Threat and Risk models. These models are tailored to meet the special characteristics of online services as well as the cyberspace environment. A risk management procedure is included in the framework. Risk scores are computed by combining probabilities of successful attacks with findings of impact models that predict cyber catastrophe consequences. To assess successful attacks, models emulating defense against threats can be used in topologies. CSGs consider widespread interconnectivity of cyber systems which forces defending all multi-step attack paths. In contrast, attackers just need one of the paths to succeed. CSGs are game-theoretic methods for identifying defense measures and reducing risks for systems and probe for maximum cyber risks using game formulations (MiniMax). To detect the impacts, the attacker player creates an attack tree for each state of the game using a modified Extreme Gradient Boosting Decision Tree (that sees numerous compromises ahead). Based on the findings, the proposed model has a high level of security for the web sources used in the experiment.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.137-139
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• 2022

해양산업 디지털 전환에 따른 사이버 위협이 증가함에 따라 선박 및 항만 종사자들에 대한 사이버보안 교육훈련과 전문인력양성 필요성이 증가하였다. 선원의 교육훈련은 IMO의 STCW 협약과 연관되어 교육훈련 관리 및 자격증명이 이루어져야 하고, 선박과 항만의 OT시스템 특성을 반영한 사이버보안 교육훈련 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 IMO 사이버 리스크 관리 가이드라인 기반 훈련모델 개발, 해양산업 위협의 특성 기반 사이버보안 훈련모델 개발, AR/VR 및 메타버스를 활용한 사이버보안 훈련 효과 향상을 목표로 해양산업 디지털전환에 따른 사이버보안 전문인력 양성 시스템 개발방안을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.173-181
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• 2008

최근 웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 웜의 확산 특성을 분석하기 위한 전파 모델이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic(SI), KM(Kermack-MeKendrick), Two-Factor, AAWP(Analytical Active Worm Propagation)등의 모델 기법들이 제시되었다. 하지만, 기존 모델 방법들은 대부분 코드레드와 같은 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하다. 또한 거시적인 분석만 가능하고 특정 위협에 대해 예측하는데 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이터를 근거로 하여 Mass SQL Injection 같은 사이버위협에 적용 가능한 마코브 체인(markov chain) 기반 예측 방법을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생빈도를 예측할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.53-58
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• 2011

산업 현장에서 일반 컴퓨터와 윈도우 운영체계를 사용하여 생산 시스템을 제어 하게 되면서, 산업 시설에 대한 사이버 보안 위협이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 네트워크와 연결된 산업 제어 시스템은 우리가 일상적으로 사용하는 PC나 기업의 정보 시스템에서 문제시 되던 악성코드의 공격에 노출되었다. 특히 컴퓨터 웜인 스턱스넷은 가스 수송관이나 발전소 같은 특정 산업 제어 시스템을 표적으로 하며, 이론상 물리적 타격도 가능하다. 본 논문에서는 산업 제어 시스템 구성 요소와 SCADA의 사이버 보안 위협을 살펴본 후, SCADA 보안 취약점을 조기에 파악하고 평가하여 가능한 사이버 공격을 사전에 대처할 수 있는 위험 분석 방법으로 공격 트리 분석을 고찰한다.