• 제목/요약/키워드: Cyber Warfare Training System

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사이버전 훈련을 위한 상태 저장 트래픽 발생 Architecture 설계 및 구현 (An Architecture Design and Implementation of Stateful Traffic Generation for Cyber Warfare Training)

  • 홍수연;김광수;김태규
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.267-276
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    • 2020
  • Threats targeting cyberspace are becoming more intelligent and increasing day by day. To cope with such cyber threats, it is essential to improve the coping ability of system security officers. In this paper, we propose a stateful traffic generator that provide network background traffic for cyber warfare training. The proposed architecture is designed for generating traffic similar to real system traffic, so the trainee can perform more realistic training.

트래픽 유통계획 기반 사이버전 훈련데이터셋 생성방법 설계 및 구현 (Design and Implementation of Cyber Warfare Training Data Set Generation Method based on Traffic Distribution Plan)

  • 김용현;안명길
    • 융합보안논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.71-80
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    • 2020
  • 사이버전 훈련 시스템에 현실감 있는 트래픽을 제공하기 위해서는 사전에 트래픽 유통계획 작성과 정상/위협 데이터셋을 이용한 훈련데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 사이버전 훈련 시스템에 실제 환경과 같은 배경 트래픽을 제공하기 위한 트래픽 유통계획 저작과 훈련데이터셋을 생성하는 방법의 설계와 구현 결과를 제시한다. 트래픽 유통계획은 트래픽을 유통할 훈련 환경의 네트워크 토폴로지와 실제 및 모의환경에서 수집한 트래픽 속성 정보를 이용하여 저작하는 방법을 제안한다. 트래픽 유통계획에 따라 훈련데이터셋을 생성하는 방법은 단위트래픽을 이용하는 방법과 프로토콜의 비율을 이용하는 혼합트래픽 양상 방법을 제안한다. 구현한 도구를 이용하여 트래픽 유통계획을 저작하고, 유통계획에 따른 훈련데이터셋 생성결과를 확인하였다.

사이버전사의 훈련을 위한 시스템 구축 방안 연구 (Research on System Architecture and Simulation Environment for Cyber Warrior Training)

  • 안명길;김용현
    • 정보보호학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.533-540
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    • 2016
  • 급증하는 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위해, 사이버전사의 훈련, 기술검증 지원, 전투실험 임무는 매우 중요하다. 하지만, 실 운용 망에서 이를 수행하는 것은 많은 제약이 따르므로, 평상시 끊임없이 수행하기 위한 환경 및 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서는 사이버전사의 훈련 및 기술검증 지원을 위해 실(live)/가상(virtual) M&S 기반의 시스템 및 기능을 제안하고, 전투실험을 위해 구성(constructive) M&S 기반의 시스템 및 기능을 제안한다. 실제와 유사한 환경에서 다양한 시나리오를 기반으로 훈련을 수행함으로써 사이버전에 대한 사이버전사의 역량을 강화하고, 대규모 전장 환경의 사이버 위협에 대한 피해 영향을 사전에 분석함으로서 대응책 마련에 유용하게 활용가능하다.

사이버전 훈련을 위한 ATT&CK 기반 모의 위협 발생기 설계 및 구현 (The Design and Implementation of Simulated Threat Generator based on MITRE ATT&CK for Cyber Warfare Training)

  • 홍수연;김광수;김태규
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.797-805
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    • 2019
  • Threats targeting cyberspace are becoming more intelligent and increasing day by day. To cope with such cyber threats, it is essential to improve the coping ability of system security officers. In this paper, we propose a simulated threat generator that automatically generates cyber threats for cyber defense training. The proposed Simulated Threat Generator is designed with MITRE ATT & CK(Adversarial Tactics, Techniques and Common Knowledge) framework to easily add an evolving cyber threat and select the next threat based on the threat execution result.

국방 정보보호 인력 양성 방안 (A Scheme of Training the MND Information Security Manpower)

  • 박상서;최운호
    • 융합보안논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.69-81
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    • 2001
  • 우리 군도 하루 속히 사이버전에 대비한 정보보호 요원들을 양성하여 우리 사이버 국토가 외국 사이버 전사들에 의한 경유지로 활용되는 것을 차단하고, 유사시 적절히 군을 보호할 수 있는 역량을 강화하여야 할 필요성이 절실해지고 있어서 향후 국방 정보보호 인력 양성을 위하여 고려되어야 할 사항들을 제시한다.

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국가 사이버테러대응 미래 발전전략 수립에 관한 연구 (A Study on Establishing of the Future Development Strategy for National Cyber Terror Response)

  • 김민수;양정모
    • 융합보안논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.15-24
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    • 2020
  • 사이버터러나 사이버전(cyber warfare)은 더 이상 가상적 상황이 아닌 현실적이며, 실체적인 안보상황으로 상대국의 군사지휘체계는 물론 통신, 에너지, 금융, 수송체계 등 국가 주요기능 무력화의 전쟁 개념의 확대로 재인식과 국가적 차원에서의 사이버보안 미래전략 수립이 필요하다. 각 국의 사이버전(戰) 동향 분석 및 국내 사이버전(戰) 현황 분석을 통해 사이버보안 기술개발과 산업육성, 그리고 인력양성 전략 마련과 기존의 정보보호 정책과 법·제도을 바탕으로 신규 정책수요에 대한 체계적 발굴과 이를 통해 지속적 발생 가능한 국가적 위기를 효율적으로 관리하고, 효과적이며 능동적으로 사이버전(戰)에 대응할 수 있는 중·장기적 사이버보안 미래전략 수립에 대하여 제안한다.

윈도우 PE 포맷 바이너리 데이터를 활용한 Bidirectional LSTM 기반 경량 악성코드 탐지모델 (Bidirectional LSTM based light-weighted malware detection model using Windows PE format binary data)

  • 박광연;이수진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.87-93
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    • 2022
  • 군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.