• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.76-82
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• 2017

랜섬웨어를 포함한 악성코드를 빠르게 탐지하여 빅데이터를 보호하기 위해 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝으로 학습된 이미지 분석을 통한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400여개 이상의 데이터를 분석하여 인공신경망 Convolutional neural network 으로 학습하고 데이터를 이미지화 하였다. 추상화된 이미지 그래프로 변환하고 부분 그래프를 추출하여 악성코드가 나타내는 집합을 정리하였다. 제안한 논문에서 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통해 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 실험으로 분석하였으며 학습을 통한 방법을 이용하여 빠르게 추출하였다. 실험결과로부터 인공지능의 딥러닝을 이용한 정확한 악성코드 탐지 가능성과 악성코드를 이미지화하여 분류함으로써 더욱 빠르고 정확한 탐지 가능성을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.911-914
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• 2014

인터넷이 우리의 생활의 기본 인프라로 자리 잡고 사이버 공간에서의 생활이 일상화되면서 부가적인 많은 문제점들이 생겨났다. 그 중 사이버 침해는 정보사회의 가장 심각한 문제 가운데 하나가 되었다. 해마다 증가하는 사이버공격, 지능화되고 진화하는 공격 유형 등으로 사이버 생태계가 더 복잡해지고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 인터넷 침해 사고 현황과 인터넷 침해 유형 및 해킹방법을 분석하고 국내 대응 조직 및 국제 협의체 현황을 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5685-5700
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• 2018

Cyber intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR) has become more important than traditional military ISR. An agent used in cyber ISR resides in an enemy's networks and continually collects valuable information. Thus, this agent should be able to determine what is, and is not, useful in a short amount of time. Moreover, the agent should maintain a classification rate that is high enough to select useful data from the enemy's network. Traditional feature selection algorithms cannot comply with these requirements. Consequently, in this paper, we propose an effective hybrid feature selection method derived from the filter and wrapper methods. We illustrate the design of the proposed model and the experimental results of the performance comparison between the proposed model and the existing model.

• 융합보안논문지
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• 제4권3호
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• pp.83-90
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• 2004

사이버테러는 넓게는 "네티즌 사이에 공포감을 조성할 목적으로 행하는 사이버상의 일체의 만행(act of Vandalization of cyber)"으로 새길 수 있고 오프라인 상의 테러리즘에 근접하는 좁은 개념으로는 "특정한 집단이나 개인이 자신의 정치적 목적이나 이념을 관철시킬 목적으로 대중, 정부요인 또는 정부기관이나 공공기반시설 등에 대해 위협을 가할 수 있는 무기로서의 컴퓨터 사용"으로 각각 새길 수 있다. 사이버테러가 갖는 파급효과의 연쇄성(개인적 법익침해가 사회적 법익의 침해로 그리고 사회적 법익의 침해가 국가질서의 혼란으로 이어지는 연쇄성)과 공간초월성(개인적 법익침해를 매개로 하는 국가기반질서의 파괴도 가능)을 감안할 때 국가정보원은 일반경찰권한에 속하는 것에 대한 것에 대하여도 초기단계에서부터 가급적 경찰청이나 관련 국가기관과 정보를 공유하거나 모니터링하면서 국가질서에 대한 위협으로 전이되지 아니하도록 예방작용을 해야 한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권6호
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• pp.807-816
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• 2018

Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.33-39
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• 2019

지능형 사이버 공격 기법이 다양화됨에 따라 보안 침해 사건, 글로벌 범죄 등의 사건 발생이 증가하고 있다. 지능형 공격을 예측하고 대응하기 위해서는 공격 기법의 특성, 수법, 유형을 파악해야 한다. 이를 위해 수많은 보안 기업 회사에서는 다양한 공격 기법을 빠르게 파악하고 더 큰 피해를 막기 위해 보안 인텔리전스 보고서를 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 보고서에 대한 형식이 맞춰져 있지 않으며, 대량의 비정형 보안 인텔리전스 보고서가 배포되고 있다. 본 논문은 비정형한 보안 인텔리전스 보고서에 대한 문제점을 고려하여 정형화된 데이터로 추출하는 방안을 제안한다. 또한, 대량의 보안 인텔리전스 보고서를 파악하기 위해 소요되는 시간을 줄이고자 대량의 보고서를 주제별로 분류할 수 있는 보안 인텔리전스 보고서 토픽 자동 추출 모델을 제안한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.125-134
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• 2019

인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.139-153
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• 2016

최근 침해정보공유센터와 기업의 보안시스템으로 부터 수집되는 침해사고의 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 사이버 공격으로 인해 침해 사고가 발생했을 때 침해사고 분석가들은 대량의 침해사고 데이터를 분류 및 분석하는데 시간과 비용이 증가하는 문제점에 직면한다. 이에 대한 기존의 해결책으로 다중 연관분석을 통한 유사침해사고에 대한 정보를 제공하는 침해사고 분석시스템이 있으나 이는 분석가에게 분석할 침해사고의 수를 축소시켜 주는 효과가 있을 뿐 침해분석에 적합한 정보를 제공하지 못하고 있다. 그 근본적인 이유는 비현실적인 침해사고의 구성을 야기하는 침해자원 기준으로 침해사고를 분류하기 때문이다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 침해사고를 기준으로 침해자원을 계층적으로 분류하고 유사도 분석을 수행하였다. 이 분석을 통하여 신규 침해사고가 발생하였을 때 유사한 침해사고 유형에 대한 정보를 침해사고 분석가에게 제시하는 침해사고 분석 모델을 제안하고 검증을 위하여 침해사고분석 모듈을 구현하였다. 제안 모델은 의미 있는 침해사고 구성과 유형 분류의 제공을 통해 실용성을 확대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.334-336
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• 2021