• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.267-280
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• 2023

최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.189-200
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• 2024

최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2881-2894
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• 2018

Cyber attacks are increasing continuously. On average about one million malicious codes appear every day, and attacks are expanding gradually to IT convergence services (e.g. vehicles and television) and social infrastructure (nuclear energy, power, water, etc.), as well as cyberspace. Analysis of large-scale cyber incidents has revealed that most attacks are started by PCs infected with malicious code. This paper proposes a method of detecting an attack IP automatically by analyzing the characteristics of the e-mail transfer path, which cannot be manipulated by the attacker. In particular, we developed a system based on the proposed model, and operated it for more than four months, and then detected 1,750,000 attack IPs by analyzing 22,570,000 spam e-mails in a commercial environment. A detected attack IP can be used to remove spam e-mails by linking it with the cyber removal system, or to block spam e-mails by linking it with the RBL(Real-time Blocking List) system. In addition, the developed system is expected to play a positive role in preventing cyber attacks, as it can detect a large number of attack IPs when linked with the portal site.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1657-1673
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• 2023

With the advancement of information technology, criminals employ multiple cyberspaces to promote cybercrime. To combat cybercrime and cyber dangers, banks and financial institutions use artificial intelligence (AI). AI technologies assist the banking sector to develop and grow in many ways. Transparency and explanation of AI's ability are required to preserve trust. Deep learning protects client behavior and interest data. Deep learning techniques may anticipate cyber-attack behavior, allowing for secure banking transactions. This proposed approach is based on a user-centric design that safeguards people's private data over banking. Here, initially, the attack data can be generated over banking transactions. Routing is done for the configuration of the nodes. Then, the obtained data can be preprocessed for removing the errors. Followed by hierarchical network feature extraction can be used to identify the abnormal features related to the attack. Finally, the user data can be protected and the malicious attack in the transmission route can be identified by using the Wrapper stepwise ResNet classifier. The proposed work outperforms other techniques in terms of attack detection and accuracy, and the findings are depicted in the graphical format by employing the Python tool.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.64-72
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• 2024

In recent times cyber attackers can use Artificial Intelligence (AI) to boost the sophistication and scope of attacks. On the defense side, AI is used to enhance defense plans, to boost the robustness, flexibility, and efficiency of defense systems, which means adapting to environmental changes to reduce impacts. With increased developments in the field of information and communication technologies, various exploits occur as a danger sign to cyber security and these exploitations are changing rapidly. Cyber criminals use new, sophisticated tactics to boost their attack speed and size. Consequently, there is a need for more flexible, adaptable and strong cyber defense systems that can identify a wide range of threats in real-time. In recent years, the adoption of AI approaches has increased and maintained a vital role in the detection and prevention of cyber threats. In this paper, an Ensemble Deep Restricted Boltzmann Machine (EDRBM) is developed for the classification of cybersecurity threats in case of a large-scale network environment. The EDRBM acts as a classification model that enables the classification of malicious flowsets from the largescale network. The simulation is conducted to test the efficacy of the proposed EDRBM under various malware attacks. The simulation results show that the proposed method achieves higher classification rate in classifying the malware in the flowsets i.e., malicious flowsets than other methods.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.99-118
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• 2020

현재 우리 사회는 4차 산업혁명의 물결 속에서 지능정보사회로 전개되고 있으며 이러한 변화는 모든 분야를 혁신시키는 긍정적 효과를 가져 올 것이다. 하지만 기술의 양면성으로 순기능과 동시에 역기능이 발생되고 있다. 지능화에 의해 해킹, 테러, 개인정보 침해, 불법콘텐츠 유통 등 사이버 역기능에 대한 위협은 더욱 심각해 질 것이다. 지금까지 인터넷의 보안 체계는 사후적(Proactive) 보안체계였으나 근래에 예방적(Preventive) 보안체계 방안인 신뢰네트워크에 대한 제안이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 신뢰네트워크 기술 중 하나인 Bright Internet에 대해서 지능정보사회의 사이버 역기능 해소 가능성을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 지능정보사회의 사이버 역기능을 정의하고 Bright Internet 5대 원칙 도입에 대한 지능정보사회의 사이버 역기능 변화에 대한 인식을 분석한다. 연구결과 Brighit Internet 신뢰네트워크 도입으로 인한 지능정보사회의 역기능 해소가 가능하며 특히 사이버 범죄 및 테러, 권리침해 영역의 개선이 클 것으로 예측되었다. 5대 원칙 중에는 확인 가능한 익명성의 원칙과 국제 협력 조사 원칙이 역기능 해소의 기대치가 높게 나타나 효과가 클 것으로 분석되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• 안보군사학연구
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• 통권2호
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• pp.285-314
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• 2004

The forms of current war are diversified over the pan-national industry. Among these, one kind of threats which has permeated the cyber space based on the advanced information technology causes a new type of war. C4ISR, the military IT revolution, as a integrated technology innovation of Command, Control, Communications, Computer, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance suggests that the aspect of the future war hereafter is changing much. In this paper, we design the virtual decoy system and intrusion trace marking mechanism which can capture various attempts and evidence of intrusion by hackers in cyber space, trace the penetration path and protect a system. By the suggested technique, we can identify and traceback the traces of intrusion in cyber space, or take a legal action with the seized evidence.

• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.549-560
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• 2021

Cyberattacks are often difficult to identify with traditional signature-based detection, because attackers continually find ways to bypass the detection methods. Therefore, researchers have introduced artificial intelligence (AI) technology for cybersecurity analysis to detect malicious PowerShell scripts. In this paper, we propose a feature optimization technique for AI-based approaches to enhance the accuracy of malicious PowerShell script detection. We statically analyze the PowerShell script and preprocess it with a method based on the tokens and abstract syntax tree (AST) for feature selection. Here, tokens and AST represent the vocabulary and structure of the PowerShell script, respectively. Performance evaluations with optimized features yield detection rates of 98% in both machine learning (ML) and deep learning (DL) experiments. Among them, the ML model with the 3-gram of selected five tokens and the DL model with experiments based on the AST 3-gram deliver the best performance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.524-526
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• 2013

본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV 에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안 기술에 대해 서술한다. 광역영상보안시스템은 단일 CCTV 에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 시스템에서는 광역영상보안시스템 환경에서 요구하는 지능형 영상보안 기술로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.