Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.6
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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.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.1-10
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2014
In this study, I analyzed the increased threat of cyber warfare and the threat of reality about what is happening around the currently. And to prepare for it, I proposed the fact how main developed countries deal with cyber warfare. Also, I presented North Korea's cyber warfare threat which is equipped with world's top 3 cyber warfare performance and the way how their strategy influence to South Korea's national security. Moreever, I studied the existing North Korea's cyber warfare threat and the way how, how South Korea deal with it and prepare to against expected threat of cyber warfare in future.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.6
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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.
The exponential increase of malicious and criminal activities in cyber space is posing serious threat which could destabilize the foundation of modem information society. In particular, unexpected network paralysis or break-down created by the spread of malicious traffic could cause confusion and disorder in a nationwide scale, and unless effective countermeasures against such unexpected attacks are formulated in time, this could develop into a catastrophic condition. As a result, there has been vigorous effort and search to develop a functional state-level cyber-threat early-warning system however, the efforts have not yielded satisfying results or created plausible alternatives to date, due to the insufficiency of the existing system and technical difficulties. The existing cyber-threat forecasting and early-warning depend on the individual experience and ability of security manager whose decision is based on the limited security data collected from ESM (Enterprise Security Management) and TMS (Threat Management System). Consequently, this could result in a disastrous warning failure against a variety of unknown and unpredictable attacks. It is, therefore, the aim of this research to offer a conceptual design for "Knowledge-based Real-Time Cyber-Threat Early-Warning System" in order to counter increasinf threat of malicious and criminal activities in cyber suace, and promote further academic researches into developing a comprehensive real-time cyber-threat early-warning system to counter a variety of potential present and future cyber-attacks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.260-280
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2020
Cyber-attacks emerge in a more intelligent way, and various security technologies are applied to respond to such attacks. Still, more and more people agree that individual response to each intelligent infringement attack has a fundamental limit. Accordingly, the cyber threat intelligence analysis technology is drawing attention in analyzing the attacker group, interpreting the attack trend, and obtaining decision making information by collecting a large quantity of cyber-attack information and performing relation analysis. In this study, we proposed relation analysis factors and developed a system for establishing cyber threat intelligence, based on malicious code as a key means of cyber-attacks. As a result of collecting more than 36 million kinds of infringement information and conducting relation analysis, various implications that cannot be obtained by simple searches were derived. We expect actionable intelligence to be established in the true sense of the word if relation analysis logic is developed later.
Kim, Dong Hee;Park, Sangdon;Kim, So Jeong;Yoon, Oh-Jun
Convergence Security Journal
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v.17
no.2
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pp.53-68
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2017
Today, information sharing is recognized as a means to effectively prevent cyber attacks, which are becoming more intelligent and advanced, so that many countries such as U.S., EU, UK, Japan, etc. are establishing cyber threat information sharing system at national level. In particular, the United States has enacted the "Cyber Threat Information Sharing Act (CISA)" in December 2015, and has been promoting the establishment of a legal and institutional basis for sharing threat information and the implementation of the system. Korea is sharing cyber threat information in public and private sectors mainly through the National Cyber Security Center(NCSC) and the Korea Internet & Security Agency(KISA). In addition, Korean government is attempting to strengthen and make legal basis for unified cyber threat information sharing system through establishing policies. However, there are also concerns about issues such as leakage of sensitive information of companies or individuals including personal identifiable information that may produced during the cyber threat information sharing process, reliability and efficiency issues of the main agents who gather and manage information. In this paper, we try to derive improvement plans and implications by comparing and analyzing cyber threat information sharing status between U.S. and Korea.
With the innovative development of ICT technology, hacking techniques of hackers are also evolving into sophisticated and intelligent hacking techniques. Threat detection research to counter these cyber threats was mainly conducted in a passive way through hacking damage investigation and analysis, but recently, the importance of cyber threat information collection and analysis is increasing. A bot-type automation program is a rather active method of extracting malicious code by visiting a website to collect threat information or detect threats. However, this method also has a limitation in that it cannot prevent hacking damage because it is a method to identify hacking damage because malicious code has already been distributed or after being hacked. Therefore, to overcome these limitations, we propose a model that detects actual threats by acquiring and analyzing threat information while identifying and managing cyber bases. This model is an active and proactive method of collecting threat information or detecting threats outside the boundary such as a firewall. We designed a model for detecting threats using cyber strongholds and validated them in the defense environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.647-650
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2018
With the advent of advanced technologies in the real world, the cyber domain has become wider and cyber threats are increasing. A cyber threat intelligence sharing system is needed to more effectively defend and respond to such cyber threats. Through the definition of cyber threat information expression standard, it enables rapid sharing, consistent analysis, and automated interpretation of cyber threat information possessed by individual security control providers or organizations.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.4
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pp.587-596
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2024
Cyber Attack and Cyber Threat are getting confused and evolved. Therefore, using AI(Artificial Intelligence), which is the most important technology in Fourth Industry Revolution, to build a Cyber Threat Detection System is getting important. Especially, Government's SOC(Security Operation Center) is highly interested in using AI to build SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) Solution to predict and build CTI(Cyber Threat Intelligence). In this thesis, We introduce the Cyber Threat Detection System by analyzing Network Traffic and Web Application Firewall(WAF) Log data. Additionally, we apply the well-known TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) method and AutoML technology to classify Web traffic attack type.
Industrial control systems in nuclear facilities are facing increasing cyber threats due to the widespread use of information and communication equipment. To implement cyber security programs effectively through the RG 5.71, it is necessary to quantitatively assess cyber risks. However, this can be challenging due to limited historical data on threats and customized Critical Digital Assets (CDAs) in nuclear facilities. Previous works have focused on identifying data flows, the assets where the data is stored and processed, which means that the methods are heavily biased towards information security concerns. Additionally, in nuclear facilities, cyber threats need to be analyzed from a safety perspective. In this study, we use the system theoretic process analysis to identify system-level threat scenarios that could violate safety constraints. Instead of quantifying the likelihood of exploiting vulnerabilities, we quantify Security Control Measures (SCMs) against the identified threat scenarios. We classify the system and CDAs into four consequence-based classes, as presented in NEI 13-10, to analyze the adversary impact on CDAs. This allows for the ranking of identified threat scenarios according to the quantified SCMs. The proposed framework enables stakeholders to more effectively and accurately rank cyber risks, as well as establish security and response strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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