• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.49-68
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• 2022

해운 선사의 운영시스템은 주전산기를 이용한 단말기 접속 환경 또는 클라이언트/서버 구조의 환경을 유지하고 있는 경우가 아직 많으며, 웹서버 및 웹 애플리케이션 서버를 이용한 웹 기반 환경으로의 전환을 고려하는 해운 선사가 증가하고 있다. 그런데 전환 과정에서, 기존 구성 방식과 지식을 바탕으로 웹 기반 환경의 특성 및 해운 업무의 특성을 고려하지 않고 설계를 진행하는 경우, 다양한 보안상 취약점이 실제 시스템 운영 단계에서 드러나게 되고, 이는 시스템 유지보수 비용의 증가를 초래하게 된다. 그러므로 웹 기반 환경으로의 전환 시에는, 시스템 안전성 확보 및 보안 관련 유지보수 비용 절감을 위해 설계 단계에서부터 반드시 보안을 고려한 설계가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 위협 모델링 기법의 특성을 살펴보고, 해운 선사 운영시스템에 적합한 모델링 기법을 선정한 후, 데이터 흐름도와 STRIDE 위협 모델링 기법을 해운 선사 업무에 적용하여, 데이터 흐름도의 각 구성 요소에서 발생 가능한 보안 위협을 공격자 관점에서 도출하고, 공격 라이브러리 항목과의 매핑을 통해 도출된 위협의 타당성을 입증한다. 그리고, 이를 이용하여 공격자가 최종목표 달성을 위해 시도할 수 있는 다양한 공격 시나리오를 공격 트리로 나타내고, 보안 점검 사항과 관련 위협 및 보안 요구사항을 체크리스트로 구성한 후, 최종적으로 도출된 위협에 대응할 수 있는 23개의 보안 요구사항을 제시한다. 기존의 일반적인 보안 요구사항과는 달리, 본 논문에서 제시하는 보안 요구사항은 해운 선사의 실제 업무를 분석한 후, 여기에 위협 모델링 기법을 적용하여 도출된 해운 업무 특성을 반영한 보안 요구사항이므로, 추후 웹 기반 환경으로의 전환을 추진하는 해운 선사들의 보안 설계에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.827-846
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• 2023

외부와 연결되지 않고 독립적으로 운용되던 무기체계에 최근 네트워크 통신, 센서와 같은 다양한 정보기술이 접목되기 시작하였다. 이는 무기체계 운용자 및 지휘관의 신속하고 정확한 결심과 효과적인 무기체계 운용을 가능하게 한다. 하지만, 무기체계의 사이버 영역 활용이 증가함에 따라 사이버 공격에 의한 피해도 증가할것으로 예상된다. 안전한 무기체계를 개발하기 위해서는 소프트웨어 개발 단계 중 요구사항 도출 단계에서부터 보안적 요소를 고려하는 보안 내재화를 구현하는 것이 필요하다. 미 DoD는 '사이버보안(cybersecurity)' 개념의 도입과 함께 무기체계평가 및 획득 프로세스인 RMF A&A를 시행하고 있으며, 우리나라도 K-RMF 제도 시행을 위한 노력을 지속하고 있다. 하지만, 아직까지 개발 단계에서부터 K-RMF를 적용한 사례는 존재하지 않을뿐더러 미국의 국방 RMF 관련한 자료는 기밀 사항이기에 대부분 공개되지 않는다. 본 연구에서는 RMF와 관련하여 공개된 자료와 체계적인 위협분석 방법을 바탕으로 우리나라의 국방용 RMF인 K-RMF를 예측하여 무기체계의 보안 통제항목을 구축하는 방안에 대해 제안하고, 함정 전투체계에 적용함으로써 그 효용성을 입증한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제8권5호
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• pp.423-433
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• 2016

In this paper, we consider the cybersecurity issue of ship information system (SIS) from a new perspective which is called opacity. For a SIS, its confidential information (named as "secret") may be leaked through the working behaviors of each Distributed Control Unit (DCU) from an outside observer called an "intruder" which is able to determine ship's mission state by detecting the source of each data flow from the corresponding DCUs in SIS. Therefore we proposed a dual layer mechanism to enforce opacity by activating non-essential DCU during secret mission. This mechanism is calculated by two types of insertion functions: Safety-assured insertion function ($f_{IS}$) and Admissibility-assured insertion function ($f_{IA}$). Due to different objectives, $f_{IS}$ is designed to confuse intruder by constructing a non-secret behaviors from a unsafe one, and the division of $f_{IA}$ is to polish the modified output behaviors back to normal. We define the property of "$I_2$-Enforceability" that dual layer insertion functions has the ability to enforce opacity. By a given mission map of SIS and the marked secret missions, we propose an algorithm to select $f_{IS}$ and compute its matchable $f_{IA}$ and then the DCUs which should be activated to release non-essential data flow in each step is calculable.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.1-10
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• 2021

The Internet of things (IoT) is the main advancement in data processing and communication technologies. In IoT, intelligent devices play an exciting role in wireless communication. Although, sensor nodes are low-cost devices for communication and data gathering. However, sensor nodes are more vulnerable to different security threats because these nodes have continuous access to the internet. Therefore, the multiparty security credential-based key generation mechanism provides effective security against several attacks. The key generation-based methods are implemented at sensor nodes, edge nodes, and also at server nodes for secure communication. The main challenging issue in a collaborative key generation scheme is the extensive multiplication. When the number of parties increased the multiplications are more complex. Thus, the computational cost of batch key and multiparty key-based schemes is high. This paper presents a Secure Multipart Key Distribution scheme (SMKD) that provides secure communication among the nodes by generating a multiparty secure key for communication. In this paper, we provide node authentication and session key generation mechanism among mobile nodes, head nodes, and trusted servers. We analyzed the achievements of the SMKD scheme against SPPDA, PPDAS, and PFDA schemes. Thus, the simulation environment is established by employing an NS 2. Simulation results prove that the performance of SMKD is better in terms of communication cost, computational cost, and energy consumption.

• 산경연구논집
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• 제12권7호
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• pp.7-14
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• 2021

Purpose: The coronavirus (COVID-19) has become a worldwide pandemic and significantly influences the global economy. Therefore, this paper aims to determine the impact of COVID-19 on the accounting profession in Bangladesh. Research design, data, and methodology: The research has focused on its primary question. How much does COVID- 19 affect the accounting profession in Bangladesh? A formal questionnaire has been developed to address it. Questionnaire was spread via Facebook and email. Sample was determined by using random sampling method. The collection comprises 190 from Bangladesh. The Likert scale of five points was used. Descriptive and inferential statistical analysis (Wilcoxon signed-rank test) were used for analysis. Results: the study found a great impact of COVID-19 on the accounting profession in Bangladesh. Many changes are faced due to pandemics. Most accountants are working remotely during pandemic rather than before pandemic. They have adapted to new technology. Meetings and trainings are held virtually. They are also facing cybersecurity problems because of less data security. Job insecurity has increased. Conclusions Therefore, the global pandemic COVID-19 dramatically affects the accounting profession in Bangladesh. The changes that happened due to pandemics will advance the accounting profession. These revolutionary changes will become the world's new normal.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.207-212
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• 2021

A buffer overflow attack is carried out to subvert privileged program functions to gain control of the program and thus control the host. Buffer overflow attacks should be prevented by risk managers by eradicating and detecting them before the software is utilized. While calculating the size, correct variables should be chosen by risk managers in situations where fixed-length buffers are being used to avoid placing excess data that leads to the creation of an overflow. Metamorphism can also be used as it is capable of protecting data by attaining a reasonable resistance level [1]. In addition, risk management teams should ensure they access the latest updates for their application server products that support the internet infrastructure and the recent bug reports [2]. Scanners that can detect buffer overflows' flaws in their custom web applications and server products should be used by risk management teams to scan their websites. This paper presents an experiment of buffer overflow vulnerability and attack. The aims to study of a buffer overflow mechanism, types, and countermeasures. In addition, to comprehend the current detection plus prevention approaches that can be executed to prevent future attacks or mitigate the impacts of similar attacks.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.71-82
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• 2024

정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.57-71
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• 2024

개인정보 데이터의 가치평가 방법은 여러 가지가 있지만, 데이터 가치평가의 표준은 존재하지 않는다. 의료 마이데이터 활용 플랫폼 서비스의 사례를 살펴보면 플랫폼 기업이 이용자로부터 동의를 받아 데이터 활용 목적으로 데이터를 제공받는 경우 이에 대한 보상으로 이용자 1인 평균 약 4,000 credit이 리워드로 지급된 바 있다. 앞선 사례와 같이 개인정보 가치평가는 개인정보의 세부 항목별이 아닌주로 인당 얼마의 가치를 지니는 지로 측정된다. 그러나 개인정보의 수와 형태가 다양해짐에 따라 개인정보의 가치는 형태별로 측정해야 한다. 본 연구는 비정형 개인정보, 특히 이미지의 가치측정을 중점으로 하고, 비정형 개인정보의 표준을 제안한다. 이미지의 가치측정을 통해 플랫폼 회사들이 데이터 제공 시 1인당 보상되는 credit 기준을 설정할 수 있도록 돕고, B2B 데이터 판매 시 객관적이고 합리적인 가격 책정을 지원할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.328-342
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• 2022

The Internet of Things (IoT) is a technology that offers lucrative services in various industries to facilitate human communities. Important information on people and their surroundings has been gathered to ensure the availability of these services. This data is vulnerable to cybersecurity since it is sent over the internet and kept in third-party databases. Implementation of data encryption is an integral approach for IoT device designers to protect IoT data. For a variety of reasons, IoT device designers have been unable to discover appropriate encryption to use. The static support provided by research and concerned organizations to assist designers in picking appropriate encryption costs a significant amount of time and effort. IoTES is a web app that uses machine language to address a lack of support from researchers and organizations, as ML has been shown to improve data-driven human decision-making. IoTES still has some weaknesses, which are highlighted in this research. To improve the support, these shortcomings must be addressed. This study proposes the "IoTES with Security" model by adding support for the security level provided by the encryption algorithm to the traditional IoTES model. We evaluated our technique for encryption algorithms with available security levels and compared the accuracy of our model with traditional IoTES. Our model improves IoTES by helping users make security-oriented decisions while choosing the appropriate algorithm for their IoT data.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.201-211
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• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.