• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.6
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• pp.580-586
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• 2017

The establishment of big data service environment requires both cloud-based network technology and clustering technology to improve the efficiency of information access. These cloud-based networks and clustering environments can provide variety of valuable information in real-time, which can be an intensive target of attackers attempting illegal access. In particular, attackers attempting IP spoofing can analyze information of mutual trust hosts constituting clustering, and attempt to attack directly to system existing in the cluster. Therefore, it is necessary to detect and respond to illegal attacks quickly, and it is demanded that the security policy is stronger than the security system that is constructed and operated in the existing single system. In this paper, we investigate routing pattern changes and use them as detection information to enable active correspondence and efficient information service in illegal attacks at this network environment. In addition, through the step-by -step encryption based on the routing information generated during the detection process, it is possible to manage the stable service information without frequent disconnection of the information service for resetting.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1067-1070
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• 2005

컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상생활처럼 되고 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료 교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 기존의 침입 차단 시스템과 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 외부방어 개념의 보안 대책은 전산망 내의 중요한 정보 및 자원을 보호함에 있어서 그 한계를 갖는다. 본 논문에서는 해킹으로 판단되는 침입에 대하여 라우터의 구조적 변경 없이 효율적으로 역추적 하기 위해서 ICMP 역추적 메시지(ICMP Traceback Message)를 이용한 ICMP 기반의 역추적 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.85-88
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• 2020

최근 악성코드의 발전은 사이버 위협의 전방면에 걸쳐 영향을 주고 있다. DDoS, APT를 포함한 스팸 발송 등과 같은 사이버 공격은 악성코드를 기반으로 한다. 또한 이에 대응하기 위해 다양한 형태의 악성코드 솔루션이 존재하고 있다. 악성코드 솔루션은 오픈소스와 상업용 프로그램으로 나눌 수 있는데 상업용 프로그램은 악성코드뿐만 아니라 PC관리의 전반적인 부분을 담당하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니처 방식과 해시DB를 이용한 방식 등 다양한 방식이 있다. 본 논문에서는 오픈소스기반 악성코드 솔루션을 비교하여 어떠한 방식이 더 효과적인가를 분석하였다. 이를 통해 악성코드 방지 프로그램을 개발하려는 개발자가 비용효과적인 악성코드 탐지 방법을 잘 선택할 수 있는 가이드라인을 제공한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.9
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• pp.675-684
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• 2009

Internet worm can cause a traffic problem through DDoS(Distributed Denial of Services) or other kind of attacks. In those manners, it can compromise the internet infrastructure. In addition to this, it can intrude to important server and expose personal information to attacker. However, current detection and response mechanisms to worm have many vulnerabilities, because they only use local characteristic of worm or can treat known worms. In this paper, we propose a new framework to detect unknown worms. It uses macroscopic characteristic of worm to detect unknown worm early. In proposed idea, we define the macroscopic behavior of worm, propose a worm detection method to detect worm flow directly in IP packet networks, and show the performance of our system with simulations. In IP based method, we implement the proposed system and measure the time overhead to execute our system. The measurement shows our system is not too heavy to normal host users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.718-721
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• 2011

웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.