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.
현재 일반화되어 있는 침입탐지 시스템의 경우 중요한 서버의 보안에 유용한 호스트기반 IDS는 합법적인 사용자의 불법행위를 모니터링 가능하고 운영체계와 밀접히 결합하여 보다 정교한 모니터링, 네트워크 환경과 상관없이 사용가능 하다는 장점이 있지만 비용의 증가와 침입탐지를 위한 처리에 해당 시스템 자원소모, 네트워크 기반의 공격에 취약하며 IDS오류 시 해당 호스트의 기능이 마비될 수 있다. 네트워크기반 IDS는 네트워크 엑세스 지점에만 설치하여 비용점감 및 네트워크 자원에 대한 오버 헤드감소, 공격에 노출될 가능성이 낮으며 네트워크 환경에 관계없이 사용가능하지만 대용량의 트래픽 처리에 어려움과 제한된 탐지능력, 알려지지 않은 악성코드나 프로그램에 대처능력이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 솔루션들 중에서 개인용 방화벽을 활용하는 데스크톱 보안과 함께 적용하여 개인용 컴퓨터의 보안능력을 향상시키는 유출 트래픽 분석기반 침입탐지시스템의 설계 및 구현을 목적으로 한다. 침입이 발생하고 새로운 패턴의 악성 프로그램이 정보의 유출을 시도하는 행위를 탐지하여 차단함으로써 컴퓨터나 네트워크의 심각한 손실을 감소시킬 수 있다.
자동항법장치(Auto-Pilot System)에 의한 방향제어는 방위계측센서에 의해 계측된 위치 정보와 선미조타장치를 바탕으로 이루어진다. 대부분의 제어시스템들은 센서 잡음을 제외하고는 고장이 없는 계측장비와 고장없는 actuator를 가정하여 상태추정 빛 제어알고리듬을 구현하고 있다. 그러나 실제 상황에서는 이러한 가정이 위험한 경우가 많다. 즉, 방위 계측장비가 고장인 난 경우, 이 잘못된 위치 정보에 기초한 제어기능은 심각한 안전상의 문제까지도 야기시킬 수 있는 것이다. 본 연구에서는 개선된 위치정보처리 방법을 포함시킨 제어시스템을 Auto-Pilot 시스템에 적용하여 보았다. 그 방법으로 센서 고장 진단 및 actuator 고장 진단용 BJDF(Beard-Jones Detection Filter)를 설계하여 그 기능을 파악하였고 일반적인 상태변수추정기와의 차이점을 보였다. 특히 센서의 Bias Error의 경우 상태변수 확장기법을 이용하여 actuator 고장진단의 모형으로 모형화 할 수 있음을 보였다. 이로 인하여 센서 고장의 경우 2차원 평면에 국한된 residual이 일정 방향의 residual로 되므로 고장진단이 용이함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대부분 운전자들이 보유하고 있는 스마트 모바일 기기와 최소한의 중앙서버를 활용하여 구축 가능한 위치기반 고속도로 안전시스템을 제안한다. 이를 위해 중앙서버를 구축하여 GPS를 이용한 차량의 위치정보를 수집하며, 서버에서는 차량위치 업데이트 메시지 감소를 위한 위치예측 알고리즘을 수행한다. 차량에 장착된 모바일에서는 가속도 센서를 이용하여 차량의 위험 상황을 인지하여 상황을 서버에게 업데이트하고, 서버는 LTE 통신을 이용한 위치기반 유니캐스트를 통하여 주변 위험차량에게 신속하게 알려준다. 본 논문에서 제안하는 위치예측 알고리즘을 평가하기 위하여 실제 차량에 앱을 탑재한 모바일 기기를 설치하고 도심도로, 한적한 도로, 고속화도로 등 다양한 시나리오에서 실제 실험하고, 위험도 전파 등을 평가하기 위한 시뮬레이션을 수행한다. 또한 차량의 충돌상황을 감지하기 위한 충돌 모의실험을 진행하며, 모바일 기기가 거치대에서 이탈되는 등의 예외적인 상황을 처리할 수 있는 기법을 제안한다.
서비스 거부 공격은 침입을 위한 침입시도 형태로 나타나며 대표적인 공격으로 Syn Flooding 공격이 있다. Syn Flooding 공격은 신뢰성 및 연결 지향적 전송서비스인 TCP의 종단간에 3-way handshake의 취약점을 이용한 공격이다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격을 탐지하기 위하여 패킷 정보를 수집하고 분석한다. 이 모델은 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Maps)를 적용한 결정모듈의 분석 결과를 활용하여 서비스 거부 공격의 위험도를 측정하고 공격에 대응하도록 대응모듈을 학습시킨다. 제안하는 모델은 Syn Flooding 공격의 위험을 격감 또는 방지하는 네트워크 기반의 지능적 침입 방지 모델이다.
재난관리 및 대응 분야에서는 무인기의 낮은 운영비용과 자유로운 이동능력의 장점을 토대로, 무인기를 활용한 다양한 재난대응 방안이 연구되고 있다. 본 논문은 무인기를 통해 획득한 항공영상에 대하여, 기계학습 기반의 영상분석을 통한 사람 검출 및 사람 위험 감지 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 사람 검출을 위한 딥러닝 네트워크와 범람지역 검출을 위한 딥러닝 네트워크로 구성된다. 제안하는 기법에서 사용하는 두 개의 딥러닝 네트워크를 통해, 사람의 단순 검출뿐만 아니라, 범람지역과 같은 위험지역 검출을 통해, 사람의 위험도를 판단할 수 있다.
In this study, a new technique for detecting near miss using 4M risk assessment method is suggested. Until now, the safety education with instances of near miss has just been progressed in most industrial settings, without any systematic guideline. By menas of appling 4M risk assessment method, the organized technique, which could effectively manage the fundamental prevention of industrial accident in advance, is developed. The organized technique of near miss-management suggested in this study will take an effective role in basically expanding the application of risk assessment method, as well as in contributing the activity of zero-accident as a safety guideline in hazardous workshops.
Hydrogen is emerging as clean fuel and important industrial raw materials. The hydrogen gas is not sensed by the human olfactory system, But the combustion characteristics of hydrogen is that the ignition is very easy, the propagation speed of the flame is very fast and explosion limits is a wide range of 4 %~75 %. Therefore it is extremely in danger, and the need for its leakage detection technologies is especially important in places such as a production, transportation, storage and usage. The hydrogen sensors are classified with ceramic type, semiconductor type, optical type, electrochemical type and so on. Hydrogen sensors and their technologies are reviewed in detail for materials, fabrication process, sensing characteristics, good point and faults, and production and utilization of sensors be discussed.
본 논문에서는 일정 지역에 내에 진입한 영상 객체에 대한 객체추적 방안을 제안한다. 인식된 객체에 대한 추적은 객체가 특정 지역에 진입할 경우 객체의 이동 패턴을 탐지하기 위해 추적을 수행할 수 있다. 이는 여러 애플리케이션에 적용될 수 있는 것으로 위험 지역 혹은 경계 지역에 비인가 객체의 침입이나 특정 객체의 행동 패턴을 확인하기 위하여 객체의 추적 및 탐색을 수행하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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