• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.89-100
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• 2011

최근 웹 사이트를 통해 유포되는 웹 기반 악성코드가 심각한 보안이슈로 대두되고 있다. 기존 웹 페이지 크롤링(Crawling) 기반의 중앙 집중식 탐지기법은, 크롤링 수준을 웹 사이트의 하위링크까지 낮출 경우 탐지에 소요되는 비용(시간, 시스템)이 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 웹 브라우저 이용자가 악성코드 은닉 스크립트가 포함된 웹 페이지에 접속할 경우 이를 동적으로 탐지하여 안전하게 브라우징 해줌으로써, 감염 피해를 예방할 수 있는 웹 브라우저 기반의 탐지도구들 제시하고, 이 도구를 적용한 분산된 웹 브라우저 이용자가 모두 악성코드 은닉 웹 페이지 탐지에 참여하고, 탐지결과를 피드백 함으로써, 웹 사이트의 하부 링크까지 분산적, 동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.360-365
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• 2010

In this paper, we present a distributed algorithm for detecting dynamic event regions in wireless sensor network with the consideration on energy saving. Our model is that the sensing field is monitored by a large number of randomly distributed sensors with low-power battery and limited functionality, and that the event region is dynamic with motion or changing the shape. At any time that the event happens, we need some sensors awake to detect it and to wake up its k-hop neighbors to detect further events. Scheduling for the network to save the total power-cost or to maximize the monitoring time has been studied extensively. Our scheme is that some predetermined sensors, called critical sensors are awake all the time and when the event is detected by a critical sensor the sensor broadcasts to the neighbors to check their sensing area. Then the neighbors check their area and decide whether they wake up or remain in sleeping mode with certain criteria. Our algorithm uses only 2 bit of information in communication between sensors, thus the total communication cost is low, and the speed of detecting all event region is high. We adapt two kinds of measure for the wake-up decision. With suitable threshold values, our algorithm can be applied for many applications and for the trade-off between energy saving and the efficiency of event detection.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.726-732
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• 2017

무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱 기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.889-891
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• 2002

인터넷의 발달과 함께, 인터넷을 이용한 전자상거래, 흠 뱅킹 , 온라인 교육 등 정보통신 관련 서비스가 급격히 발전하게 되었다. 그러나 이러한 확장으로 인한 긍정적인 효과도 있으나, 시스템 불법 침입, 중요 정보의 유출 및 훼손, 불법적인 사용, 악성 바이러스 등 역기능 역시 심각한 피해를 주고 있다. 이러한 피해를 막기 위한 기술로 다양한 침입탐지 시스템과 방화벽이 활용되고 있으나, 아직 한계와 문제점들이 존재하고 있다. 본 논문에서는 이러한 악의적인 공격들로부터 대처하기 위해 현재 개발 중인 분산 침입 탐지 시스템과 함께 동작 하게 될 Dynamic Screened Zone을 구성하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.963-974
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• 2018

비트코인과 같은 암호 화폐에 대한 관심이 증대됨에 따라 블록체인 기술은 뛰어난 보안성을 갖춘 분산 원장 플랫폼으로 다양한 응용분야에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 암호 화폐 채굴(Cryptomining) 과정에 대한 취약성으로 인해 타인에게 CPU와 같은 컴퓨터 자원을 몰래 갈취하는 공격인 Cryptojacking이 등장하였다. 그 중에서도 브라우저 기반 Cryptojacking은 사용자의 PC에 설치하는 동작 없이 단순히 웹 사이트를 방문하는 것만으로 공격이 수행된다는 점에서 그 심각성이 증대되고 있다. 현재까지의 Cryptojacking 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반으로 동작하기 때문에, 기존 Cryptomining 코드의 변형이나 새롭게 등장하는 Cryptomining 코드는 탐지하지 못하는 문제점이 존재한다. 이를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 알려지지 않은 Cryptojacking 공격에 대한 탐지를 위해 Headless 브라우저를 이용하여 탐지대상 사이트의 공격 여부를 확인하는 동적 Cryptojacking 사이트 탐지 방안을 제안한다. 제안하는 동적 분석 기반 Cryptojacking 탐지 시스템은 기존 시그니처 기반 Cryptojacking 탐지 시스템에서 탐지하지 못하는 새로운 Cryptojacking 사이트를 탐지 할 수 있으며, Cryptomining 코드를 우회하여 호출하거나 난독화하더라도 이를 탐지하는 것이 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.53-58
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• 2014

MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.374-386
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• 2022

Nowadays, research in deep learning leveraged automated computing and networking paradigm evidenced rapid contributions in terms of Software Defined Networking (SDN) and its diverse security applications while handling cybercrimes. SDN plays a vital role in sniffing information related to network usage in large-scale data centers that simultaneously support an improved algorithm design for automated detection of network intrusions. Despite its security protocols, SDN is considered contradictory towards DDoS attacks (Distributed Denial of Service). Several research studies developed machine learning-based network intrusion detection systems addressing detection and mitigation of DDoS attacks in SDN-based networks due to dynamic changes in various features and behavioral patterns. Addressing this problem, this research study focuses on effectively designing a multistage hybrid and intelligent deep learning classifier based on modified deep forest classification to detect DDoS attacks in SDN networks. Experimental results depict that the performance accuracy of the proposed classifier is improved when evaluated with standard parameters.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.288-294
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• 2021

There are various ways to be infected with malicious code due to the increase in Internet use, such as the web, affiliate programs, P2P, illegal software, DNS alteration of routers, word processor vulnerabilities, spam mail, and storage media. In addition, malicious codes are produced more easily than before through automatic generation programs due to evasion technology according to the advancement of production technology. In the past, the propagation speed of malicious code was slow, the infection route was limited, and the propagation technology had a simple structure, so there was enough time to study countermeasures. However, current malicious codes have become very intelligent by absorbing technologies such as concealment technology and self-transformation, causing problems such as distributed denial of service attacks (DDoS), spam sending and personal information theft. The existing malware detection technique, which is a signature detection technique, cannot respond when it encounters a malicious code whose attack pattern has been changed or a new type of malicious code. In addition, it is difficult to perform static analysis on malicious code to which code obfuscation, encryption, and packing techniques are applied to make malicious code analysis difficult. Therefore, in this paper, a method to detect malicious code through dynamic analysis and static analysis using Trojan-type Downloader/Dropper malicious code was showed, and suggested to malicious code detection and countermeasures.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4543-4552
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• 2010

리더는 그룹 내의 여러 프로세스 중에서 조정자 역할을 하는 특별한 프로세스이다. 분산 시스템에서 하나의 조정자를 선출하는 과정을 리더선출이라 하며 이는 결함허용 분산시스템을 구축하기 위한 매우 중요한 문제이다. 현재 정상 작동하고 있는 두 개의 모바일 ad hoc 네트워크 그룹들이 병합되면 두 개의 리더가 존재하게 된다. 이것은 안전성 속성에 위배되므로 이를 감지하고 처리할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 ad hoc 분산 컴퓨팅 시스템에서 그룹 멤버십 탐지 기반의 리더 경쟁 프로토콜을 제안하고 이를 시제논리로 검증하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.69-75
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• 2012

MANET은 노드들의 이동성으로 인한 동적 토폴로지와 hop-by-hop 데이터 전달 방식의 특징으로 인해 많은 공격들의 대상이 된다. 그리고 MANET에서는 침입탐지시스템의 위치 설정이 어렵고, 지역적으로 수집된 정보로는 공격 탐지가 더욱 어렵다. 또한 트래픽 양이 많아지면 침입탐지 성능이 현저히 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MANET을 zone 형태로 구성한 후 대용량의 트래픽에도 안정된 침입탐지를 수행할 수 있도록 하기 위하여 정보 손실 없이 차원을 축소할 수 있는 random projection 기법을 사용하였다. 그리고 지역적인 정보만으로 탐지가 어려운 공격 탐지를 위해서 전역 탐지 노드를 이용하였다. 전역 탐지 노드에서는 IDS 에이전트들로부터 수신한 정보와 노드들의 패턴을 이용하여 공격 탐지를 수행하게 된다. 본 논문에서 제안한 기법의 성능 평가를 위하여 k-NN 기법과 ZBIDS 기법과 비교 실험하였으며, 실험을 통해 성능의 우수성을 확인하였다.