In electronic warfare, beamforming using multiple antennas is applied for effective transmission of electronic attack signals. In order to perform an electronic attack against multiple threats using the same frequency resource, it is necessary to apply a multi-beam transmission algorithm that has been studied in wireless communication systems. For electronic attacks against multiple threats, this paper presents an MMSE(Minimum Mean-Squared Error) beam-forming technique based on the prior location information of threats and an optimization method for power allocation. In addition, the performance of the proposed method is evaluated and received signals of multiple threats are compared and analyzed.
In this research, 51% attack or majority attack is becoming an important security issue for proof of work based blockchains. Due to decentralized nature of blockchains, any attacks that shutdowns the network or which take control over the network is hard to prevent and assess. In this paper, different types of majority attack are summarized and the motivations behind the attacks are explained. To show the feasibility of the majority attack, we build an example mining machines that can take control over two of the public blockchains, Vertcoin and Monero.
본 논문에서는 영상 데이터에 대한 적대적 공격으로부터 생성된 적대적 예제로 인하여 발생할 수 있는 딥러닝 시스템의 오분류를 방어하기 위한 방법으로 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 가산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 적대적이든 적대적이지 않던 구분하지 않고 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 더하여 적대적 예제가 분류기에서 올바른 출력을 발생할 수 있도록 유도하는 것이다. 제안한 방법은 FGSM 공격, BIM 공격 및 CW 공격으로 생성된 적대적 예제에 대하여 서로 다른 레이어 수를 갖는 Resnet 모델에 적용하고 결과를 고찰하였다. 백색 잡음의 가산된 데이터의 경우 모든 Resnet 모델에서 인식률이 향상되었음을 관찰할 수 있다. 제안된 방법은 단순히 백색 잡음을 경험적인 방법으로 가산하고 결과를 관찰하였으나 에 대한 엄밀한 분석이 추가되는 경우 기존의 적대적 훈련 방법과 같이 비용과 시간이 많이 소요되는 적대적 공격에 대한 방어 기술을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
그레이홀 공격은 MANET의 라우팅 기능에 대한 공격의 하나로 전송되는 패킷의 일부만을 공격의 대상으로 삼고 있어 발견이 쉽지 않은 반면 네트워크의 정상적인 전송기능을 방해한다는 점에서 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 그레이홀 공격이 MANET 응용 서비스에 미치는 영향을 분석하고, 이를 토대로 그레이홀 공격이 있는 MANET에서 특정한 응용 서비스를 운영하기 위한 침해대응 조건을 제시하였다. 본 연구는 NS-2를 기반으로 한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 수행하였다. 시뮬레이션에서 그레이홀 공격 기능은 본 연구에서 구현하여 사용하였다.
As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
서비스 거부공격, 즉 DDoS(Destribute Denial of Service) 공격은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하지 못하도록 방해하는 공격 기법이다. DDoS 공격에 대응하기 위해서는 공격주체, 공격대상, 그리고 그 사이의 네트워크를 대상으로 다양한 기법들이 연구개발 되고 있으나 모두 완벽한 답이 되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DDoS 공격이 발생하는 근원지에서 공격의 사전 준비작업 혹은 공격에 이용되는 봇이나 악성코드 등이 발생시키는 네트워크 트래픽의 분석을 통해 발견된 악성코드 및 봇을 제거하거나 공격 트래픽을 중도에서 차단함으로써 DDoS 공격에 대해 효율적으로 대응하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다.
전력, 수력, 원자력, 석유 등 국가에서 관리하는 중요핵심기반시설들은 대부분 SCADA(Supervisiory Control And Data Acquisition)시스템의 폐쇄망 형태로 운영되고 있다. 이러한 시스템들은 개방형 프로토콜 및 상용 운영체제 사용 등으로 인해 점차 IT에 대한 의존성이 증가되는 추세이다. 이러한 주요 시설들이 사이버 테러 및 해킹, 바이러스 등에 의해 원격 조작 및 통제되는 경우 심각한 위험에 빠질 수 있다. 본 논문에서는 주요기반시설 시스템에 대한 위협 및 취약성을 최소화하는 방법을 제시하고, 공격패턴이 알려지지 않은 Zero-Day Attack을 탐지하는 Virtual Honeynet의 시스템 구성과 공격 탐지 알고리즘, 탐지 사례 등에 대해 알아보고자 한다.
기존의 센서 네트워크 상의 공격에는 Sniffing(도청) 공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응 방법에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 네트워크 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있다. 이러한 공격들은 앞서 말한 기본적인 대응방안으로 방어 되지 않는 경우가 있다. 이러한 공격들에 대한 새로운 대응방안에는 정기적인 키 변경, 정기적인 네트워크 모니터링 등의 여러 가지 방안들이 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 네트워크 계층의 여러 가지 위협(공격)들과 그에 따른 새로운 대응방안들에 대해 제시한다.
As more users use mobile devices, shoulder surfing attacks have emerged as an important issue in security. According to research report, in fact, the result showed that about 30% of smartphone users are hit by shoulder surfing attacks. To this end, in this paper, we consider a shoulder surfing attack and propose a partially hidden password system to resistant to its attack. In order to help readers understand, we describe the proposed password system in more detail using one simple example. The core idea behind the proposed system is to place the user's password randomly in the specified grid instead of entering a password directly. As a result, even if an attacker makes a shoulder surfing attack to observe the password, the user can hide the preset password and defend against the attack. We also show how the security of the password system proposed in this paper is improved. In addition, even if there are consecutive shoulder surfing attacks, the security of the proposed password system is robust.
우리나라 경량 블록암호 표준인 LEA 알고리듬을 8-비트 데이터 패스의 하드웨어로 구현하고, 구현된 LEA-128 암호 프로세서에 대해 상관관계 전력분석 공격의 취약성을 분석하였다. 본 논문에서 적용된 CPA는 공격을 위해 가정된 라운드키 값으로 계산된 데이터의 해밍 거리와 LEA 암호 프로세서의 전력 소모량 사이의 상관 계수를 분석함으로써 올바른 라운드키 값을 검출한다. CPA 공격 결과로, 최대 상관계수가 0.6937, 0.5507인 올바른 라운드키 값이 검출되었으며, 블록암호 LEA가 전력분석 공격에 취약함이 확인되었다. CPA 공격에 대한 대응 방안으로 TRNG(True Random Number Generator) 기반의 매스킹 방법을 제안하였다. TRNG에서 생성되는 난수를 암호화 연산 중간 값에 더하는 마스킹 기법을 적용한 결과, 최대 상관계수가 0.1293와 0.1190로 매우 작아 잘못된 라운드키 값이 분석되었으며, 따라서 제안된 마스킹 방법이 CPA 공격에 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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