• 제목/요약/키워드: Extraction Attack

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Helmet Mounted Display 장비를 사용한 공대지 표적의 위치정보 획득 (Location Information Extraction of An Air-to-Ground Target using Helmet Mounted Display Device)

  • 방극열;하석운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.1-7
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    • 2011
  • 무장 전투기와 같은 공격용 항공기는 정밀한 공대공 또는 공대지 공격을 위해 표적의 정확한 위치 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 레이더나 FLIR과 같은 표적추적센서 없이 공대공 유도탄의 seeker head를 조종사의 머리가 가리키는 방향으로 유도하는 장비인 HMD만을 사용하여 공대지 표적의 위치정보를 획득하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 실험을 행한 결과 HMD를 수동 센서로 사용할 경우 다른 표적추적센서와의 연동 없이 HMD 만으로도 높은 정밀도의 표적 위치 정보를 획득할 수 있음을 발견하였다.

스마트 제조 산업용 네트워크에 적합한 Snort IDS에서의 전처리기 구현 (Preprocessor Implementation of Open IDS Snort for Smart Manufacturing Industry Network)

  • 하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.1313-1322
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    • 2016
  • 최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.

스마트 카드 분실 공격에 안전한 사용자 인증 스킴의 취약점 및 개선방안 (Weaknesses and Improvement of User Authentication Scheme against Smart-Card Loss Attack)

  • 최윤성
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.95-101
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    • 2016
  • 최근에는 인터넷 및 통신망 기술의 발달과 함께 무선 센서 네트워크 기술에 대한 연구가 활발해지고 있다. 그와 더불어 무선 센서 네트워크 환경을 적법하게 사용하기 위해서, 사용자 및 센서에 대한 인증기술에 대한 중요성도 커져가고 있다. 처음으로 Das가 스마트 카드와 패스워드를 이용한 무선 센서 네트워크 환경에서의 인증 스킴을 제안한 이후로, 취약점 분석 및 안전한 인증기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 Chen 등은 스마트 카드 분실 공격에 안전한 인증 스킴을 제안하였다. Chen 등이 제안한 스킴은 효율적이지만 여전히 완전 순방향 비밀성 미보장, 익명성 미보장, GW에 의한 세션키 노출 문제와 패스워드 검사가 제공되지 못하여 발생하는 취약점들이 분석되었다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 퍼지추출 기술, 타원곡선 암호, 동적 ID 기술 등을 스킴에 적용하여, 보안성이 향상된 사용자 인증 스킴을 제안하고, 제안하는 스킴의 안전성을 분석하였다.

IP-PBX에 대한 해킹공격과 포렌식 증거 추출 (Extraction of Forensic Evidence and Hacking Attacks about IP-PBX)

  • 박대우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1360-1364
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    • 2013
  • 인터넷전화는 기존의 일반전화인 PSTN에 비해 통신비용이 저렴하고 사용이 편리하여 인터넷전화의 사용이 확산되고 있다. 광대역통합망(BCN) 구축 일환으로 인터넷사업자(KT, SKT, LGU+)가 행정기관에 모든 전화망을 인터넷전화로 전환하고 있다. 또한 일반인들도 사용하는 인터넷전화 서비스를 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷전화에서 사용되는 IETF SIP 기반 IP-PBX에 해킹공격에 대한 분석을 하고 연구를 한다. 인터넷전화 시스템과 똑같이 구축되어 있는 테스트베드에서 IP-PBX에 대한 해킹공격을 실시하고 결과를 분석하여 포렌식 증거를 추출하는 연구를 한다. 인터넷전화를 해킹하여 범죄에 사용되었을 때 법적 효력을 가지는 포렌식 증거로 사용할 수 있는 방법을 제시한다.

Smishing 사고에 대한 Mobile Forensic 분석 (Analysis on Mobile Forensic of Smishing Hacking Attack)

  • 박대우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.2878-2884
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    • 2014
  • 2013년도부터 스마트폰을 이용한 Smishing(스미싱) 공격으로 인하여 피해가 발생하고 있다. 2014년 카드 3사의 1억4백만건 개인정보유출로 인하여 Smishing을 이용한 해킹 공격은 증가하고 있다. Smishing 해킹 공격과 연계된 개인정보의 탈취와 직접적인 금융 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 Smishing 사고에 대한 실제 사례를 실험실에서 연구 분석하고 Mobile Forensic 분석을 실행한다. Smishing 해킹 공격의 기술적인 원리와 실제적인 사례 분석을 하고, Mobile Forensic 분석을 통하여 Smishing을 이용한 해킹 공격의 기술적인 증거자료의 입증과 모바일 포렌식 보고서를 작성한다. 본 논문을 통해 모바일 포렌식의 기술 발전과 Smishing 사고로부터 법정증거의 추출을 연구하여, 안전하고 편리하게 스마트폰을 사용 할 수 있는 안전한 국민생활을 위한 연구가 될 것이다.

비정형 보안 인텔리전스 보고서 기반 토픽 자동 추출 모델 (Topic Automatic Extraction Model based on Unstructured Security Intelligence Report)

  • 허윤아;이찬희;김경민;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.33-39
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    • 2019
  • 지능형 사이버 공격 기법이 다양화됨에 따라 보안 침해 사건, 글로벌 범죄 등의 사건 발생이 증가하고 있다. 지능형 공격을 예측하고 대응하기 위해서는 공격 기법의 특성, 수법, 유형을 파악해야 한다. 이를 위해 수많은 보안 기업 회사에서는 다양한 공격 기법을 빠르게 파악하고 더 큰 피해를 막기 위해 보안 인텔리전스 보고서를 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 보고서에 대한 형식이 맞춰져 있지 않으며, 대량의 비정형 보안 인텔리전스 보고서가 배포되고 있다. 본 논문은 비정형한 보안 인텔리전스 보고서에 대한 문제점을 고려하여 정형화된 데이터로 추출하는 방안을 제안한다. 또한, 대량의 보안 인텔리전스 보고서를 파악하기 위해 소요되는 시간을 줄이고자 대량의 보고서를 주제별로 분류할 수 있는 보안 인텔리전스 보고서 토픽 자동 추출 모델을 제안한다.

공격 메일 식별을 위한 비정형 데이터를 사용한 유전자 알고리즘 기반의 특징선택 알고리즘 (Feature-selection algorithm based on genetic algorithms using unstructured data for attack mail identification)

  • 홍성삼;김동욱;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.1-10
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    • 2019
  • 빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.

공격자 그룹 특징 추출 프레임워크 : 악성코드 저자 그룹 식별을 위한 유전 알고리즘 기반 저자 클러스터링 (The attacker group feature extraction framework : Authorship Clustering based on Genetic Algorithm for Malware Authorship Group Identification)

  • 신건윤;김동욱;한명묵
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.1-8
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    • 2020
  • 최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.

웨이블릿 변환과 특이치 분해에 기반한 디지털 워터마킹 (Digital Watermarking based on Wavelet Transform and Singular Value Decomposition(SVD))

  • 김철기;차의영
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권6A호
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    • pp.602-609
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    • 2002
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환과 특이치 분해를 이용하여 영상의 소유권 보호론 위한 시각적으로 눈에 띄지 않는 강인한 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이를 위하여, 우선 웨이블릿 변환을 사용하여 level 3에서 원 영상을 분해한 후, 최저주파수 대역에 해당하는 LL$_3$ 대역에 특이치 분해에 기반한 키 종속적인 워터마크를 삽입하는 방법을 사용하고 있다. 또한 워터마크의 검출과 강인성 검증을 위하여 DCT 변환을 이용하여 워터마크의 검출을 하였다. 실험에서 우리는 여러 가지 공격에서도 삽입한 워터마크가 강인함을 알 수 있었다. 특히, 노이즈의 공격과 JPEG 압축의 경우에도 매우 높은 추출률을 보였다. 그리고, Digimarc사의 방법을 통한 추출에서 JPEG 압축의 경우 압축률 80%에서는 삽입된 워터마크를 추출하지 못함을 알 수 있었으나 본 논문의 알고리즘에서는 80%의 압축에서도 삽입된 워터마크가 잘 추출됨을 볼 수 있었다.

IKPCA-ELM-based Intrusion Detection Method

  • Wang, Hui;Wang, Chengjie;Shen, Zihao;Lin, Dengwei
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권7호
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    • pp.3076-3092
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    • 2020
  • An IKPCA-ELM-based intrusion detection method is developed to address the problem of the low accuracy and slow speed of intrusion detection caused by redundancies and high dimensions of data in the network. First, in order to reduce the effects of uneven sample distribution and sample attribute differences on the extraction of KPCA features, the sample attribute mean and mean square error are introduced into the Gaussian radial basis function and polynomial kernel function respectively, and the two improved kernel functions are combined to construct a hybrid kernel function. Second, an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm is proposed to determine the optimal hybrid kernel function for improved kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, IKPCA is conducted to complete feature extraction, and an extreme learning machine (ELM) is applied to classify common attack type detection. The experimental results demonstrate the effectiveness of the constructed hybrid kernel function. Compared with other intrusion detection methods, IKPCA-ELM not only ensures high accuracy rates, but also reduces the detection time and false alarm rate, especially reducing the false alarm rate of small sample attacks.