최근의 네트워크 공격의 주류는 DoS (denial-of-service)와 DDoS (distributed DoS) 공격이다. 이러한 공격들은 공격자가 침입 대상 시스템의 자원을 완전히 소모시켜서 시스템이 정상적인 서비스를 할 수 없도록 하는 것이다. 각 시스템의 관리자들은 이러한 침입이나 공격을 막기 위한 방편 중에 하나로 IDS(Intrusion detection system)를 사용하고 있다. 그러나 IDS의 높은 false-positive(정상적인 사용을 공격으로 잘못 판단하는 경우)의 발생빈도는 심각한 문제점 중의 하나는 이다. 이런 false-positive의 발생빈도를 줄이고자 본 논문에서는 한번의 판단만으로 연결(connection)을 차단시키지 않고, trust라는 개념을 도입하여 trust의 값에 따라서 사용자에게 차등 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. 즉, trust를 이용하는 기법은 각 사용자를 한번에 공격자인지 일반 사용자인지 결정하지 않고, 한 번 더 검사하여 false-positive의 발생빈도를 감소시키는 기법이다.
오용 탐지모델 기반의 침입탐지시스템은 새로운 사이버 공격을 탐지하기 위해 지속적으로 탐지규칙을 생성해야 한다. 공격에 대한 특징을 정확히 식별하지 못하고 탐지규칙을 생성할 경우 많은 false positive를 발생시키며, 이로 인해 침해사고 대응시간이 늦어진다. 본 논문에서는 침입탐지시스템에서 탐지된 이벤트의 true positive와 false positive 데이터를 Keyword Tree의 node에 경로를 지나가는 횟수를 누적하는 값을 포함시킨 자료구조를 기반으로 비교분석하여 false positive를 감소시킬 수 있는 탐지규칙 패턴 생성 기법을 제안한다.
We propose approaches for improving Bloom filter in terms of false positive probability and membership query speed. To reduce the false positive probability, we propose special type of additional Bloom filters that are used to handle false positives caused by the original Bloom filter. Implementing the proposed approach for a routing table lookup, we show that our approach reduces the routing table lookup time by up to 28% compared to the original Bloom filter by handling most false positives within the fast memory. We also introduce an approach for improving the membership query speed. Taking the hash table-like approach while storing only values, the proposed approach shows much faster membership query speed than the original Bloom filter (e.g., 34 times faster with 10 subsets). Even compared to a hash table, our approach reduces the routing table lookup time by up to 58%.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 낮은 배터리, 짧은 통신거리 등의 제한된 센서들의 성능에 기인하여 내부자공격(insider attacks)에 취약한 것으로 알려져 있는데, 내부자 공격에 대응하기 위한 대표저인 방법으로 노드들의 행위 관찰하여 신뢰도를 평가하고 낮은 신뢰도를 갖는 노드들을 제거하는 신뢰메커니즘(Trust Mechanism: TM)이 있다. TM은 평가노드 자신의 직접관찰 정보뿐만 아니라 이웃노드의 간접관찰 정보를 함께 고려하도록 발전되어 왔는데, False-Praise 공격은 의도적으로 거짓 관찰 정보를 평가노드에게 제공하여 TM의 신뢰도 평가 프로세스의 신뢰성을 훼손하는 지능적 공격이다. 본 논문에서는 False-Praise 공격에 대응을 위한 합의 알고리즘을 기반의 개선된 TM 제안하고, 실험을 통해 제안 체계의 성능과 효과를 검증한다.
Generally, sensor nodes can be easily compromised and seized by an adversary because sensor nodes are hostile environments after dissemination. An adversary may be various security attacks into the networks using compromised node. False data injection attack using compromised node, it may not only cause false alarms, but also the depletion of the severe amount of energy waste. Dynamic en-route scheme for Filtering False Data Injection (DEF) can detect and drop such forged report during the forwarding process. In this scheme, each forwarding nodes verify reports using a regular probability. In this paper, we propose verification probability adjustment scheme of forwarding nodes though a fuzzy rule-base system for the Dynamic en-route filtering scheme for Filtering False Data Injection in sensor networks. Verification probability determination of forwarding nodes use false traffic rate and distance form source to base station.
본 논문에서는 P2P 환경에서 허위 데이터를 감축할 수 있는 FDR(False Data Reduction) 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 사용자가허위 데이터를 인지하게 되면 그 파일을 다운로드중인 다른 피어 들에게 그 데이터 삭제를 요청한다. 또한 허위 데이터를 다운로드 중인 피어 들에게 이를 통보함으로써 허위 데이터를 다운로드하지 않도록 하고, P2P환경에 퍼지지 않도록 허위 데이터를 삭제한다. 또한 이러한 모든 과정은 어떠한 검색 서버도 요구되지 않고 오직 피어들 간에 정보 교환으로 이루어지기 때문에 검색 서버가 필요하지 않은 순수 P2P모델에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 FDR 정책이 네트워크 트래픽을 줄이는데 효과적임을 보인다. 임으로써 유효 데이터의 평균전송시간을 단축할 수 있음을 보인다. 그 결과 허위 데이터 비율에 따른 유효 데이터의 평균전송시간을 9.78~16.84% 단축함을 알 수 있었다.
화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.
False-tripping of MCCB(Molded Case Circuit Breaker) and ELB(Earth Leakage Circuit Breaker), using to protect overload and ground-fault accidents in power system raise direct and indirect losses like as information loss, facilities damage, slipup of goods production in industry place. Cause of false-tipping of MCCB and ELB is various and cause analysis of false-tripping is mostly made up by inference because trip is not reappeared. This paper investigated and analyzed causes and influences of false-tripping of MCCB and ELB by making up a question to safety managers of two hundred and eighteen electrical facilities for private use. Also, the necessity of experimental study on the effect of harmonics on false-tipping of MCCB and ELB was presented.
In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.
False data injection attacks have recently been introduced as one of important issues related to cyber-attacks on electric power grids. These attacks aim to compromise the readings of multiple power meters in order to mislead the operation and control centers. Recent studies have shown that if a malicious attacker has complete knowledge of the power grid topology and branch admittances, s/he can adjust the false data injection attack such that the attack remains undetected and successfully passes the bad data detection tests that are used in power system state estimation. In this paper, we investigate that a practical false data injection attack is essentially a cyber-attack with uncertain information due to the attackers lack of knowledge with respect to the power grid parameters because the attacker has limited physical access to electric facilities and limited resources to compromise meters. We mathematically formulated a method of identifying the most vulnerable locations to false data injection attack. Furthermore, we suggest minimum topology changes or phasor measurement units (PMUs) installation in the given power grids for mitigating such attacks and indicate a new security metrics that can compare different power grid topologies. The proposed metrics for performance is verified in standard IEEE 30-bus system. We show that the robustness of grids can be improved dramatically with minimum topology changes and low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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