급속도로 발전한 인터넷으로 인해 새로운 사이버 세상이 실현되었으나 인터넷의 발전으로 인한 각종 침해사고 역시 크게 증가하고 있다. 과거에는 다양한 형태의 침해 사건들이 발생하더라도 피해 범위가 국지적이었다. 그러나, 최근에는 그 피하 범위가 광범위해 지고 있다. 특히, 지난 2003년에 발생한 1.25 인터넷 대란으로 인해 전국의 인터넷 망이 마비되었다. 이는 바이러스와 해킹의 기술이 통합되어 윈도우 시스템의 취약점을 이용해 자동화된 복제 및 확산을 수행함으로써 발생한 결과였다. 이와 같이, 최근 빈번하게 발생하는 각종 인터넷 웜은 주로 개인용 PC에 설치된 MS-Window 운영체제를 주 공격 대상으로 하고 있다 즉, 개인용 PC의 문제로 인해 인터넷 전체가 마비될 수 있는 문제가 1.25 인터넷 대란을 통해 발견된 것이다. 이에, 본 논문에서는 개인용 PC에 설치하여 다양한 형태의 인터넷 웜이 더 이상 확산되지 않도록 하는 '인터넷 웜 확산 방지 시스템'을 설계하고 구현한 결과를 논의하도록 한다. 논의하도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.841-854
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2020
The paper explains the method to process, analyze and predict traffic patterns in Los Angeles county using Big Data and Machine Learning. The dataset is used from a popular navigating platform in the USA, which tracks information on the road using connected users' devices and also collects reports shared by the users through the app. The dataset mainly consists of information about traffic jams and traffic incidents reported by users, such as road closure, hazards, accidents. The major contribution of this paper is to give a clear view of how the large-scale road traffic data can be stored and processed using the Big Data system - Hadoop and its ecosystem (Hive). In addition, analysis is explained with the help of visuals using Business Intelligence and prediction with classification machine learning model on the sampled traffic data is presented using Azure ML. The process of modeling, as well as results, are interpreted using metrics: accuracy, precision and recall.
Internet attack incidents have steadily increased along with the increase in Internet users. To protect systems and networks from these attacks, advanced security systems have been developed. Now that these security systems are operating, their successful management is more important than the purchase and establishment of new information security systems. The acquisition of good systems is ineffective and financially wasteful unless they are managed properly. Adequate management policy has recently become the focus of users. In other words, for companies and educational institutions with their domains, capital expenses are enormous to bear, and good security staffs are difficult to find, for which reasons outsourcing vendors or Managed Security Service Providers (MSSPs) that manage and operate the information security systems of certain domains become very appealing. Today, customers expect ISPs to perform MSSP services that used to be carried out by the security companies. This document presents the role and necessity of ISPs as MSSPs.
Along with the development of IOT, the number of people using IOT devices has enormously increased and the IOT era has come. Especially, people using the IP cameras among Internet devices have been drastically increasing. It is because the IP cameras are well networked and comparatively cheap compared with CCTVs, and they can also be monitored and controlled in real time through PCs and smart phones for the purposes of general theft prevention and shop surveillance. However, due to the user's serious lack of security awareness and the fact that anyone can easily hack only with simple hacking tools and hacking sites information, security crimes that exploit those have been increasing as well. Therefore, this paper describes how easily the IP cameras can be hacked in the era of IOT, what kind of security incidents occurred, and also suggests possible government measures and new technical solutions to those problems.
Recently, the number of Internet of Things (IoT) devices has been increasing exponentially. These IoT devices are directly connected to the internet to exchange information. IoT devices are becoming smaller and lighter. However, security measures are not taken in a timely manner compared to the security vulnerabilities of IoT devices. This is often the case when the security patches cannot be applied to the device because the security patches are not adequately applied or there is no patch function. Thus, security vulnerabilities continue to exist, and security incidents continue to increase. In this study, we classified and analyzed the most common security vulnerabilities for IoT devices and identify the essential vulnerabilities of IoT devices that should be considered for security when producing IoT devices. This paper will contribute to reducing the occurrence of security vulnerabilities in companies that produce IoT devices. Additionally, companies can identify vulnerabilities that frequently occur in IoT devices and take preemptive measures.
In recent years, cyber terror that break into major institution's information system and destroy and paralyzed important information occurs frequently. Some countries do dangerous acts such as train hackers and order hackers to hack important industrial confidential documents which are core of national competitiveness to reduce the competitiveness of the country and cause social confusion. In this thesis, it will study problems of cyber terror to help people to use Internet in web environment that safe from cyber terror and to avoid the risk from cyber terror such as malware and DDos. This thesis is organized as following. In second chapter, it will look thorough the research that are related to cyber terror. In third chapter, it will study attack types of cyber terror. In fourth chapter, to defend from cyber violence, it will suggest safe solution. In fifth chapter, it will end with conclusion. Finally, to prevent urgent incidents like North Korean Cyber-attack, every Internet user must indicate their recognition on Internet security and it is significant to make a quick response treatment to create the safe online environment.
Industrial control systems (ICSs) used to be operated in closed networks, that is, separated physically from the Internet and corporate networks, and independent protocols were used for each manufacturer. Thus, their operation was relatively safe from cyberattacks. However, with advances in recent technologies, such as big data and internet of things, companies have been trying to use data generated from the ICS environment to improve production yield and minimize process downtime. Thus, ICSs are being connected to the internet or corporate networks. These changes have increased the frequency of attacks on ICSs. Despite this increased cybersecurity risk, research on ICS security remains insufficient. In this paper, we analyze threats in detail using STRIDE threat analysis modeling and DREAD evaluation for distributed control systems, a type of ICSs, based on our work experience as cybersecurity specialists at a refinery. Furthermore, we verify the validity of threats identified using STRIDE through case studies of major ICS cybersecurity incidents: Stuxnet, BlackEnergy 3, and Triton. Finally, we present countermeasures and strategies to improve risk assessment of identified threats.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1466-1488
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2022
Recently, the importance and necessity of artificial intelligence (AI), especially machine learning, has been emphasized. In fact, studies are actively underway to solve complex and challenging problems through the use of AI systems, such as intelligent CCTVs, intelligent AI security systems, and AI surgical robots. Information security that involves analysis and response to security vulnerabilities of software is no exception to this and is recognized as one of the fields wherein significant results are expected when AI is applied. This is because the frequency of malware incidents is gradually increasing, and the available security technologies are limited with regard to the use of software security experts or source code analysis tools. We conducted a study on MalDC, a technique that converts malware into images using machine learning, MalDC showed good performance and was able to analyze and classify different types of malware. MalDC applies a preprocessing step to minimize the noise generated in the image conversion process and employs an image augmentation technique to reinforce the insufficient dataset, thus improving the accuracy of the malware classification. To verify the feasibility of our method, we tested the malware classification technique used by MalDC on a dataset provided by Microsoft and malware data collected by the Korea Internet & Security Agency (KISA). Consequently, an accuracy of 97% was achieved.
인터넷은 이미 일상생활에 깊게 자리 잡았다 이러한 인터넷의 적용으로 실생활에서 수행하여야만 했던 많은 일들을 인터넷을 통해 수행할 수 있게 되었고, 인터넷의 편리함 때문에 인터넷 사용자 역시 크게 증가하였다. 그러나 인터넷 사용자의 증가와 더불어 인터넷을 통한 각종 침해사고 역시 크게 증가하였다. 침입자 역추적 기술은 여러 경유 시스템을 통해 우회 공격을 시도하는 해커의 실제 위치를 실시간으로 추적하는 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 현재 인터넷 환경에 적용 가능한 워터마크 기법을 응용한 TCP 연결 역추적 시스템인 RTS 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 역추적 알고리즘의 특징을 분석하여 역추적 구성 요소를 모델링하고, 네트워크 시뮬레이터 도구인 ns-2를 이용하여 모델링 된 역추적 구성 요소를 포함한 가상 네트워크 토폴로지 환경에서 모의 실험한 내용과 그 결과를 분석하였다.
최근 인터넷을 이용한 전자거래나 전자정부서비스가 활발히 이용되고 있다. 온라인 서비스를 이용하는 동안 다른 사람의 신원을 도용하는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 이에 대응하기 위해서는 온라인 서비스를 이용할 때에도 높은 수준의 신원확인이 수행되어야 한다. 2006년에 국내에 도입되어 운영되고 있는 아이핀 (i-PIN, Internet-Personal Identification Number)은 인터넷 상의 신원확인번호이다[1]. 아이핀은 온라인상의 본인확인 기능을 제공하며, 아이핀 정보(연계정보, 중복가입정보)를 정보통신서비스제공자에게 제공한다. 이런 이유로 아이핀은 온라인에서 주민등록번호를 대체하는 수단으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 국내 본인확인 수단인 아이핀의 기본 능력을 분석하고, 아이핀의 활용 및 안전성을 제고하기 위한 보증 모델의 기준을 제안한다. 그리고 제안된 아이핀 보증 모델의 안전성과 특성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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