• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1529-1547
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• 2015

Establishment of trust is important in wireless sensor networks for security enhancement and successful collaboration. Basically, a node establishes trust with other nodes by estimating a trust value based on monitored behavior of the other nodes. Since a malicious/misbehaving node might launch different attack strategies and might demonstrate random misbehavior, a trust estimation method should be robust against such attacks and misbehavior. Otherwise, the operation of trust establishment will be meaningless, and performance of an application that runs on top of trust establishment will degrade. In this paper, we propose a robust and novel trust estimation method. Unlike traditional trust estimation methods, we consider not only the weight of misbehavior but also the frequency of misbehavior. The frequency-of-misbehavior component explicitly demonstrates how frequently a node misbehaves during a certain observed time period, and it tracks the behavior of nodes more efficiently, which is a main factor in deriving an accurate trust value. In addition, the weight of misbehavior is comprehensively measured to mitigate the effect of an on-off attack. Frequency and weight of misbehavior are comprehensively combined to obtain the trust value. Evaluation results show that the proposed method outperforms other trust estimation methods under different attacks and types of misbehavior.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.81-90
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• 2014

스마트폰 같은 모바일 장치의 대중적 보급과 발전으로 인해 PC 기반의 악성코드가 모바일 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 봇넷은 PC에서의 강력한 악성행위와 피해를 모바일 장치에서 재생산하며 새로운 기법을 추가하고 있다. 기존 PC 기반의 봇넷과 달리 모바일 봇넷은 동시에 다양한 공격 경로의 탐지가 어려워 네트워크 기반보다는 호스트 기반의 탐지 기법이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 호스트 기반 기법의 한계를 극복하기 위하여 네트워크 기반으로 모바일 봇넷을 탐지하는 HMM과 SVM을 적용한 2 가지 기법을 비교한다. 기계학습에 많이 사용되는 시계열 데이터와 단위시간 데이터를 추출하여 두 기법에 적용하여, 실제 봇넷이 설치된 환경의 트래픽 검증 분석을 통해 이들 데이터에 따른 두 기법의 탐지율과 탐지 특성을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.97-108
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• 2010

Free-roaming 이동 에이전트의 데이터 보호는 이동성과 호스트 간 매핑으로 인해 보안에 대한 심각한 위협으로 완전히 해결되지 못한 문제이다. 특히 절단공격을 방어하는 측면에서 그렇다. 그러므로 사용자 중심의 응용 기술에 에이전트가 이용될 때 에이전트의 안전한 실행 보장은 필수적이다. 본 논문에서는 에이전트의 실행 중 악의적인 호스트에 의해 발생하는 보안 위협으로부터 안전한 실행을 보장한다. 그리고 공격자에 의해서 선의의 호스트가 악의적으로 남용되는 것으로부터 에이전트 실행을 보장하도록 하는 연쇄적으로 두 개의 호스트와 다음 두 개의 호스트간에 체인관계 형성이 가능하기 때문에 안정성이 보장된다. 이는 안전한 이동에이전트 실행보장을 위한 실행 추적 프로토콜 메커니즘을 제안한다. 그리고 보안 분석을 통해 안전성을 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제8권1호
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• pp.49-56
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• 2008

최근의 공격은 URL과 사이트를 속이는 형태와 지능화된 악성코드를 침투하는 기술적 은닉기법을 이용한 공격이 사용되고 있다. 그러나 상대적으로 피싱보안 기술들은 아직 피싱 수법들을 따라가지 못하는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 웹 환경의 급변화함에 따른 개방된 정보교류 강화를 위해 웹서버와 클라이언트 간 네트워크 단에 프락시서버를 설치하여 유해사이트 분석 및 피싱URL을 화이트도메인리스트와 비교하여 필터링하고 안정된 웹 기반의 정보교류를 할 수 있도록 설계하여 최소한의 규제와 능동적인 제어를 통해 피싱차단 할 수 있는 설계 및 구조를 제시하고 이를 검증하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.422-435
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• 2016

Despite the convenience brought by the advances in web and Internet technology, users are increasingly being exposed to the danger of various types of cyber attacks. In particular, recent studies have shown that today's cyber attacks usually occur on the web via malware distribution and the stealing of personal information. A drive-by download is a kind of web-based attack for malware distribution. Researchers have proposed various methods for detecting a drive-by download attack effectively. However, existing methods have limitations against recent evasion techniques, including JavaScript obfuscation, hiding, and dynamic code evaluation. In this paper, we propose an emulation-based malicious webpage detection method. Based on our study on the limitations of the existing methods and the state-of-the-art evasion techniques, we will introduce four features that can detect malware distribution networks and we applied them to the proposed method. Our performance evaluation using a URL scan engine provided by VirusTotal shows that the proposed method detects malicious webpages more precisely than existing solutions.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.333-336
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• 2022

IT 기술의 발전과 함께 사이버 범죄는 정교해지고 지능화되고 있다. 특히 APT공격(지능형 지속 공격) 과정에서 사용되는 BackDoor의 경우 자신이 공격자에게 피해를 받았다는 사실조차 모르는 경우가 많고 사전 탐지가 힘들며 발견 전까지는 지속적인 피해를 받기 때문에 악성 행위 탐지와 침해 대응이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반 분석 솔루션인 ELK Stack과 Sysmon을 이용하여 엔드포인트 환경에서 실시간으로 로그를 수집, 저장, 분석 및 시각화하여 실시간으로 악성행위에 대한 모니터링 및 분석과 대응이 가능한 EDR 플랫폼 구축을 목표로 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.64-72
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• 2024

In recent times cyber attackers can use Artificial Intelligence (AI) to boost the sophistication and scope of attacks. On the defense side, AI is used to enhance defense plans, to boost the robustness, flexibility, and efficiency of defense systems, which means adapting to environmental changes to reduce impacts. With increased developments in the field of information and communication technologies, various exploits occur as a danger sign to cyber security and these exploitations are changing rapidly. Cyber criminals use new, sophisticated tactics to boost their attack speed and size. Consequently, there is a need for more flexible, adaptable and strong cyber defense systems that can identify a wide range of threats in real-time. In recent years, the adoption of AI approaches has increased and maintained a vital role in the detection and prevention of cyber threats. In this paper, an Ensemble Deep Restricted Boltzmann Machine (EDRBM) is developed for the classification of cybersecurity threats in case of a large-scale network environment. The EDRBM acts as a classification model that enables the classification of malicious flowsets from the largescale network. The simulation is conducted to test the efficacy of the proposed EDRBM under various malware attacks. The simulation results show that the proposed method achieves higher classification rate in classifying the malware in the flowsets i.e., malicious flowsets than other methods.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.1003-1007
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• 2009

Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.667-677
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• 2012

악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.