• 제목/요약/키워드: Malicious Mail

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블록체인 기반 합의 알고리즘 연구 (A Study on Consensus Algorithm based on Blockchain)

  • 유순덕
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.25-32
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    • 2019
  • 블록체인 기술 핵심은 이중지불에 대한 합의 문제를 해결하는 것이며 이를 위해 이용되고 있는 알고리즘인 PoW, PoS 및 DPoS에 대하여 살펴보았다. PoW인 작업증명은 스팸 전자 메일을 보내거나 서비스 거부(Denial of service, DoS) 공격을 시작하는 등 컴퓨팅 능력의 사소하거나 악의적인 사용을 막기 위해 실현 가능한 노력을 필요로 하는 합의 시스템이다. PoS인 지분증명은 작업증명(PoW) 알고리즘의 에너지 낭비뿐만 아니라 Nothing at stake 문제를 해결하기 위해 만들어졌으며, 계산능력이 아닌 화폐 보유량에 따라 각 노드의 합의 결정권이 정해진다. DPoS는 분산 네트워크를 통해 소수의 권한을 가진 사용자들이 거래 합의를 유지하는 것으로, PoS는 모든 사용자에게 합의 권한을 가지는 것과 달리 DPos는 합의 권한을 소수의 대표자에게 제공 한다는 것이다. 즉 PoS가 직접 민주주의라면 DPoS는 간접민주주의이다. 본 내용은 블록체인 합의 알고리즘에 대한 연구를 통하여 관련 분야의 지속적인 발달에 기여하고자 한다.

허니넷을 이용한 P2P 기반 Storm 봇넷의 트래픽 분석 (The Traffic Analysis of P2P-based Storm Botnet using Honeynet)

  • 한경수;임광혁;임을규
    • 정보보호학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.51-61
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    • 2009
  • 최근 인터넷 상에서 봇넷을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있으며, 이러한 공격들은 금전적 이득을 목적으로 하고 있어 범죄화 양상을 보이고 있다. 봇넷을 이용하는 사이버 공격으로는 스팸 발송, 분산서비스 거부(DDoS) 공격, 악성코드 및 맬웨어(malware) 전파, 피싱, 개인정보 유출 등이 있다. IRC나 HTTP 봇넷과 같은 중앙 봇넷은 그 탐지나 완화 방법의 연구가 다수 존재하지만, P2P 봇넷에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 공격의 능동적 분석에 활용되는 허니넷을 이용하여 P2P 기반 Storm 봇 중의 하나안 Peacomm 봇이 발생시키는 트래픽을 분석하였다. 그 결과 Peacomm 봇이 P2P를 통해 광범위한 외부 네트워크의 좀비를 대상으로 다량의 UDP 패킷을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한 이를 통해 Peacomm 붓이 봇넷의 규모를 유지하거나 확장한다는 것을 알 수 있었다. 이는 P2P 봇넷을 탐지하고 완화시킬 수 있는 대응기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Spam Image Detection Model based on Deep Learning for Improving Spam Filter

  • Seong-Guk Nam;Dong-Gun Lee;Yeong-Seok Seo
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제19권3호
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    • pp.289-301
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    • 2023
  • Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

Snort 2.9.0 환경을 위한 TCAM 기반 점핑 윈도우 알고리즘의 성능 분석 (Performance Analysis of TCAM-based Jumping Window Algorithm for Snort 2.9.0)

  • 이성윤;류기열
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.41-49
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    • 2012
  • 스마트 폰 이용자의 급격한 증가에 따른 무선 네트워크의 지원 및 모바일 환경은 언제 어디서나 네트워크를 이용할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 망의 발달로 인해 네트워크 트래픽이 급증함으로써 네트워크를 통한 분산서비스 공격, 인터넷 웜, 이메일 바이러스 등의 다양한 악의적인 공격이 증가되고 이에 따른 패턴이 급격하게 증가하는 추세이다. 기존 연구에서 침입탐지시스템인 Snort 2.1.0 룰의 약 2,000개 패턴으로 M-바이트 점핑 윈도우 알고리즘을 적용한 결과를 분석하였다. 하지만 점핑 윈도우 알고리즘은 패턴의 길이와 수에 큰 영향을 받기 때문에 더 긴 패턴과 더 많은 패턴을 갖는 새로운 환경(Snort 2.9.0)에서 TCAM 룩업 횟수와 TCAM 메모리 크기에 대한 새로운 분석이 필요하다. 이 논문에서는 Snort-2.9.0 룰에서 약 8,100개의 패턴을 이용하여 윈도우 크기별 TCAM 룩업 횟수와 TCAM의 크기를 시뮬레이션 했고 그 결과를 분석하였다. Snort 2.1.0에서는 16-바이트 윈도우에서 9Mb의 TCAM이 최적을 효과를 낼 수 있는 반면, Snort 2.9.0에서는 16-바이트 윈도우에서 18Mb TCAM 4개를 캐스케이딩으로 연결할 경우 최적의 효과를 낼 수 있다.

무선 인터넷 서비스를 위한 HTTP 기반의 응용 계층 보안 프로토콜 ((An HTTP-Based Application Layer Security Protocol for Wireless Internet Services))

  • 이동근;김기조;임경식
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제30권3호
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    • pp.377-386
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    • 2003
  • 현재 무선 인터넷에서 안전한 서비스를 제공하기 위하여 Secure HyperText Transfer Protocol(S-HTTP), Secure/Multipurpose Internet Mail Extensions(S/MIME), Secure Sockets Layer(SSL)/Transport Layer Security(TLS)와 Wireless TLS(WTLS) 등의 여러 가지 보안 프로토콜이 사용되고 있다. 그러나 S-HTTP와 S/MIME은 특정 응용에 한정적으로 사용 가능하며 SSL/TLS와 WTLS는 채널 보안으로 인하여 자원 낭비가 심할 뿐만 아니라 전자 서명 기능 또한 제공하지 못한다. 본 논문에서는 S-HTTP와 SSL/TLS의 장점을 수용하고 HTTP 기반에서 TLS 보안 메커니즘을 이용한 새로운 형태의 응용 계층 보안 프로토콜인 Application Layer Security(ALS)를 제안한다. ALS는 HTTP 기반에서 동작하므로 다양한 하부 전송망에 독립적이고, 보안을 필요로 하는 응용에 대하여 보안 인터페이스를 제공하는 방법을 통하여 특정 응용에 종속적이지 않는 특성을 가진다. 또한, TLS의 검증된 보안 메커니즘을 적용하여 안전성을 확보하였고, 인증, 기밀성, 무결성, 전자 서명 서비스 및 부분 암호화를 지원함으로써 응용에서 요구하는 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 ALS를 이용한 Wireless Application Protocol의 단대단 보안 구현 내용을 기술한다.