Gan, Jipeng;Wu, Jun;Zhang, Jia;Chen, Zehao;Chen, Ze
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4224-4243
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2021
Cognitive radio (CR) is a feasible intelligent technology and can be used as an effective solution to spectrum scarcity and underutilization. As the key function of CR, cooperative spectrum sensing (CSS) is able to effectively prevent the harmful interference with primary users (PUs) and identify the available spectrum resources by exploiting the spatial diversity of multiple secondary users (SUs). However, the open nature of the cognitive radio networks (CRNs) framework makes CSS face many security threats, such as, the malicious user (MU) launches Byzantine attack to undermine CRNs. For this aim, we make an in-depth analysis of the motive and purpose from the MU's perspective in the interweave CR system, aiming to provide the future guideline for defense strategies. First, we formulate a dynamic Byzantine attack model by analyzing Byzantine behaviors in the process of CSS. On the basis of this, we further make an investigation on the condition of making the fusion center (FC) blind when the fusion rule is unknown for the MU. Moreover, the throughput and interference to the primary network are taken into consideration to evaluate the impact of Byzantine attack on the interweave CR system, and then analyze the optimal strategy of Byzantine attack when the fusion rule is known. Finally, theoretical proofs and simulation results verify the correctness and effectiveness of analyses about the impact of Byzantine attack strategy on the throughput and interference.
Cyberbullying has become a social problem as malicious text messages and online comments among teenagers have increased in the late 2000s. Some serious reporting has attempted to impress on us the need to pay more attention to reducing malicious online content as a typical type of cyberbullying. Meanwhile, despite environmental changes that have made it easier to report perpetrators of such messages, it is often the case that the crime occurs in a public place and is tolerated. However, there is a growing tendency for people to exhibit the bystander effect, the problem of personal indifference to witnessing or knowing about crimes, but individuals do not offer any means of help to a victim when other people are present. This effect is rampant in the case of cybercrimes. This study aims to extract the motivations behind posting malicious comments through in-depth interviews and to suggest recommendations for relative issues by demonstrating how the bystander effect can be reduced using causal relationship diagrams of the system dynamics methodology. Hopefully, this work will contribute to a better understanding of factors that could cause a decrease in malicious online comments.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.280-287
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2022
Recently, the number of mobile ransomware types has increased. Moreover, the number of cases of damage caused by mobile ransomware is increasing. Representative damage cases include encrypting files on the victim's smart device or making them unusable, causing financial losses to the victim. This study classifies ransomware apps by analyzing several representative ransomware apps to identify trends in the malicious behavior of ransomware. We present a technique for recovering from the damage, from a digital forensic perspective, using reverse engineering ransomware apps to analyze vulnerabilities in malicious functions applied with various cryptographic technologies. Our study found that ransomware applications are largely divided into three types: locker, crypto, and hybrid. In addition, we presented a method for recovering the damage caused by each type of ransomware app using an actual case. This study is expected to help minimize the damage caused by ransomware apps and respond to new ransomware apps.
최근 사이버범죄는 가상화 기술, 유포지 추적 회피 등 다양한 기술 등의 새로운 기술을 적용하여 추적이 점점 어려워지고 있다. 따라서 전통적인 악성코드 분석방법인 정적분석, 동적 분석 등 방법은 악성코드 유포자를 추적하는 데 한계가 있다. 또한, 사이버 수사 분야에서는 악성코드 자체에 대한 분석보다 악성코드 유포자를 추적하는 것이 더욱 중요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 악성코드 유포자를 효율적으로 추적하기 위해 전통적인 분석방법과 OSINT, Intelligence 등 최근의 정보수집 방법을 융합한 차세대 악성코드 정보수집 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 아키텍처는 기존의 악성코드 분석체계와 수사관점의 분석체계의 차이점을 기반으로 사이버범죄의 관점에서 필요한 요소기술을 연관시킴으로 인해 사이버 범죄 수사에서 유포자 추적을 위한 핵심적인 접근 방법이 될 수 있다.
인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.
Recently, successful attacks on cyber-physical systems have been reported. As existing network security solutions are limited in preventing the system from malicious attacks, appropriate countermeasures are required from the perspective of the control. In this paper, the cyber and physical attacks are interpreted in terms of actuator and sensor attacks. Based on the interpretation, we suggest a strategy for designing Kalman filters to secure the resilience and safety of the system. Such a strategy is implemented in details to be applied for the lateral control of autonomous driving vehicle. A set of simulation results verify the performance of the proposed Kalman filters.
쿠버네티스는 컨테이너 통합 관리를 위한 대표적인 오픈소스 기반 소프트웨어로, 컨테이너에 할당된 자원을 모니터링하고 관리하는 핵심적인 역할을 한다. 컨테이너 환경이 보편화됨에 따라 컨테이너를 대상으로 한 보안 위협이 지속적으로 증가하고 있으며, 대표적인 공격으로는 자원 고갈 공격이 있다. 이는 악성 크립토마이닝 소프트웨어를 컨테이너 형태로 배포하여 자원을 탈취함으로써, 자원을 공유하는 호스트 및 다른 컨테이너의 동작에 영향을 끼친다. 선행 연구는 자원 고갈 공격의 탐지에 초점이 맞춰져 있어 공격 발생 시 대응하는 기술은 부족한 실정이다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 구동되는 컨테이너를 대상으로 한 자원 고갈 공격 및 악성 컨테이너를 탐지하고 대응하기 위한 강화학습 기반 동적 자원 관리 프레임워크를 제안한다. 이를 위해, 자원 고갈 공격 대응 관점에서의 강화학습 적용을 위한 환경의 상태, 행동, 보상을 정의하였다. 제안한 방법론을 통해, 컨테이너 환경에서의 자원 고갈 공격에 강인한 환경을 구축하는 데 기여할 것으로 기대한다.
Internet environment and innovative ICT(information and communication technology) have brought about big changes to our lifestyle and industrial structure. In spite of the convenience of Internet, various cyber incidents such as malicious code infection, personal information leakage, smishing(sms + phishing), and pharming have frequently occurred. Information security must be recognized as a key and compulsory element for surviving in a global economy. Strategic roles of information security have recently been increasing, but effective implementation of information security is still a major challenge to organizations. Our study examines the influencing factors of information security and investigates the causal relationship between information security maturity level and organizational performance through an empirical survey. According to the results of our study, personal, organizational, technical, and social factors affect organizations's information security maturity level altogether. This result suggests that when dealing with security issues, the holistic and multi-disciplinary approaches should be required. In addition, there is a causal relationship between information security maturity level and organizational performance, and organizations aim to establish the efficient and effective ways to enhance information security maturity level on the basis of the results of this study.
최근 해킹 기법의 발전으로 사이버테러를 비롯한 APT공격이 증가하고 있다. 이는 정보기술환경이 모바일, 클라우드, BYOD 기반으로 변화함에 따라 새로운 취약점 또한 증가하고 있기 때문이다. 그러나 기존의 보안 모델은 대응과 치료를 중심으로 적용되고 있어 변화된 침입 위협에 대한 근본적이 방어책을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 예방 중심의 보안 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델은, 궁극적으로 보안공격에 대응하기 위해서는 계정, 권한, 인증, 감사추적 및 이상행위 감시라는 것이 매우 중요하다는 관점에서 수립된 모델이다. 본 연구의 결과는 다양한 보안위협요소에 효과적으로 대응할 수 있는 프로세스를 강화함으로써, 끊임없이 진화하는 새로운 유형의 공격에 대비하고, 정보시스템의 신뢰성을 확보할 수 있는 참조모델로 활용될 수 있을 것이다.
엄청난 속도로 확산하는 랜섬웨어, 트로이목마, 인터넷 웜과 같은 악성코드는 인터넷의 주요한 위협이 되고 있다. 이러한 악성코드의 행위에 대응하기 위해서는 악성코드의 확산 방식과 영향을 끼치는 영향 요인을 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 악성코드 확산 모델링에 기반을 둔 확산 예측 도구를 개발하였다. 이를 위하여 관련 연구를 살펴보고, 시스템 구성과 구현 방법을 살펴본 후 확산 예측 도구를 이용하여 워머블 악성코드 확산 실험을 수행하였다. 제안 확산 예측 도구를 잘 활용한다면, 최근 악명을 떨치는 워머블 악성코드에 대한 기본 지식만으로도 거시적 관점의 여러 조건에서 확산 형태를 예측하고 다양한 대응 방안을 모색할 수 있게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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