KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1726-1743
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2014
DDoS (Distributed Denial of Service) has been a continuous threat to the cyber world with the growth in cyber technology. This technical evolution has given rise to a number of ultra-sophisticated ways for the attackers to perform their DDoS attack. In general, the attackers who generate the denial of service, use the vulnerabilities of the TCP. Some of the vulnerabilities like SYN (synchronization) flooding, and IP spoofing are used by the attacker to create these Distributed Reflected Denial of Service (DrDoS) attacks. An attacker, with the assistance of IP spoofing creates a number of attack packets, which reflects the flooded packets to an attacker's intended victim system, known as the primary target. The proposed scheme, Efficient Spoofed Flooding Defense (ESFD) provides two level checks which, consist of probing and non-repudiation, before allocating a service to the clients. The probing is used to determine the availability of the requested client. Non-repudiation is taken care of by the timestamp enabled in the packet, which is our major contribution. The real time experimental results showed the efficiency of our proposed ESFD scheme, by increasing the performance of the CPU up to 40%, the memory up to 52% and the network bandwidth up to 67%. This proves the fact that the proposed ESFD scheme is fast and efficient, negating the impact on the network, victim and primary target.
최근 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야로 최종 선정된 HC-128 알고리듬은 제한된 메모리 환경에서 고속 암호화가 가능하여 이동 ad-hoc 네트워크에 적합한 스트림 암호이다. 본 논문은 실제 구현되었을 때 발생할 수 있는 부채널 분석 공격에 대한 스트림 암호 HC-128 알고리듬의 안전성을 분석한다. 먼저 부채널 분석 공격에 대한 안전도가 낮은 것으로 판정하였던 기존 분석 방법의 누락된 부분을 밝히고, 올바른 분석 과정에서 필요한 계산 복잡도를 계산하여 HC-128 알고리듬의 부채널 분석 공격에 대한 안전성을 재평가하였다. 그 결과, 비밀키를 알아내기 위해서는 타 스트림 암호에 비해 훨씬 큰 약 $2^{64}$만큼의 복잡도가 필요하므로 스트림 암호 HC-128는 부채널 분석 공격에 안전한 것으로 평가된다.
악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.
현대 전쟁에서는 직접 적을 타격하여 파괴하는 것뿐만 아니라 적의 전투 능력을 무력화하는 재밍의 중요성이 증가하고 있다. 잡음 재밍은 전자전 재밍 기법의 기본이 되는 기법으로 재밍하고자 하는 장비의 수신기 특성에 영향을 적게 받으며, 거의 모든 수신 장치를 교란할 수 있는 방식이다. 잡음 재밍의 경우, 출력 대비 효율을 높이기 위해 적 수신기의 대역폭과 잡음의 대역폭을 일치시킬 필요가 있으며, 다수의 서로 다른 레이더 표적을 시분할하여 재밍하기 위해 고속으로 잡음 대역폭을 가변할 필요가 있다. 본 논문은 위상 샘플링 방식으로 운용되는 DRFM에 적용할 수 있는 실시간으로 잡음 대역폭 제어가 가능한 재밍 기법을 시뮬레이션을 통해 개발하여 제안한다.
최근 들어 버퍼오버플로우 취약성을 이용한 해킹 사례들이 늘어나고 있다. 버퍼오버플로우 공격을 탐지하는 방법은 크게 입력 데이터의 크기 검사 비정상적인 분기 금지, 비정상 행위 금지의 세가지 방식 중 하나를 취한다. 본 논문에서는 비정상적인 분기를 금지하는 방법을 살펴본 것이다. 기존의 방법은 부가적인 메모리를 필요로 하고, 컨트롤 플로우가 비정상적인 흐름을 찾기 위해 코드를 추가하고 실행함으로써 프로그램 실행시간의 저하를 단점으로 이야기할 수 있다. 본 논문에서는 부가적인 메모리 사용을 최소한으로 줄임으로 메모리 낭비를 저하시키고 실행시간에 컨트롤 플로우가 비정상적으로 흐르는 것을 막기 위한 작업들을 최소화함으로서 기존의 방법보다 더 효율적인 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.
본 논문에서는 중국 무선 네트워크 표준 WAPI에 사용되고 있는 블록 암호 SMS4에 대한 향상된 차분 공격 및 선형 공격을 소개한다: 먼저, SMS4의 전체 32 라운드 중 20또는 21 라운드에 적용된 기존 차분 공격을 22 라운드 차분 공격으로 확장하는 방법을 소개한다. 또한 22 라운드로 축소된 SMS4에 적용된 기존 선형 공격의 복잡도, $2^{119}$기지 평문, $2^{109}$ 메모리 바이트, $2^{117}$의 암호와 과정을 새로운 선형 근사식을 이용하여 $2^{117}$기지 평문, $2^{109}$ 메모리 바이트, $2^{112.24}$ 암호와 과정으로 향상시킨다. 본 논문의 분석 결과는 SMS4에 대해 알려진 공격 중 최상의 공격이다.
무선 서비스의 하나인 Wireless LAN(WLAN)은 기존의 cellular network보다 높은 데이터 전송 율을 가지며 편리한 무선 인터넷 접속을 제공하여, 사용량이 지속적으로 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 802.11는 무선 환경이 가지는 고유의 특성으로 인해 많은 공격에 노출되어 있다. IEEE는 이러한 문제점을 해결 하기 위해 802.11i 보안 표준을 발표하였다. 그러나 802.11i의 키 분배 과정의 취약성으로 인해 공격 대상이 되는 단말에게 지속적으로 메시지를 보내면 단말은 메모리 고갈현상이 발생하게 되고, 정상적인 무선랜 서비스를 받지 못하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법을 제시하고 기존에 제안되었던 방법과 시뮬레이션을 통해 비교 분석 하였다. 제안하는 기법은 단말의 메모리 소비를 최소화 함으로써 단말의 메모리 고갈 현상을 제거한다.
최근 클라우드 플랫폼을 효율적으로 사용하기 위한 컨테이너 기술들이 주목을 받고 있다. 컨테이너 가상화 기술은 기존 하이퍼바이저와 비교하였을 때 이식성이 뛰어나고 집적도가 높다는 장점을 가지고 있다. 하지만 컨테이너 가상화 기술은 하나의 커널을 공유하여 복수개의 인스턴스를 구동하는 운영체제 레벨의 가상화 기술을 사용하기 때문에 인스턴스 간 공유 자원 요소가 많아져 취약성 또한 증가하는 보안 문제를 가지고 있다. 컨테이너는 컴퓨팅 자원의 효율적 운용을 위해 호스트 운영체제의 라이브러리를 공유하는 특성으로 인해 공격자는 커널의 취약점을 이용하여 호스트 운영체제의 루트 권한 획득 공격이 가능하다. 본 논문에서는 컨테이너가 사용하는 특정 메모리 영역의 변화를 감지하고, 감지 시에는 해당 컨테이너의 동작을 중지시키는 메모리 트랩 기법을 사용하여 컨테이너 내부에서 발생되는 호스트 운영체제의 루트 권한 탈취 공격을 효율적으로 탐지 및 대응하기 위한 프레임워크를 제안한다.
The aim of this study was to examine the memory and attention enhancement effect of YMG-1 and YMG-2, which are modified herbal extracts from Yukmijihwang-tang (YMJ). YMJ, composing six herbal medicine, has been used for restoring the normal functions of the body to consolidate the constitution, nourishing and invigorating the kidney functions for hundreds years in Asian countries. A series of studies reported that YMJ and its components enhance memory retention, protects neuronal cell from reactive oxygen attack and boost immune activities. Recently the microarray analysis suggested that YMG-1 protects neurodegeneration through modulating various neuron specific genes. A total of 55 subjects were divided into three groups according to the treatment of YMG-1 (n=20), YMG-2 (n=20) and control (C; n=15) groups. Before treatments, all of subjects were subjected to the assessments on neuropsychological tests of K-WAIS test, Rey-Kim memory test, and psychophysiological test of Event-Related Potential (ERP) during auditory oddball task and repeated word recognition task. They were repeatedly assessed with the same methods after drug treatment for 6 weeks. Although no significant effect of drug was found in Rey-Kim memory test, a significant interaction (P = .010, P < 0.05) between YMG-2 and C groups was identified in the scores digit span and block design, which are the subscales of K-WAIS. The very similar but marginal interaction (P = .064) between YMG-1 and C groups was found too. In ERP analysis, only YMG-1 group showed decreasing tendency of P300 latency during oddball task while the others tended to increase, and it caused significant interaction between session and group (p= .004). This result implies the enhancement of cognitive function in due to consideration of relationship between P300 latency and the speed of information processing. However, no evidence which could demonstrate the significant drug effect was found in neither amplitude or latency. These results come together suggest that YMG-1, 2 may enhance the attention, resulting in enhancement of memory processing. For elucidating detailed mechanism of YMG on learning and memory, the further studies are necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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