• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.191-198
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• 2003

The major objective of this paper is to perform modeling of cyber attack and defense using vulnerability metrics. To do this, we have attempted command level modeling for realizing an approach of functional level proposed by Nong Ye, and we have defined vulnerability metrics that are able to apply to DEVS(Discrete Event System Specification) and performed modeling of cyber attack and defense using this. Our approach is to show the difference from others in that (ⅰ) it is able to analyze behaviors of system emerged by interaction with functional elements of components composing network and each other, (ⅱ) it is able to analyze vulnerability in quantitative manner, and (ⅲ) it is able to establish defense suitably by using the analyzed vulnerability. We examine an example of vulnerability analysis on the cyber attack and defense through case study.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.144-150
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• 2021

본 논문의 연구목적은 5G 통신네트워크 보안에서 표준화가 진행되고 있는 상황에서 주요 고려 사항인 슬라이싱 보안 정책에 대한 방향을 검토하고, 5G 통신 네트워크 가상화의 보안 취약점 진단 항목들을 도출하며, 위험관리에 대한 주요 논의 사항들을 분석하고 제시하는데 있다. 연구방법은 유럽 핵심보안 연구기관인 ENISA(European Union Agency for Cybersecurity)의 5G 통신네트워크의 가상화 보안 정책 방향과, 국외 주요 관련 저널로부터 5G 통신네트워크의 가상화 보안정책과 취약점 분석 등의 연구 내용을 분석에 활용하였다. 본 논문의 연구 결과에서는 5G 통신 네트워크의 가상화 보안에서 보안구조를 정리하였고, 보안 위협들과 위험관리 요소를 도출하였다. 또한 위험관리 영역에서 보안 서비스별로 취약점 진단 항목들을 도출하였다. 본 연구의 기여도는 여전히 논의 되고 있는 5G 통신 네트워크 가상화 보안에서 보안 위협 항목들을 요약하였다는 것과, 유럽의 5G 통신네트워크 사이버보안 방향을 파악 할 수 있었다는 것, 그리고 5G 통신 네트워크의 가상화 보안에 고려되어야 하는 취약점 진단 항목들을 도출하였다는 데 있다. 아울러 본 연구의 결과는 국내 5G 통신네트워크 가상화 보안을 위한 취약점 진단 항목들을 개발하는데 기초 자료로 활용 될 수 있다. 향후 5G 통신네트워크 가상화 보안의 취약점 진단 항목에 대한 상세한 진단 프로세스를 연구하는 것이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.557-564
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• 2019

소프트웨어의 증가에 따라 소프트웨어의 취약점도 함께 증가하고 있다. 다양한 소프트웨어는 다수의 취약점이 존재할 수 있으며 취약점을 통해 많은 피해를 받을 수 있기 때문에 빠르게 탐지하여 제거해야 한다. 현재 소프트웨어의 취약점을 발견하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있지만, 수행 속도가 느리거나 예측 정확도가 높지 않다. 따라서 본 논문에서는 신경망 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 제안하며 나아가 기계학습 알고리즘을 이용한 기존의 시스템과 예측 정확도를 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 예측 시스템이 가장 높은 예측률을 보였다.

• 농촌계획
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• 제21권1호
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• pp.77-87
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• 2015

In this study, we try to quantify resident's conflict by rural development project based on previous researches about community capacities required for residents and social networks in rural village for suggesting efficient project model. we analyzed conflict elements in six category such as 'conflict in residents', 'conflict in residents and leaders', 'conflict in leaders', 'conflict in villages', 'conflict in development fund', 'conflict in village by common income project'. These results also analyzed by personal background(age, role, education, income) of respondent in questionary survey. Results show that 'conflict in residents and leaders', 'conflict in leaders', 'conflict in development fund' are perceived differently by age, role, education, and income in 5% significance level. Especially, relatively young age(below 40 years old) expressed clearly about conflict and high scored in item of 'residents and leaders'. Regression model show statistical significance(F=39.807, P=0.000) in influence relation analysis of conflict, network, leadership, and project fund. In this model, network ${\beta}=-0.237$, leadership ${\beta}=-0.375$, project fund ${\beta}=-0.000$ show network and leadership have negative relation to conflict but project fund is difficult to find relation with conflict. In this study, we defined social vulnerability using conflict, network, and leadership and verified the vulnerability of rural village applying regional community capacity in analysis results; vulnerability increased by the size of region and show inverse correlation to future vision of residents.

• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.39-46
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• 2011

의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은 u-Healthcare 요소기술과 함께 정보보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. 트래픽 도메인이란 u-Healthcare 의료정보시스템을 통과하는 트래픽 구간의 구분 영역으로서 보안기술의 적용이 가능하도록 네트워크 영역을 구분하는 개념이다. 그 구분의 기준은 보안기술의 적용이 필요한 영역, 트래픽 경로와 트래픽 성격이 타 도메인과 차별화 가능한 영역, 보안기술 적용시 타 영역의 보안기능으로 기능중복이 발생치 않는 영역이다. u-Healthcare 의료정보시스템 도메인은 사용자단말구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 도출된다. 의료정보시스템을 도메인별로 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르게 도출되기 때문이다. 본 연구는 의료정보시스템 도메인을 도출하고 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 USN 기반 u-Healthcare 시스템에서의 보안대책을 강구하기 위해서이다. 본 연구에서 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책 수립 방법을 좀 더 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.240-243
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• 2010

Smart Phone 보급이 확산되면서 인터넷 PC를 대체하는 모바일 통신으로 활용되고 있다. Smart Phone은 기존의 전력망과 IT가 융합된 Smart Grid에도서 업무용으로 사용되고 있다. 따라서 Smart Phone을 통한 Smart Grid 네트워크 접속에서 접속과 제어에 대한 보안 취약점과 Smart Grid 네트워크에 대한 취약점에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Smart Phone을 사용하여 Smart Grid 네트워크를 통한 전력망 시스템에 접근할 때의 접속 취약점에 대한 연구를 한다. 또한 Smart Phone을 사용하여 Smart Grid 네트워크에 접속 한 후에 전력정보, 통제정보, 개인정보 등에 대한 접근 권한을 탈취 가능성에 취약성을 분석하여 발생하는 문제점과 대해 연구한다. 그리고 Smart Phone을 통한 Smart Grid 네트워크 보안 취약점에 대한 보안 강화를 위한 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.659-666
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• 2019

MANET은 이동 노드들로 망을 자율적으로 구성할 수 있어 다양한 응용에서 적용되고 있다. 그러나 중앙의 제어나 관리 없이 분산 환경으로 망을 구성하여 사이버 공격에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 MANET 보안 취약점을 분석하고 검증할 수 있는 방안을 제안한다. 또한, 제안하는 방안을 적용하여 MANET에서 빈번하게 발생할 수 있는 라우팅 메시지 변조 공격, 거짓 노드 공격, TLV 메시지 변조 공격에 대하여 모의하고, 실 시스템에서도 유사한 취약점이 발생함을 확인하였다. 따라서 제안하는 방안은 사이버 공격자에 의해 발생 가능한 보안 취약점을 통신망 기술을 설계하는 과정에서 시뮬레이션을 통하여 검증함으로써 통신 기술 설계 정확도를 향상시키는데 활용될 것으로 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2101-2123
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• 2023

Recent studies have shown that the neural network-based binary code similarity detection technology performs well in vulnerability mining, plagiarism detection, and malicious code analysis. However, existing cross-architecture methods still suffer from insufficient feature characterization and low discrimination accuracy. To address these issues, this paper proposes a cross-architecture binary function similarity detection method based on composite feature model (SDCFM). Firstly, the binary function is converted into vector representation according to the proposed composite feature model, which is composed of instruction statistical features, control flow graph structural features, and application program interface calling behavioral features. Then, the composite features are embedded by the proposed hierarchical embedding network based on a graph neural network. In which, the block-level features and the function-level features are processed separately and finally fused into the embedding. In addition, to make the trained model more accurate and stable, our method utilizes the embeddings of predecessor nodes to modify the node embedding in the iterative updating process of the graph neural network. To assess the effectiveness of composite feature model, we contrast SDCFM with the state of art method on benchmark datasets. The experimental results show that SDCFM has good performance both on the area under the curve in the binary function similarity detection task and the vulnerable candidate function ranking in vulnerability search task.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.135-141
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• 2020

국방부는 주기적인 사이버방호 훈련을 실시함에 따라 사이버작전의 전력과 역량을 보강하고 있다. 하지만 적 사이버공격 능력 수준을 고려할 때 군의 사이버방호 능력 수준은 현저히 낮으며 군용 네트워크망에 대한 사이버위협을 대응할 수 있는 보호대책과 대응체계가 명확하게 설계되어 있지 않아 민·관의 사이버보안 능력 수준에도 못 미치고 있는 실태이다. 따라서 본 논문에서는 국내·외 사이버보안 프레임워크를 참조하여 국방 네트워크망 취약점 완화 체계를 구축할 수 있는 요소로 군 특수성을 지닌 군 내부망 주요 위협 정보 및 국방정보시스템 보안 요구사항을 파악하고, 공격자의 의도파악과 전술, 기법 및 절차 정보(ATT&CK)를 적용하여 국방 네트워크 환경에 대한 사이버공격을 효율적으로 보호 해주는 군 내부망 취약점 완화 체계 구축 방안을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.21-29
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• 2024

ICT와 network의 발달로 규모가 커진 IT 인프라의 보안 관리가 매우 어려워지고 있다. 많은 회사나 공공기관에서 시스템과 네트워크 보안 관리에 어려움을 겪고 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어의 복잡함이 커짐에 따라 사람이 모든 보안을 관리한다는 것은 불가능에 가까워지고 있다. 따라서 네트워크 보안 관리에 AI가 필수적이다. 하지만 실제 네트워크 환경에 공격 모델을 구동하는 것은 매우 위험하기에 실제와 유사한 네트워크 환경을 구현하여 강화학습을 통해 사이버 보안 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 이를 위해 본 연구는 강화학습을 네트워크 환경에 적용하였고, 에이전트는 학습이 진행될수록 해당 네트워크의 취약점을 정확하게 찾아냈다. AI를 통해 네트워크의 취약점을 발견하면, 자동화된 맞춤 대응이 가능해진다.