• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1043-1057
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• 2015

지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.704-719
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• 2024

Botnet pandemics are becoming more prevalent with the growing use of mobile phone technologies. Mobile phone technologies provide a wide range of applications, including entertainment, commerce, education, and finance. In addition, botnet refers to the collection of compromised devices managed by a botmaster and engaging with each other via a command server to initiate an attack including phishing email, ad-click fraud, blockchain, and much more. As the number of botnet attacks rises, detecting harmful activities is becoming more challenging in handheld devices. Therefore, it is crucial to evaluate mobile botnet assaults to find the security vulnerabilities that occur through coordinated command servers causing major financial and ethical harm. For this purpose, we propose a hybrid analysis approach that integrates permissions and API and experiments on the machine-learning classifiers to detect mobile botnet applications. In this paper, the experiment employed benign, botnet, and malware applications for validation of the performance and accuracy of classifiers. The results conclude that a classifier model based on a simple decision tree obtained 99% accuracy with a low 0.003 false-positive rate than other machine learning classifiers for botnet applications detection. As an outcome of this paper, a hybrid approach enhances the accuracy of mobile botnet detection as compared to static and dynamic features when both are taken separately.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권3호
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• pp.91-96
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• 2016

Network security is an interesting area in Information Technology. It has an important role for the manager monitor and control operating of the network. There are many techniques to help us prevent anomaly or malicious activities such as firewall configuration etc. Intrusion Detection System (IDS) is one of effective method help us reduce the cost to build. The more attacks occur, the more necessary intrusion detection needs. IDS is a software or hardware systems, even though is a combination of them. Its major role is detecting malicious activity. In recently, there are many researchers proposed techniques or algorithms to build a tool in this field. In this paper, we improve the performance of IDS. We explore and analyze the impact of activation functions applying to recurrent neural network model. We use to KDD cup dataset for our experiment. By our experimental results, we verify that our new tool of IDS is really significant in this field.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.137-142
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• 2021

The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.79-88
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• 2024

The use of the social media has become part of our daily life activities. The social web channels provide the content generation facility to its users who can share their views, opinions and experiences towards certain topics. The researchers are using the social media content for various research areas. Sentiment analysis, one of the most active research areas in last decade, is the process to extract reviews, opinions and sentiments of people. Sentiment analysis is applied in diverse sub-areas such as subjectivity analysis, polarity detection, and emotion detection. Stance classification has emerged as a new and interesting research area as it aims to determine whether the content writer is in favor, against or neutral towards the target topic or issue. Stance classification is significant as it has many research applications like rumor stance classifications, stance classification towards public forums, claim stance classification, neural attention stance classification, online debate stance classification, dialogic properties stance classification etc. This research study explores different feature sets such as lexical, sentiment-specific, dialog-based which have been extracted using the standard datasets in the relevant area. Supervised learning approaches of generative algorithms such as Naïve Bayes and discriminative machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor have been applied and then ensemble-based algorithms like Random Forest and AdaBoost have been applied. The empirical based results have been evaluated using the standard performance measures of Accuracy, Precision, Recall, and F-measures.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.59-71
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• 2000

컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.211-218
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• 2014

최근 국방 분야에서는 무기체계의 고도화와 복잡체계화로 인해 시험평가 능력이 중요시 되고 있다. 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용 절감이 가능한 시험평가 관련 연구가 국방 선진국을 중심으로 하여 지속적으로 진행되어 왔으며, 현재는 모델링 및 시뮬레이션(M&S, Modeling and Simulation) 기술을 무기체계 시험평가에 활용함으로써 시간, 비용, 보안, 안전 등의 제한사항을 상당부분 해결하고 있다. 국내에서도 이러한 M&S 기술을 활용한 시험평가 관련 연구가 활발히 진행되고 있으나 타 국방 선진국에 비해 상당히 미진한 상태이며 새로운 방식의 시험평가시스템 개발이 요구된다. 이에 따라 본 연구에서는 프로세스 기반의 모델링을 통한 무기체계 운용시험평가 시스템을 설계하였다. 무기체계의 리소스와 성능모듈을 활용하여 운용성능을 평가할 수 있는 프로세스를 모델링하고 시뮬레이션 엔진과 결합하여 3D 가시화하였다. 이를 통해 무기체계의 운용성능을 시각적으로 표현 가능한 프로세스 기반의 무기체계 운용시험평가 시스템을 제시한다.

• 정보관리연구
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• 제40권3호
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• pp.61-77
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• 2009

최근 기업에서는 정보자산을 여러 가지 통제 및 관리 수단을 통해 보호활동을 하고 있다. 그러나 보호수준을 높게 요구할수록 업무 수행의 불편함으로 단기적인 효율성 및 생산성이 감소하게 되었다. 이와 함께 조직의 정보보호를 위한 투자가 지속적으로 증가함에도 불구하고 정보보호 성과측정을 위한 체계적인 방법이 제시되지 않아 정보보호 투자 의사결정 및 정보보호 개선 방향 도출이 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 기업의 정보자산의 보호에 대한 개념을 정립하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 바탕으로 정보자산보호를 위한 활동의 유형을 관리활동과 통제활동으로 분류하여 이들이 정보자산보호활동의 성과와 조직 성과에 미치는 영향을 연구하였다. 본 연구를 위해 이론연구와 더불어 실증적 연구분석을 위해 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 PLS(Partial Least Square)를 이용하여 측정모형 및 가설검증을 실시하였다. 통계분석 결과, 정보자산보호 관리활동은 정보자산보호 성과에 긍정적 영향을 미치며, 정보자산보호 통제활동은 정보자산보호 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 정보자산보호 성과는 조직 성과에 대해 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 외에 본 연구결과에 대한 의의 및 한계점을 논의하였으며, 향후 연구에 대한 시사점도 언급하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.439-449
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• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제26호
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• pp.29-58
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• 2011

2001년 9/11 테러 이후 국제사회에 최대 위협중의 하나인 테러리즘과 핵무기 및 핵물질의 결합 위험성에 대한 경고가 계속되고 있다. 이 연구의 목적은 9/11 테러 이후 증대하는 핵테러리즘 위협에 대한 국제 다자적 대응체제인 세계핵테러방지구상(GICNT)의 목적, 원칙, 특성, 활동, 발전 저해요인 및 발전방향 등을 살펴보고 한국 정책에 대한 함의를 도출하는데 있다. 국제적 핵테러리즘 대응을 위해 GICNT는 포괄적 전략으로 (1) 전 세계 핵시설의 방호, (2) 초국가적 비국가 테러네트워크의 핵테러 책동 대처, (3) 핵보유국의 핵무기와 핵물질의 테러집단에 이전 예방과 억제, (4) 핵밀수 차단 등을 추구해야 할 것이다. 또한 GICNT 활동의 실효적인 국제협력 증진을 위해 시급히 시행해야할 조치들로는 (1) 공동위협 브리핑을 통한 핵테러리즘 위협에 대한 실제적인 가능성 분석 평가, (2) 핵테러리즘 훈련 실시, (3) 신속한 핵안보 체제 평가 실시, (4) 내 외부 위협에 대한 실제적인 핵안보 능력 시험, (5) 핵테러리즘 관련 위협과 사건에 대한 데이터베이스 구축과 공유 등이 있다. 한국의 입장에서 북한 핵관련 무기, 물질 및 기술의 테러집단에 이전되는 문제와 국제테러단체 또는 북한의 한국 핵시설 공격 및 핵장치를 이용한 테러행위 등이 주요 우려사항이다. 이러한 상황에서 한국은 세계 5위의 원자력 발전국으로서 GICNT와 핵테러 관련 국제 협약에 근거해 물리적 방호체제 구축과 핵테러리즘 대응태세를 강화하고 있다. 향후 핵테러리즘을 포괄적이고 효과적으로 예방하기위해서는 공항 항만, 주요교통 요충지점 및 국가 핵심기반시설 등에 핵물질 탐지 검색시스템과 이동형 탐지장비를 강화해야할 것이다. 아울러 대응체계를 강화하기위해 실효적인 위기관리 매뉴얼의 작성과 주요 핵테러 유형에 대한 대테러 훈련과 작전태세를 강화해야할 것이다. 재앙적인 결과를 초래하는 핵테러리즘에 대한 예방 탐지 대응을 위해서는 국내적 관련 법 제도 체제 정비뿐만 아니라 국제협력 강화는 무엇보다 중요하다.