• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.17-27
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• 2017

최근 사이버공격이 활성화됨에 따라 이러한 많은 공격사례들이 다양한 매체를 통해 접해지고 있다. 사이버공격에 대한 보안공학이나 역공학에 대한 연구는 활발하지만, 이들을 통합하고 비용효과적인 공격공학을 통해 공격시스템을 연계하여 적용시킨 연구는 부족하다. 본 논문에서는, 보안강화형 정보시스템을 보안공학적으로 개발하고, 역공학을 통해 취약점을 식별한다. 이 취약점을 이용하여 공격공학을 통해 공격시스템을 구축하거나 리모델링하는 생명주기모델을 비교 분석하여 각 시스템의 구조 및 행동을 명세화하고, 더욱 실효성 있는 모델링을 제안한다. 또한, 기존의 모델 도구를 확장하여 공격방법 및 시나리오를 기능적, 정적, 동적과 같은 모델의 관점에서 명세하는 도형적 공격명세모델을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.83-99
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• 2011

OTP (One Time Password) 인증방식은 국내 금융거래나 포털 및 온라인게임과 같은 인터넷 서비스에서 계정보안을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. OTP 는 국내 금융 거래 시 1등급 보안수단으로 지정될 만큼 보안성을 인정받고 있으나, OTP 인증을 구현한 서비스를 대상으로 한 다양한 해킹 방법들 역시 존재한다. 이러한 해킹 방법들은 대부분 OTP 알고리즘 자체의 결함을 찾아내어 공격하기보다는 OTP 인증방식을 구현한 방식이나 환경에 따라 발생 가능한 취약점을 이용하는 것이 일반적인데, 이 논문에서는 MITM (Man-in-the-Middle) 공격과 같이 기존에 알려져 있던 OTP 기반 인증방식을 대상으로 한 해킹기법 및 리버스 엔지니어링(Reverse Engineering)을 이용한 해킹 방법들에 대해 논의하고, 이에 대한 해결방안을 제시하도록 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1100-1108
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• 2015

안드로이드 운영체제의 실행파일인 classes.dex파일은 Java 바이트코드 형식이므로 누구나 쉽게 역공학으로 소스코드를 분석하고 수정이 가능하다. 이러한 특징 때문에 많은 어플리케이션들이 불법 복제되어 유통됨에 따라 피해가 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 classes.dex파일을 AES 암호화 알고리즘으로 암호화하여 배포하고, 암호화된 어플리케이션을 복호화하여 실행하는 어플리케이션 불법복제를 방지하는 기법을 제안한다. 암호화 및 복호화에 사용되는 Key는 랜덤한 값인 Salt값를 기반으로 조합하여 Hash함수에 대입하여 얻어진 Hash값을 Key로 사용하여 역공학 공격으로부터 견고함을 더했다. 실험을 통해 제안한 기법이 어플리케이션의 불법복제를 방지하는데 효과적이고, 역공학 공격을 불가능하게 하여 어플리케이션의 원천기술 보호와 리패키징으로 인한 악성코드의 전파도 방지할 수 있음을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.1210-1230
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• 2015

Android is the world's most utilized smartphone OS which consequently, also makes it an attractive target for attackers. The most representative method of hacking used against Android apps is known as repackaging. This attack method requires extensive knowledge about reverse engineering in order to modify and insert malicious codes into the original app. However, there exists an easier way which circumvents the limiting obstacle of the reverse engineering. We have discovered a method of exploiting the Android code-signing process in order to mount a malware as an example. We also propose a countermeasure to prevent this attack. In addition, as a proof-of-concept, we tested a malicious code based on our attack technique on a sample app and improved the java libraries related to code-signing/verification reflecting our countermeasure.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 2004년도 Proceedings of the second conference of aseanian membrane society
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• pp.170-174
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• 2004

Most of thin film composite reverse osmosis membranes include amide linkages, which are susceptible to chlorine attack resulting in N-chloro derivatives. This study examined a new method based on post-treatment of reverse osmosis membrane with various silane derivatives to improve chlorine resistance. The silane derivatives contain one alkyl group and three alkoxy groups such as trifluoromethyltrimethoxysilane, 3-aminopropylmethoxydiethoxysilane and 3, 3, 3-trifluoropropyltrimethoxysilane. Compared to commercial membranes, silane derivatives coated membranes showed significantly enhanced chlorine durability.

• 방송공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.862-867
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• 2021

Although Deep Neural Networks (DNNs) have shown remarkable performance in various artificial intelligence fields, it is well known that DNNs are vulnerable to adversarial attacks. Since adversarial attacks are implemented by adding perturbations onto benign examples, increasing the sparsity of DNNs minimizes the propagation of errors to high-level layers. In this paper, unlike the traditional pruning scheme removing low magnitude weights, we eliminate high magnitude weights that are usually considered high absolute values, named 'reverse pruning' to ensure robustness. By conducting both theoretical and experimental analyses, we observe that reverse pruning ensures the robustness of DNNs. Experimental results show that our reverse pruning outperforms previous work with 29.01% in Top-1 accuracy on perturbed CIFAR-10. However, reverse pruning does not guarantee benign samples. To relax this problem, we further conducted experiments by adding a regularization term for the high magnitude weights. With adding the regularization term, we also applied conventional pruning to ensure the robustness of DNNs.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권2호
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• pp.59-69
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• 2008

자동화된 obfuscation은 보안 목적으로 코드를 이해하기 어렵게 만들어 역공학 공격을 방어하는데 가장 효과적인 방식이라고 알려져 있다. 본 논문에서는 역공학 공격과 같은 소프트웨어 지적재산권의 침해로부터 마이크로소프트사의 비주얼 C++ 소스 프로그램을 보호하기 위한 obfuscation 기법을 제안하고 구현하였다. 즉, 원본 비주얼 C++ 소스 프로그램을 기능은 동일하지만 이해하기에는 훨씬 힘든 또 다른 프로그램으로 변환시켜 주는 도구인 코드 obfuscator를 구현하였다. 비주얼 C++ 소스를 다루기 위해 ANTLR이라는 파서 생성기를 도입하여, '주석 제거', '식별자 스크램블', '변수 분할', '배열 중첩', '클래스 삽입', '루프 조건 확장'. '부가 피연산자 삽입', '무의미 코드 삽입' 등의 변환 방식들을 구현하였다. 또한, 복잡도, 복원력, 비용 등의 측면에서 본 obfuscator의 성능과 유효성을 평가하였다. 원본 소스 코드와 비교하여 실험한 결과, 변환된 소스 코드가 실행시간 오버헤드를 일부 유발시키긴 하지만 프로그램 보호에는 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.613-621
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• 2019

시중에 가장 많이 보급 된 도어락의 경우 1차원적 문제로 가장 많이 사용하는 영역이 닳아 특별한 공격방법을 사용하는 것이 아닌 닳은 영역으로 하여금 비밀번호 유추를 가능하게 한다. 이를 해결하고자 번호를 섞어 무작위로 표출하는 키패드 등 다양한 방법들이 소개되고 있지만 이 역시 완벽하게 안전하지 못 하다. 여태까지 나온 모든 해결법의 공통점은 키패드를 누르는 영역이 고정되어 있다는 점이다. 본 논문에서는 그 점을 역으로 생각하여 키패드 전체 영역 안에 전체 영역보다 작은 새로운 영역을 만들어 새로운 영역의 키패드를 무작위하게 움직이게 하여 비밀번호를 유추하지 못 하게 한다. 본 기법을 사용할 경우 키패드의 번호는 그대로 둠에도 불구하고 shoulder surfing attack 등이 불가능하여 새로운 유형의 키패드를 최초로 제안한다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제13권4호
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• pp.66-71
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• 2008

This research computes the viscous flow field and aerodynamics around the model of a commercial passenger airplane, Boeing 747-400, which cruises in transonic speed. The configuration was realized through the reverse engineering based on the photo scanning measurement. In results, the pressure coefficients at the several wing section on the wing surface of the airplane was described and discussed to obtain the physical meaning. The lift coefficient increased almost linearly up to $17^{\circ}$. Here the maximum lift occurred at $18^{\circ}$ according to the angle of attack. And the minimum drag is expected at $-2^{\circ}$. The maximum lift coefficient occurred at the Mach number 0.89, and the drag coefficient rapidly increased after the Mach number of 0.92. Also shear-stress transport model predicts slightly lower aerodynamic coefficients than other models and Chen's model shows the highest aerodynamic values. The aerodynamic performance of the airplane elements was presented.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.855-867
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• 2022

IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.