• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-11
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• 2008

There are multiple reasons that caused the present serious status of network security, including Internet itself having a weak basis. However security is usually discarded when it contends with performance. As the world becomes more tightly interconnected, security technology continues to mature, organizations are feeling a greater need to rediscover network security. Network security technology generally concentrates on protection of the network infrastructure and, by implication, the protection of the user. This is a paper, describe current problems of network security and propose solutions.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.591-603
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• 2018

윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제15권4호
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• pp.83-90
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• 2015

최근 해킹과 악성코드 등 사이버 공격기법은 매우 빠르게 변화 발전하고 있으며 그에 따른 사이버공격 기법이 다양해지고 지능화된 악성코드의 수가 증가하고 있다. 악성 코드의 경우 악성 코드의 수가 급격하게 증가함으로서 분류나 이름의 모호함으로 인해 악성코드에 대처함에 있어 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 국내에 있는 백신업체들의 명명규칙을 조사 분석하고 이를 기반으로 현재까지 나온 탐지규칙의 패턴을 비교 분석해 보안관제 이벤트 탐지규칙에 적합한 명명규칙을 제안 한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.109-115
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• 2013

인터넷망을 이용한 정보 전달의 대표적인 수단인 이메일 서비스 등을 통한 보안위협이 급증하고 있다. 이러한 보안위협의 공격 경로는 첨부된 문서파일에 악성코드를 삽입하고, 해당 응용프로그램의 취약점을 이용하여 사용자의 시스템을 감염시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 파일 전송과정에서 위장악성코드의 감염을 차단하기 위해, 논리적 망 분리인 FTS(File Transfer System)를 이용한 무결성 검증 및 행위기반 탐지 시스템을 제안하고, 기존의 보안기법과의 비교 및 검증하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.177-188
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• 2015

온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.357-367
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• 2020

2018년 시만텍 보고서에 따르면, 모바일 환경에서 변종 악성 앱은 전년도 대비 54% 증가하였고, 매일 24,000개의 악성 앱이 차단되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성 앱 분석 기술의 사용 한계를 파악하고, 신·변종 악성 앱을 탐지하기 위하여 기계학습을 통한 악성 앱 탐지 기법이 연구되고 있다. 하지만, 기계학습을 적용하는 경우에도 악성 앱의 특성을 적절하게 선택하여 학습하지 못하면 올바른 결과를 보일 수 없다. 본 연구에서는 신·변종 악성 앱의 특성을 찾아낼 수 있도록 개선된 특성 선택 방법을 적용하여 학습 모델의 정확도를 최고 98%까지 확인할 수 있었다. 향후 연구를 통하여 정밀도, 재현율 등 특정 지표의 향상을 목표로 할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.321-330
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• 2019

기업에서 내부자에 의한 기업 기밀 유출 방지는 기업의 생존을 위한 필수 과제이다. 내부자에 의한 정보유출 사고를 막기 위해 기업에서는 보안 솔류션을 도입하여 적용하고 있으나 접근 권한이 있는 내부자의 이상행위를 효과적으로 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이번 연구에서는 기업의 제품 제조 이력, 품질 정보 등을 담고 있는 제조정보시스템의 작업자 작업화면 접근 로그 데이타를 기계학습 기법의 비지도학습 알고리즘을 활용하여 정상적인 접근 로그와 비정상적인 접근 로그를 효과적으로 군집화하는 방법을 연구하여 이상징후 탐지를 위한 최적화된 속성 선택 모델을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.45-56
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• 2011

최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.23-32
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• 2024

Mobile Ad hoc Network is a network of multiple wireless nodes which communicate and exchange information together without any fixed and centralized infrastructure. The core objective for the development of MANET is to provide movability, portability and extensibility. Due to infrastructure less network topology of the network changes frequently this causes many challenges for designing routing algorithms. Many routing protocols for MANET have been suggested for last few years and research is still going on. In this paper we review three main routing protocols namely Proactive, Reactive and Hybrid, performance comparison of Proactive such as DSDV, Reactive as AODV, DSR, TORA and Hybrid as ZRP in different network scenarios including dynamic network size, changing number of nodes, changing movability of nodes, in high movability and denser network and low movability and low traffic. This paper analyzes these scenarios on the performance evaluation metrics e.g. Throughput, Packet Delivery Ratio (PDR), Normalized Routing Load(NRL) and End To-End delay(ETE).This paper also reviews various network layer security attacks challenge by routing protocols, detection mechanism proposes to detect these attacks and compare performance of these attacks on evaluation metrics such as Routing Overhead, Transmission Delay and packet drop rates.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5159-5178
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• 2018

Network Intrusion detection is a rapidly growing field of information security due to its importance for modern IT infrastructure. Many supervised and unsupervised learning techniques have been devised by researchers from discipline of machine learning and data mining to achieve reliable detection of anomalies. In this paper, a deep convolutional neural network (DCNN) based intrusion detection system (IDS) is proposed, implemented and analyzed. Deep CNN core of proposed IDS is fine-tuned using Randomized search over configuration space. Proposed system is trained and tested on NSLKDD training and testing datasets using GPU. Performance comparisons of proposed DCNN model are provided with other classifiers using well-known metrics including Receiver operating characteristics (RoC) curve, Area under RoC curve (AuC), accuracy, precision-recall curve and mean average precision (mAP). The experimental results of proposed DCNN based IDS shows promising results for real world application in anomaly detection systems.