• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-87
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• 2015

국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 컴퓨터상에 모의 전장 환경 및 무기 모델을 구축하고 다양한 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행하여 무기체계의 효과도를 분석하는 현실적인 수단으로 이용되고 있다. 그러나, 무기체계의 구조 및 행위가 복잡해짐에 따라 이를 시뮬레이션 모델로 만드는 과정이 어려워지고 있다. 모델 재사용 저장소는 시뮬레이션 모델 구축에 필요한 비용을 절감하기 위해 기존에 개발 및 검증된 모델을 저장하고 있다. 그러나 기존의 재사용 저장소들은 특정 플랫폼 및 환경에서만 운용되어 사용자 층에 제한이 있으며, 보안 및 무중단 서비스를 위한 메커니즘이 미흡하여 무기체계 모델과 같은 보안 및 신뢰성이 필요한 모델을 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 무기체계 모델의 재사용을 장려하기 위한 클라우드 저장소인 W-Cloud (Weapon Cloud)를 구축하여 다양한 플랫폼 및 환경에서 활용될 수 있도록 하였다. 또한, 계층형 정보보호 및 기밀성 보장을 통해 무기 모델의 재사용 과정에서 생길 수 있는 보안상의 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.951-958
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• 2021

정보 자산에 대한 사이버 위협이 증가하면서 위협과 관련된 정보들을 빠르게 공유하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 본 연구에서는 국내외 사이버 위협 정보의 공유 현황을 살펴보고 시장에서 공유되고 있는 위협 지표별 우선순위를 도출하여 위협 지표의 중요도를 평가하였다. 분석은 AHP 기법을 활용하였으며, 공격자 및 감염자 지표, 역할 지표, 악성 파일 지표, 기법 및 전파 지표의 네 가지 평가기준과 해당 기준별 세부항목에 대한 쌍대비교를 통해 이루어졌다. 분석 결과 상위 평가 기준 사이에서는 악성 파일 지표가 가장 중요한 것으로 확인되었으며, 각 기준별 세부 항목간 비교에 있어서는 공격자 및 감염자 지표의 경우 감염자 IP가, 역할 지표의 경우 C&C 정보가, 악성 파일 지표의 경우 악성코드 지표가, 기법 및 전파 지표의 경우 스미싱 관련 지표가 보다 중요한 요소로 확인되었다. 이와 같은 결과는 위협 정보에 대한 소비자의 선호도와 정보 제공자의 기여도를 판단하는 자료로서 정보 공유 활성화에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.43-50
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• 2021

우리나라는 최근 이상기후로 인한 집중호우의 증가로 토사재해의 발생빈도가 급증하고 있다. 특히 산지에서 발생하는 토사가 계곡을 따라 소하천에 유입하여 하천을 퇴적시키고 홍수피해를 가중시키고 있다. 이러한 토사재해의 피해를 예방하기 위해서는 유사량 예측 및 소류사의 정량적인 파악이 중요하다. 본 연구에서는 파이프 하이드로폰을 활용하여 음향센서 기반의 소류사 충돌음을 간접적으로 계측하는 실험을 진행하였으며, 계측된 데이터의 신뢰성을 향상시키기 위해 디노이징 방법을 적용하여 원시신호와 비교 분석하였다. 그 결과 원시신호에 디노이징 방법을 적용했을 경우 노이즈를 보정하여 소류사량 추정을 더욱 명확하게 분석하는 결과를 도출했다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_2호
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• pp.11-19
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• 2018

우리나라 군(軍)은 5년 이상에서 10년 미만 복무한 중기복무자와 10년 이상 복무한 장기복무자 위주의 취업지원 정책을 추진하고 있어서 상대적으로 단기복무자들에 대한 취업지원이 미약한 실정이며 특히, 국가적인 청년 실업문제와 연계하여 단기복무장교들도 전역 후 심각한 취업난에 휩싸이고 있다. 이러한 문제는 초임장교의 약 80%에 해당하는 학군과 학사사관후보생 획득에 심각한 영향을 미치고 있으며 이들은 대부분이 단기복무 후 전역하는 실정이기에 그에 대한 대책이 절실히 필요한 시점이다. 그러므로 이 연구에서는 단기복무장교를 위한 취업지원과 연관된 제도와 법령에 대한 정비소요를 도출하고 취업지원 제도와 전역 후 기업에서 요구하는 적합한 인재에 맞는 단기복무자의 군 복무 간 경력관리 모델방안과 안정적인 일자리 확보계획을 제안함으로써 우수인력 획득을 통해 학군 학사장교 선발 경쟁비를 향상시키고자 한다. 또한 이것이 결과적으로 군(軍) 전투력 발전으로 기여할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.71-77
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• 2006

인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS (분산 서비스 공격)를 비롯한 여러 가지 네트워크 공격들이 오늘날 인터넷의 안정성에 커다란 위협을 가하고 있다 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 이러한 네트워크 공격들은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 대규모 기간망에서 적용 가능한 효율적이고 간단한 공격 탐지 기법이 필요하다. 이를 위해 빈도의 분포에 대한 간단한 통계치인 엔트로피를 이용하고자 한다. 네트워크 공격에 따라서 특정 근원지 주소, 특정 목적지 주소 그리고 특정 목적지 포트의 비정상적인 빈도가 관찰되기 때문에 위 세가지 항목에 대한 엔트로피의 변화를 이용하여 네트워크 공격을 탐지한다. 세가지 엔트로피의 변화하는 형태를 분석하여 네트워크 공격의 종류 또한 파악할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.91-103
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• 2006

본 논문은 지문 인식 알고리즘의 신빙성 있는 성능 평가를 위해 실험에 사용되는 지문 영상 데이터베이스의 특성을 정량화하는 방법과 지문 영상 데이터베이스들의 난이도를 측정하는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지문 영상 정합 시에 영향을 미치는 요소들을 정의하였으며, 두 지문 영상의 정합을 minutiae 기반이 아닌 orientation field을 사용하여 요소들을 평가한다. Orientation filed는 기존의 orientation 방법을 이용하되 계층적으로 측정함으로써 정합시의 속도와 정확성을 개선하였다. 실험 결과, 두 영상을 정합하여 얻어진 각각의 요소들의 측정수치는 데이터베이스들의 특성을 보여준다. 데이터베이스 난이도의 측정은 지문 인식 알고리즘들의 성능을 객관적이고 정량적으로 비교할 수 있게 해준다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.12-18
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• 2021

This paper proposes a framework for the development of the health recommender system, designed to cater COVID-19 symptoms' self-assessment and monitoring as well as to provide recommendations for self-care and medical treatments. The aim is to provide an online platform for Patient Under Investigation (PUI) and close contacts with positive COVID-19 cases in Malaysia who are under home quarantine to perform daily self-assessment in order to monitor their own symptoms' development. To achieve this, three main phases of research methods have been conducted where interviews have been done to thirty former COVID-19 patients in order to investigate the symptoms and practices conducted by the Malaysia Ministry of Health (MOH) in assessing and monitoring COVID-19 patients who were under home quarantine. From the interviews, an algorithm using user-based collaborative filtering technique with Pearson correlation coefficient similarity measure is designed to cater the self-assessment and symptoms monitoring as well as providing recommendations for self-care treatments as well as medical interventions if the symptoms worsen during the 14-days quarantine. The proposed framework will involve the development of the health recommender system for COVID-19 self-assessment and treatments using the progressive web application method with cloud database and PHP codes.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1255-1261
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• 2020

캐시 부채널 공격은 CPU의 공유 캐시 자원을 이용하여 시스템에서 민감한 정보를 획득해내는 공격 유형이다. 최근 모바일 시스템에서 클라우드까지 다양한 환경에 공격이 가해짐에 따라 많은 탐지 전략이 제안되었다. 기존의 캐시 부채널 공격들은 많은 수의 캐시 이벤트를 발생시키는 특징을 가지고 있었기 때문에 기존의 탐지 기법은 대부분 캐시 이벤트를 주의 깊게 모니터링하는 것에 기반하여 설계되었다. 그러나 최근에 제안된 공격은 공격 중에 캐시 이벤트를 적게 유발하는 경향이 있다. 예를 들어 PRIME+ABORT 공격은 캐시에 접근하여 액세스 시간을 측정하는 대신 Intel TSX를 활용한다. 이러한 특징으로 인해 캐시 이벤트 기반 탐지 기법은 해당 공격을 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 PRIME+ABORT 공격에 대한 심층 분석을 수행하여 캐시 이벤트 이외에 공격 탐지에 활용 가능한 유용한 하드웨어 이벤트를 밝힌다. 이를 기반으로, PRIME+ABORT 공격 탐지 기법인 PRIME+ABORT Detector를 제시하고, 실험을 통해 제안한 탐지 기법이 0.3%의 성능 오버헤드로 99.5%의 탐지 성공률을 달성할 수 있음을 보인다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.168-177
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• 2020

In recent years, importance of blockchain systems has been grown after success of bitcoin. Distributed consensus algorithm is used to achieve an agreement, which means the same information is recorded in all nodes participating in blockchain network. Various algorithms were suggested to resolve blockchain trilemma, which refers conflict between decentralization, scalability, security. An algorithm based on Byzantine Agreement among Decentralized Agents (BADA) were designed for the same manner, and it used limited committee that enables an efficient consensus among considerable number of nodes. In addition, election of committee based on Proof-of-Nonce guarantees decentralization and security. In spite of such prominence, application of BADA in actual blockchain system requires further researches about performance and essential features affecting on the performance. However, performance assessment committed in real systems takes a long time and costs a great deal of budget. Based on this motivation, we designed and implemented a simulator for measuring performance of BADA. Specifically, we defined a simulation framework including three components named simulator Command Line Interface, transaction generator, BADA nodes. Furthermore, we carried out response surface analysis for revealing latent relationship between performance measure and design parameters. By using obtained response surface models, we could find an optimal configuration of design parameters for achieving a given desirable performance level.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.272-282
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• 2022

Between 2014 and 2019, the US lost more than 2.1 billion USD to phishing attacks, according to the FBI's Internet Crime Complaint Center, and COVID-19 scam complaints totaled more than 1,200. Phishing attacks reflect these awful effects. Phishing websites (PWs) detection appear in the literature. Previous methods included maintaining a centralized blacklist that is manually updated, but newly created pseudonyms cannot be detected. Several recent studies utilized supervised machine learning (SML) algorithms and schemes to manipulate the PWs detection problem. URL extraction-based algorithms and schemes. These studies demonstrate that some classification algorithms are more effective on different data sets. However, for the phishing site detection problem, no widely known classifier has been developed. This study is aimed at identifying the features and schemes of SML that work best in the face of PWs across all publicly available phishing data sets. The Scikit Learn library has eight widely used classification algorithms configured for assessment on the public phishing datasets. Eight was tested. Later, classification algorithms were used to measure accuracy on three different datasets for statistically significant differences, along with the Welch t-test. Assemblies and neural networks outclass classical algorithms in this study. On three publicly accessible phishing datasets, eight traditional SML algorithms were evaluated, and the results were calculated in terms of classification accuracy and classifier ranking as shown in tables 4 and 8. Eventually, on severely unbalanced datasets, classifiers that obtained higher than 99.0 percent classification accuracy. Finally, the results show that this could also be adapted and outperforms conventional techniques with good precision.