• 제목/요약/키워드: Security Technique

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근 실시간 조건을 달성하기 위한 효과적 속성 선택 기법 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템 (Efficient Feature Selection Based Near Real-Time Hybrid Intrusion Detection System)

  • 이우솔;오상윤
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제5권12호
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    • pp.471-480
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    • 2016
  • 최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.

보건 영양사의 직무만족도 및 자기진단평가 (The Job Satisfaction and Self-assessment of Public Health Nutritionists)

  • 박혜련;권지영
    • 대한지역사회영양학회지
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    • 제4권1호
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    • pp.83-94
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    • 1999
  • This study was carried out to investigate the general characteristics of public health nutritionists, the current status of nutrition services operation, the recognition about nutrition services of public health center related man power, the job satisfaction and self-assessment and the need for a retraining course of public health nutritionists. The subjects were 58 public health nutritionists who responded to the questionnaire distributed at the annual retraining program in 1998. The results of this study are summarized as follows. 1) 46.5% of the nutritionists were 26-30 years old, 62.1% were 4 year university graduates 74.1% were food and nutrition majors and 51.7% were daily workers. 2) Among the public health center-related manpower, the recognition about nutrition services was the highest for the manager of family health section, followed by the head of public health centers, and then the general nurse in public health centers. 3) The ranking of the reasons for job satisfaction of the public health nutritionists was, relationship with colleagues(3.84), inhabitants response after nutrition counselling(3.53), specialized value realization/conviction about duty(3.35), contents of the work(3.10), value achievement(3.08), self achievement/development(3.00), self discretion(2.92), participation in policy decisions(2.90), work load(2.75), chance of retraining and acquisition of new information(2.73), working environment(2.69), supervisio $n^port by superiors(2.67), salary(2.38), supply of necessary education material, technique(2.37), and budget security(2.22). 4) The satisfaction of the inhabitant's responses after nutrition counseling was the highest among the 4 year university graduates(p<0.05), the satisfaction of the specialized value realization/conviction about duty was the highest among the nutritionists 26-30 years old(p<0.05). Food and nutrition majors(p<0.05) and those having worked less than 3-5years at public health centers also showed much satisfaction(p<0.05). Satisfaction with the salary was the lowest among the food and nutrition majors(p<0.01) and daily workers(p<0.001). The satisfaction with the participation in policy decisions was the lowest among the daily workers(p<0.01). 5) The ranking for the level of self-assessment were, nutrition and dietetic practice(2.92), communication(2.80), management(2.77), public health science and practice(2.66)(p<0.01). The general characteristics such as the level of education, major, employment condition, current public health center's tenure, and charge experience of the nutrition guidance work were not significantly related to self-assessment except the management part(p<0.05). The higher the satisfaction of specialized value realization/conviction about the duty, the better the total score on the self-assessment(p<0.05)..

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H.264-기반 인트라 프레임의 디지털 워터마킹 문제 (The Problems in Digital Watermarking into Intra-Frames of H.264/AVC)

  • 최현준;서영호;김동욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.233-242
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    • 2009
  • 본 논문은 H.264의 인트라 프레임을 대상으로 일반적인 디지털 워터마킹 방법을 목표로 하여 인트라 예측이 워터마킹에 미치는 영향과 일반적인 워터마킹 방법이 H.264의 인트라 프레임에서는 그 효용성이 매우 낮다는 것을 보이고자 한다. 대상 워터마킹 방법으로는 비 가시성과 강인성 워터마킹으로써 H.264 압축과정 중에 수행하는 것으로 가정한다. 문제는 워터마크 데이터 추출을 위한 재 압축 과정 (re-engineering) 중 영상데이터의 계수값이 변화하는 것이며, 이것은 H.264의 인트라 예측 자체의 문제임을 실험적으로 보였다. 즉, 워터마크 데이터를 삽입하지 않은 압축된 데이터를 동일조건으로 재 압축하였을 때 그 결과 데이터가 첫 번째 압축결과와 다르며, 이것은 계수값 자체뿐만 아니라 예측모드가 변화한다는 것을 보였다. 또한 인트라 프레임에 대한 몇 가지 워터마킹 실험을 통해 전형적인 공격이 이 문제를 더욱 두드러지게 만들어 워터마킹 방법의 효용성을 크게 훼손함을 보였다. 실험적 데이터를 고려하면 결론적으로 기존 형태의 워터마킹 방법은 H.264의 인트라 프레임에 대해 그 효용성을 보장할 수 없으며, 따라서 새로운 방법의 연구 개발이 절실하다고 판단된다.

다중시기 위성 레이더 영상을 활용한 변화탐지 기술 리뷰 (A Review of Change Detection Techniques using Multi-temporal Synthetic Aperture Radar Images)

  • 백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권5_1호
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    • pp.737-750
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    • 2019
  • 접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.

수정된 화소 값 분해를 사용하여 한글 비밀 메시지를 숨기는 방법 (An Approach to Conceal Hangul Secret Message using Modified Pixel Value Decomposition)

  • 지선수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.269-274
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    • 2021
  • 비밀 통신에서 스테가노그래피는 제3자에게 인지되지 않으면서 비밀 메시지를 송수신한다. 공간 영역 방법에서 비트화 된 정보가 이미지의 분해된 화소 값의 가상 비트 평면에 삽입된다. 즉 비트화 된 비밀 메시지는 커버 매체인 이미지의 최하위 비트(LSB)에 순차적으로 삽입된다. 표준 LSB는 간단하게 적용할 수 있지만 제3자에 의해 쉽게 탐지될 수 있는 단점이 있다. 보안성을 높이기 위해 상위 비트 평면을 이용할 경우 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 이 논문에서 lo번째 비트 평면과 수정된 화소 강도 값 분해에 기반한 이미지 스테가노그래피에 한글 비밀 메시지를 은닉하는 방법을 제시한다. 이때 은닉하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분해한 후 혼합과정을 적용하여 기밀성과 견고성을 높인다. 제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 제시된 기법은 상위 비트 평면에 비밀 메시지를 삽입할 경우 BCD와 Fibonacci를 적용한 방법보다 이미지 품질에서 적은 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 적절한 것을 확인하였다.

수색용 드론 이미지를 활용한 임무수행 데이터 생성에 관한 연구 (A study on the creation of mission performance data using search drone images)

  • 이상범;임진택
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.179-184
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    • 2021
  • 최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.

토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용한 스마트팜 연구 동향 분석 (A Study on Research Trends in the Smart Farm Field using Topic Modeling and Semantic Network Analysis)

  • 오주연;이준명;홍의기
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권2호
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    • pp.203-215
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.

MITRE ATT&CK 모델을 이용한 사이버 공격 그룹 분류 (Cyber attack group classification based on MITRE ATT&CK model)

  • 최창희;신찬호;신성욱
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1-13
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    • 2022
  • 정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

오토인코더 기반의 외부망 적대적 사이버 활동 징후 감지 (Detection of Signs of Hostile Cyber Activity against External Networks based on Autoencoder)

  • 박한솔;김국진;정재영;장지수;윤재필;신동규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.39-48
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    • 2022
  • 전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

다양한 데이터 전처리 기법 기반 침입탐지 시스템의 이상탐지 정확도 비교 연구 (Comparative Study of Anomaly Detection Accuracy of Intrusion Detection Systems Based on Various Data Preprocessing Techniques)

  • 박경선;김강석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.449-456
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    • 2021
  • 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.