One of the most important applications of computer vision algorithms is the detection of threat objects in x-ray security images. However, in the practical setting, this task is complicated by two properties inherent to the dataset, namely, the problem of class imbalance and visual complexity. In our previous work, we resolved the class imbalance problem by using a GAN-based anomaly detection to balance out the bias induced by training a classification model on a non-practical dataset. In this paper, we propose a new method to alleviate the visual complexity problem by using a KNN-based automatic cropping algorithm to remove distracting and irrelevant information from the x-ray images. We use the cropped images as inputs to our current model. Empirical results show substantial improvement to our model, e.g. about 3% in the practical dataset, thus further outperforming previous approaches, which is very critical for security-based applications.
ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.
알려지지 않은 불분명한 위협을 검출하는 내는 것은 모순이다. 존재하는 것이 알려지지 않았다면 어떻게 찾아 낼 것인가? 그것은 알려지지 알은 위험을 아주 짧은 시간 안에 위협을 정의(identification)을 할 수 있으면 가능 할 수 있을 것이다. 본 논문은 위험 검출 기법을 만들어 네트워크상의 알려지지 않은 위험에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시스템 개발에 도움을 줄 수 있게 하기 위해 연구되었다. 이 시스템은 알려지지 않은 위험을 탐지하기 위하여 동적이고 유연한 상황 지식을 가진 로직을 가지고 시스템을 감시한다. 시스템은 새로운 위협의 검출뿐만 아니라 빠르고 효과적인 방법으로 위협에 대처할 수 있다.
최근 급격히 증가하고 있는 IoT 환경에서의 보안위협 대응방안에 관한 연구를 위해서 SDN Controller 기능을 활용한 침입감시 대응기술 방안을 연구하고자 한다. 연구방법은 IoT 계층별 보안위협에 따른 대응기술 및 적용되는 보안기술의 연구 동향 분석을 통해 향상된 IoT 보안위협 대응기술 구현 방안을 수립하였다. 연구결과는 기존의 IoT망의 네트워크스위치 장비에 OpenFlow 기반의 SDN Controller를 추가하여 샘플링 기법을 통한 탐지방법의 실효성을 연구하였다. 이 방법은 기존 IoT 기기의 성능에 영향을 미치지 않으면서도 IDS 및 IPS와의 연동만으로도 네트워크 전체의 모니터링 및 공격에 대한 탐지가 가능해 졌다. 이와 같이 향상된 보안위협 대응기술을 적용하면 IoT 보안위협 불안감 해소와 서비스 신뢰를 높일 수 있을 것으로 기대 한다.
중요 IT 자산에 대한 보안성 강화를 위해서는 관련 위협(또는 취약점)의 식별 및 이에 대한 보안 대비책의 적정성 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 자산 및 위협에 기반한 보안 위험도 평가기법을 제안한다. 제안한 기법은 식별된 자산 및 위협 관련 공격시도 탐지와 취약점 점검 등의 대응 범위 및 수준의 사전 점검과 정량적인 위험도 평가를 제공함으로써 기존 연구에 비해 효과적으로 위협관리 업무에 활용될 것으로 기대된다.
빠르게 증대되고 있는 다양한 보안 위협에 신속하게 대응하기 위해 기업들은 보안관제 담당자에게 방화벽, IDS 등의 보안장비에서 생성되는 방대한 양의 로그 등을 신속하게 분석하여 보안 위협을 파악하도록 요구하고 있다. 그러나 인간의 정보처리 능력의 한계로 인하여 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하는 데 있어 보안 관제 담당자는 많은 시간을 필요로 하게 되고 결과적으로 보안 위협 탐지와 대응이 늦어진다는 문제점이 존재해 왔다. 시각화 기법은 이러한 문제를 해결할 수 있는 효과적인 방법으로 본 논문은 RGB palette를 이용하여 보안 로그를 시각화, 보안 위협 상황 발생 여부를 보다 빠르고 효과적으로 인지할 수 있는 방법을 제안하고 이를 VAST Challenge 2012 데이터 세트에 실증적으로 적용하였다.
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.
최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.
최근 모바일 게임 사용자가 증가하면서 점수 및 레벨 조작, 게임 속도 조작, 결재부정과 같은 부작용이 발생하고 있다. 특히, PC에서 모바일앱을 구동할 수 있도록 해주는 에뮬레이터를 사용하면 게임 앱을 디버깅을 하거나 게임조작을 자동화하기 쉬워지기 때문에 모바일 게임 보안관점에서 커다란 위협이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 게임 보안 위협 완화를 위해 최근 많이 사용되는 안드로이드 에뮬레이터인 BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave와 구글 크롬에서 안드로이드를 동작 시킬 수 있는 ARC Welder 확장 프로그램을 클라이언트(앱), 게임서버 및 네트워크 관점에서 효과적으로 탐지할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
최근 무선통신 기술의 발달과 편리성으로 무선 랜의 활용 증가하고 있다. 이와 더불어 무선랜의 보안 위협과 취약성에 대하여 이슈화 되고 있다. 따라서 IEEE에서는 802.11 표준안을 제정하고 무선 랜의 보안 취약점을 보완 하기 위해 802.11i등 새로운 표준들을 제정하고 있지만, 아직까지 해결되지 않은 보안 위협들이 존재한다. 본 논문에서는 액세스 포인트의 비콘 프레임을 이용하여 건물 내 액세스 포인트의 보안 상태 와 비인가 액세스 포인트를 탐지하는 시스템과 RSSI, 삼각측량범 및 칼만필터 알고리즘을 사용한 위치탐지 알고리즘을 제안하고, 기존 탐지 알고리즘과 제안 알고리즘의 결과 비교로 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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