• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1369-1374
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• 2014

지능형 타깃 지속 공격에 업데이트 서버가 유포수단으로 사용되고, 업데이트 프로그램은 악성코드의 실행 또는 안티바이러스 시그니처와 같은 애플리케이션 데이터의 조작에도 취약하기 때문에 소프트웨어 업데이트 위협요소의 식별 및 방지대책이 시급하다. 본 논문에서는 국내외 SW의 업데이트 구조와 업데이트 과정의 취약성 공격 및 대응방안을 살펴보고, 국내 유명 소프트웨어의 업데이트 로그를 추출/분석하여 화이트리스트를 식별하는데 필요한 정상적인 프로그램의 업데이트 구성요소를 도출한다.

• 한국의류학회지
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• 제43권2호
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• pp.255-273
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• 2019

Perceptions of beauty change and are shared with others in the media of emotional words. In the modern age, a mix of traditional and modern make-up cultures has changed the standards of beauty. Therefore, an analysis using emotional words (an image that consumers have for certain subjects) and an image scale that intuitively shows them can be an important means for understanding changes in the "beauty of the time". This paper considered changes in typical aesthetic characteristics that women pursued through make-up by analyzing emotional words in white make-up powder advertisement texts from the 1920s through the 1930s. Imported modern technologies changed cosmetic manufacturing techniques and advertising methods to create a momentum that changed women's make-up culture from light to heavy make-up or from white to color make-up. Such changes have led to changes in the perception of beauty and were expressed through sensitive vocabularies such as pure, new, fresh, lofty, lively, healthy, and cheery. Such changes reflect social aspects such as women's aspirations for high status, pursuit of security, or women's roles under the wartime regime to show a change from beauty with an attribute of [+cool] to that of [+soft].

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.9-18
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• 2023

블랙박스 암호는 하드웨어로 구성된 암호화 장치를 기반으로 '디바이스와 사용자는 신뢰할 수 있다'는 가정하에 동작하는 암호이다. 그러나 공격자에게 내부 구조가 공개되는 순간 키 추출 등의 다양한 공격이 존재함과 동시에 최근 들어 신뢰할 수 없는 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 적용하는 경우가 증가하여 블랙 박스 암호 시스템에 대한 위협은 더욱 커져가고 있다. 그로 인해, 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 안전하게 동작하고자 암호화 과정에서 암호 키를 숨김으로써 공격자의 키 유출을 어렵게 하는 화이트 박스 암호화 기술이 제안되었다. 하지만, 이러한 화이트 박스 기반 암호는 기존의 암호와는 다르게 정해진 규격이 존재하지 않아 구조적 안전성을 검증하는 것이 어렵다. 이에 CHES에서는 보다 안전한 화이트 박스 암호 활용을 위해 The WhibOx Contest를 주기적으로 개최하여, 다양한 화이트 박스 암호에 대한 안전성 분석이 수행 되었다. 이 중 2016년 Bos가 제안한 Differential Computation Analysis(DCA) 공격법은 현재까지도 안전성 분석에 널리 활용되고 있는 강력한 화이트 박스 블록 암호에 대한 공격 기술에 해당한다. 이에 본 논문은 화이트 박스 암호에 대한 동향을 분석하고, 화이트 박스 블록 암호에 대한 부채널 정보 기반 암호분석 기술인 DCA, HODCA 공격 분석 및 관련 대응 기술 동향을 정리한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.871-879
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• 2020

Perceptual Ad-Blocking은 인공지능 기반의 광고 이미지 분류 모델을 이용하여 온라인 광고를 탐지하는 새로운 광고 차단 기법이다. 이러한 Perceptual Ad-Blocking은 최근 이미지 분류 모델이 이미지를 틀리게 분류하게 끔 이미지에 노이즈를 추가하는 적대적 예제(adversarial example)를 이용한 적대적 공격(adversarialbattack)에 취약하다는 연구 결과가 제시된 바 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제를 통해 기존 Perceptual Ad-Blocking 기법의 취약점을 증명하고, MNIST, CIFAR-10 등의 데이터 셋에서 성공적인 방어를 수행한 Defense-GAN과 MagNet이 광고 이미지에도 효과적으로 작용함을 보인다. 이를 통해 Defense-GAN과 MagNet 기법을 이용해 적대적 공격에 견고한 새로운 광고 이미지 분류 모델을 제시한다. 기존 다양한 적대적 공격 기법을 이용한 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안하는 기법은 적대적 공격에 견고한 이미지 분류 기술을 통해 공격 이전의 이미지 분류 모델의 정확도와 성능을 확보할 수 있으며, 더 나아가 방어 기법의 세부사항을 아는 공격자의 화이트박스 공격(White-box attack)에도 일정 수준 방어가 가능함을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.853-859
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• 2017

Terrorists always threats the global security with the possibility of using prohibited warfare, NBCs(Nuclear, Biological and Chemical Warfare). Compared to other prohibited warfares, most of biological warfare agents (BWAs) have no physical properties and time delays from spread to affect. Therefore the early detection is important to protect and decontaminate from BWAs. On the preliminary detection stage for suspicious material, most of detection kits only serve to know weather the BWAs exists or not. Due to this reason, simple field confirmation testing for suspicious substances have been used to identify materials which show negative result on detection kits. Considering the current Lab on a Chip(LOC) technologies, we suggest simple identification platform for unknown suspicious substances based on paper fluidics. We hope that our research will envision the future direction for the specific point-of-view for LOC technologies on detection strategy of BWAs.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.327-334
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• 2024

본 논문에서는 라즈베리파이 기반으로 손바닥 정맥혈관 이미지를 획득하기 위하여 950nm파장을 가지는 근적외선 LED 광원 장치와 손금을 획득하기 위한 백색 LED 광원 장치를 가지는 시스템을 개발하였다. 또한 획득한 정맥 및 손금 이미지에 대하여 영상 전처리 과정(흑백화, 평활화, 이진화, 블러링, 세선화 등)을 통하여 정맥과 손금이 혼합된 위조 방지 및 보안이 강화된 고유 패턴이 추출 가능한 영상처리 기술을 구현하여 보안성이 강화된 시스템에서 활용할 수 있는 원천 기술을 확보하였다.

• 산업융합연구
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• 제16권2호
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• pp.25-31
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• 2018

APT공격은 특정 목표를 두고, 지속적으로 공격하는 신종 해킹기법으로 해커가 다양한 보안위협을 악용해 특정 기업이나 조직의 네트워크에 지속해서 공격하는 것을 APT 공격이라고 한다. 특정 조직 내부 직원의 PC를 장악한 후, 내부 서버나 데이터베이스에 접근하여 개인정보 유출 사고나 중요자료 유출과 같이 기업이나 기관 내 중요 자산 탈취에 성공할 때까지 공격하는 것이 특징이다. 또한, APT 공격은 한순간에 공격이 이루어지지 않고 있으며, 수년에 거쳐 이루어지므로 해킹 감지가 어렵다. 본 논문에서는 지속적인 APT 공격에 대해 고찰하고, 대응방안을 제시하여 각 조직에 근무하는 경영진부터 일반 직원까지 보안 필요성을 인식하고 교육하고 보안 관리체계를 구축을 목표로 한다. 또한, 보안 업데이트, 최신 백신을 설치하여 악성코드 침투를 예방하는 방법을 제시하여 기업이나 조직은 항상 해킹당할 수 있다는 인식을 심어주어 조직 내에 근무하는 사람들은 악성 코드가 침투할 수 있는 취약점을 설명하고, APT공격에 대응할 수 있는 환경을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.987-997
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• 2012

POS단말기란 카드결제 가맹점의 판매정보를 실시간으로 관리하는 시스템으로, 카드결제 기능이 함께 탑재되어 있어 판매 및 고객관리에 편의성을 제공해준다. 이러한 장점으로 인해 많은 가맹점들이 POS단말기를 설치하여 사용하고 있지만 내부에 저장된 매출정보, 카드유효기간, 비밀번호, 카드 검증 값 등과 같은 결제정보가 외부의 해킹이나 내부자의 부정으로 인해 카드회원 신용정보 유출 및 위조카드 등과 같은 사고의 원인이 되고 있어 해결책이 시급한 시점이다. 본 논문에서는 POS단말기의 해킹 및 위 변조로 인해 발생하는 개인정보 유출과 관련된 사고를 사전에 방지하기 위하여 화이트 리스트 기반의 POS 시스템 내 소프트웨어 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안된 방식은 소프트웨어의 무결성을 제공하여 현재 암호화와 보안 솔루션에 의해 검증되어 설치된 프로그램의 변조를 방지하여 외부로부터의 위협 뿐 아니라 내부자에 의한 개인정보 유출 및 부정사용을 사전에 방지할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.679-694
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• 2013

2013 국가정보보호백서에 따르면, 2012년 민간분야 침해사고 접수 처리 현황 중 해킹사고는 19,570 건으로 2011년에 비해 67.4%가 증가한 수치이며, 해가 갈수록 증가하고 있다. 이러한 증가의 원인으로는 특히 금전적인 이윤 추구와 감염기법의 다양화 등이 꼽히고 있다. 하지만, 악성코드를 분석 하고 대응하기 위한 전문가 수의 증가 속도보다 악성코드의 발전 속도가 빠르기 때문에, 악성코드로 인한 보안위협에 대응하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 악성코드 자동분석 도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 방법은 악성코드 자동분석의 일환으로 악성코드 DNA 생성을 통한 유사 악성코드 분류방법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 자동 분석도구와는 달리, 악성코드의 특성인자를 추출하여 '악성코드 DNA'를 생성하고, 이를 통한 유사도 계산을 통해 악성코드를 분류한다. 본 기법을 사용함으로써, 전문가의 악성코드 분석 시간 절약 및 정확성을 향상 시켜 줄 수 있고, 신뢰성 있는 사전 지식을 전달할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.73-88
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• 2023

Brain tumors can also be an abnormal collection or accumulation of cells in the brain that can be life-threatening due to their ability to invade and metastasize to nearby tissues. Accurate diagnosis is critical to the success of treatment planning, and resonant imaging is the primary diagnostic imaging method used to diagnose brain tumors and their extent. Deep learning methods for computer vision applications have shown significant improvements in recent years, primarily due to the undeniable fact that there is a large amount of data on the market to teach models. Therefore, improvements within the model architecture perform better approximations in the monitored configuration. Tumor classification using these deep learning techniques has made great strides by providing reliable, annotated open data sets. Reduce computational effort and learn specific spatial and temporal relationships. This white paper describes transfer models such as the MobileNet model, VGG19 model, InceptionResNetV2 model, Inception model, and DenseNet201 model. The model uses three different optimizers, Adam, SGD, and RMSprop. Finally, the pre-trained MobileNet with RMSprop optimizer is the best model in this paper, with 0.995 accuracies, 0.99 sensitivity, and 1.00 specificity, while at the same time having the lowest computational cost.