본 논문에서는 음성위조공격탐지(Voice spoofing detection) 문제에 데이터 증강을 적용한다. ASVspoof 2017은 리플레이 공격 탐지에 대해 다루며 진짜 사람의 음성과 환경이나 녹음·재생 장치의 조건들을 다르게 하여 위조한 가짜 음성을 분류하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 이미지 데이터에 대한 데이터 증강 연구가 활발히 이루어졌으며 음성에도 데이터 증강을 시도하는 여러 연구가 진행되어왔다. 하지만 음성 리플레이 공격에 대한 데이터 증강시도는 이루어지지 않아 본 논문에서는 데이터 증강기법을 통한 오디오 변형이 리플레이 공격 탐지에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 탐구해본다. 총 7가지의 데이터 증강기법을 적용해보았으며 그 중 DVC, Pitch 음성 증강기법이 성능향상에 도움되었다. DVC와 Pitch는 기본 모델 EER의 약 8% 개선을 보여주었으며, 특히 DVC는 57개의 환경변수 중 일부 환경에서 눈에 띄는 정확도 향상이 있었다. 가장 큰 폭으로 증가한 RC53의 경우 DVC가 기본 모델 정확도의 약 45% 향상을 이끌어내며 기존에 탐지하기 어려웠던 고사양의 녹음·재생 장치를 잘 구분해냈다. 본 연구를 토대로 기존에 증강기법의 효과에 대한 연구가 이루어지지 않았던 음성 위조 탐지 문제에서 DVC, Pitch 데이터 증강기법이 성능 향상에 도움이 된다는 것을 알아내었다.
최근 Ko-Kim-Kwon은 기존에 제안된 Henrici-Muller의 해쉬기반 RFID 인증 프로토콜이 위치트래킹 공격, 스푸핑 공격, 서비스 거부 공격 등에 안전하지 않음을 보였으며, 이러한 문제점을 해결한 새로운 RFID 인증 프로토콜(3K-RFID)을 제안하였다. 하지만, 본 논문에서는 3K-RFID 인증 프로토콜이 여전히 스푸핑 공격과 서비스 거부 공격에 취약할 뿐만 아니라 전방향 보안성을 제공하지 않음을 증명하며, 이들 문제점들을 해결한 개선된 안전한 13K-RFID 인증 프로토콜을 제안한다.
안드로이드 어플리케이션은 하나 이상의 컴포넌트로 구성되어 있으며 컴포넌트들은 인텐트를 통해 동일 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션의 컴포넌트를 호출하여 사용할 수 있다. 이와 같은 컴포넌트 상호작용을 악용한 BroadcastTheft, Activity Hijacking, Intent Spoofing 등과 같은 문제점들을 검사하기 위해서는 다양한 상호작용 시나리오를 생성하여 테스팅을 진행하여야 한다. 하지만 기존 상호작용 테스트 시나리오 생성 연구에서는 각 액티비티 설정에 따라 이전화면으로의 이동시 재실행 순서가 달라지는 안드로이드 특성을 고려하지 않아 실행 불가능한 테스트 시나리오들이 포함될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 액티비티 스택 정보를 이용하여 상호작용 테스트 시나리오에서 실제 실행되지 않는 경로를 제거하는 방법을 제안한다.
오늘날 사이버세상에서 네트워크의 성능은 정당한 내용의 요청에 대한 증가에 의해서 뿐만 아니라 악의적인 활동의 증가에 의해서도 영향을 받고 있다. 이 논문에서 네트워크 성능에 영향을 주는 악의적인 해커의 TCP/IP를 이용한 DoS 공격 및 DDoS 공격, SYN Flooding을 이용한 공격, IP Spoofing 공격 등을 연구한다. 이 공격들에 대비하여 방어하는 네트워크 레벨과 게이트웨이 레벨 및 응용계층 레벨에서의 패킷 필터링 방법을 제안한다. 또한 웹 서버에서의 캐시 서버, 미러 서버와 CDN을 사용하여 콘텐츠를 분배하는 방법에 대해 제안한다. 이러한 제안들은 공격자의 공격에 대응하는 방법으로 유용하게 사용되어질 것이다.
With the proliferation of diverse wireless devices, there is an increasing concern about the security of location information which can be spoofed or disrupted by adversaries. This paper investigates the characterization and detection of location spoofing attacks, specifically those which are attempting to falsify (degrade) the position estimate through signal strength based attacks. Since the physical-layer approach identifies and assesses the security risk of position information based solely on using received signal strength (RSS), it is applicable to nearly any practical wireless network. In this paper, we characterize the impact of signal strength and beamforming attacks on range estimates and the resulting position estimate. It is shown that such attacks can be characterized by a scaling factor that biases the individual range estimators either uniformly or selectively. We then identify the more severe types of attacks, and develop an attack detection approach which does not rely on a priori knowledge (either statistical or environmental). The resulting approach, which exploits the dissimilar behavior of two RSS-based estimators when under attack, is shown to be effective at detecting both types of attacks with the detection rate increasing with the severity of the induced location error.
기존에 사용되던 방화벽들은 기본적으로 정책을 수동적으로 입력해 주는 방식으로 되어 있어 공격이 오는 즉시 대응하기 쉽지 않다. 왜냐하면 전문 보안 관리자가 이를 분석하고 해당 공격에 대한 방어 정책을 입력해 주어야하기 때문이다. 또한, 기존 방화벽 정책은 공격을 막기 위해 정상 접속까지 차단하는 경우가 많다. 패킷 자체는 정상적이지만 유입량이 많아 서비스 거부를 발생시키는 공격이 많기 때문이다. 본 논문에서는 방어 정책을 입력하는 부분을 인공지능으로 대체하여 정책을 자동으로 생성하고, 정상 접속 학습을 통해 생성된 화이트리스트 정책으로 정상 접속은 가능하면서 Flooding, Spoofing, Scanning과 같은 공격만을 차단하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 개인정보보호를 위해 유비쿼터스와 홈 네트워크의 보안을 위협하는 다양한 보안 위협사항과 요구사항에 대해 분석하고 연구하였다. 보안기능을 강화한 유비쿼터스 홈 보안 게이트웨이를 설계를 통해 외부에서의 정당한 사용자 접근 시, 인증절차와 검증절차를 마련함으로써 홈 네트워크의 보호를 강화하였다. 또한 DoS, DDoS, IP Spoofing 공격을 실시하여 홈 네트워크 보안 게이트웨이에서의 방어실험을 함으로써 해커의 공격에 대한 보안이 이루어졌음을 확인하였다. 공격 실험을 통해 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 기기와 사용자에 대한 보안을 강화하고, 외부 공격에 대한 방어를 확인함으로써 본 논문의 홈 네트워크 보안 모델을 유비쿼터스 홈 네트워크에서의 개인정보보호를 강화할 수 있는 방안으로 제시한다.
무선 인터넷 서비스는 모든 산업을 지원하는 중요한 요소 중에 하나로 자리 잡게 되었다. 어디에서나 무선 인터넷 연결을 통해 노트북을 연결하거나 스마트폰 등을 연결해 사용하는 일이 잦아지면서 그에 따른 해킹 위험도 증가하고 있다. 인터넷 공유기의 DNS 주소 변조를 통한 정보유출 사고를 비롯하여 무선 공유기를 통한 해킹위협은 존재한다. 본 논문에서는 무선 랜에서의 전반적인 취약점을 이용한 해킹 기술들을 다룬다. WEP 암호화 알고리즘과 이를 개선한 암호화 알고리즘을 통하여 무선 랜 보안의 필요성에 대하여 분석하였다. 또한 무선 취약점을 이용한 해킹 기술인 WEP Crack, DoS 공격, DNS Spoofing에서 해킹 기술들을 다루며, 이러한 해킹에 대하여 대응 방안을 제시하였다.
기존의 센서 네트워크 상의 공격에는 Sniffing(도청) 공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응 방법에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 네트워크 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있다. 이러한 공격들은 앞서 말한 기본적인 대응방안으로 방어 되지 않는 경우가 있다. 이러한 공격들에 대한 새로운 대응방안에는 정기적인 키 변경, 정기적인 네트워크 모니터링 등의 여러 가지 방안들이 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 네트워크 계층의 여러 가지 위협(공격)들과 그에 따른 새로운 대응방안들에 대해 제시한다.
네트워크 및 호스트의 자원을 낭비하는 DOS(Denial of Service) 및 여러 형태의 연결형/비연결형 공격은 전체 네트워크의 성능을 감소시키므로 공격 호스트를 검출하여 제거하는 일은 매우 중요한 요소이다. 공격 호스트를 검출하기 위한 효율적인 방법 중의 하나가 역추적시스템이나, 지금까지 구현된 역추적 시스템은 라우터의 동작 또는 로그 데이터 저장 및 분석에 따라 오버헤드를 야기 시키는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 라우터 및 관리자의 동작을 요구하지 않으며, 많은 양의 로그 데이터를 필요로 하지 않는 역추적 시스템을 제안하고 구현하였다. 구현된 시스템은 역추적 서버와 역추적 에이전트로 구성된다. 서버에서 스니핑과 스푸핑 기법을 이용하여 특정 패킷을 전송하면 각 네트워크에 존재하는 에이전트에서 그 패킷을 검출함으로서 근원지 호스트까지의 연결 경로 정보를 획득하여 역추적 서버로 하여금 공격 호스트를 검출할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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