• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.213-219
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• 2011

스마트폰 시장이 급속하게 성장함에 따라 보안위협도 동시에 증가하고 있다. 가장 큰 스마트폰 보안위협 중 하나는 스마트폰 마켓에 안전성이 검증되지 않은 어플리케이션이 유통되고 있다는 점이다. 안드로이드 마켓의 경우 어플리케이션 검증을 수행하지 않아 악성 어플리케이션이 유통되고 있는 상황이다. 이와 같이 마켓을 통해 유포되는 악성 어플리케이션에 대응하기 위해서는 안드로이드 어플리케이선의 악성 행위 여부를 탐지할수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션의 악성행위를 탐지할 수 있는 분석 방법을 제안하고 구현내용을 소개하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3868-3888
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• 2022

A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1581-1588
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• 2017

최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제1권1호
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• pp.3-26
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• 2005

In recent years, there is growing concern about the potential use of biological agents in war or acts of terrorism accompanied an increased realization that rapid preparedness and response are needed to prevent or treat the human damage that can be caused by these agents. The threat is indeed serious, and the potential for devastating numbers of casualties is high. The use of agents as weapons, even on a small scale, has the potential for huge social and economic disruption and massive diversion of regional and national resources to combat the threat, to treat primary disease, and to clean up environmental contamination. Biological weapons are one of weapons of mass destruction (or mass casualty weapons, to be precise. since they do not damage non-living entities) that are based on bacteria, viruses, rickettsia, fungi or toxins produced by these organisms. Biological weapons are known to be easy and cheap to produce and can be used to selectively target humans, animals, or plants. Theses agents can cause large numbers of casualties with minimal logistical requirements (in wide area). The spread of disease cannot be controlled until there is awareness of the signs of infection followed by identification of agents; and if the organism is easily spread from person to person, as in the case of smallpox, the number of casualties could run into the tens of thousands. Biological weapons could be used covertly, there can be a lot of different deployment scenarios. A lot of different agents could be used in biological weapons. And, there are a lot of different techniques to manufacture biological weapons. Terrorist acts that make use of Biological Agents differ in a number of ways from those involving chemicals. The distinction between terrorist and military use of Biological Weapon is increasingly problematic. The stealthy qualities of biological weapons further complicate the distinction between terrorism and war. In reality, all biological attacks are likely to require an integrated response involving both military and civilian communities. The basic considerations when public health agencies establish national defence plan against bioterrorism must be 1) arraying various laws and regulations to meet the realistic needs, 2)education for public health personnels and support of concerned academic society, 3)information collection and cooperative project with other countries, 4)Detection and surveillance(Early detection is essential for ensuring a prompt response to biological or chemical attack, including the provision of prophylactic medicines, chemical antidotes, or vaccines) and 5) Response(A comprehensive public health response to a biological or chemical terrorist event involves epidemiologic investigation, medical treatment and prophylaxis for affacted persons, and the initiation of disease prevention or environmental decontamination measures). The purpose of this paper is providing basic material of preparedness and response for biological terrorism in modern society.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.59-66
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• 2021

본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.397-403
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• 2024

최근 북한의 드론 개발 및 운용 능력이 급속히 향상되면서 한국의 안보에 심각한 위협이 되고 있다. 2014년, 2017년, 2022년에 발생한 북한 무인기 침투 사건들은 북한 드론의 기술 고도화와 도발 가능성을 실질적으로 보여주고 있다. 본 연구는 북한 드론의 군사적 위협 실태를 면밀히 분석하고 효과적인 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로한다. 본 연구는 북한 드론 기술의 발전 수준과 군사적 활용 가능성, 최근 북한 드론 침투 사례의 특징과 양상, 한국의 현 대응 체계의 적절성 및 한계점, 향후 대응 방안 등을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구 문헌과 언론 보도 자료를 검토하고, 북한 드론 침투 사례를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과, 북한의 소형 드론은 소형 경량화, 저고도·저속 비행, 장시간 비행, 정찰 장비 탑재 등의 기술적 특성을 갖추고 있으며, 정찰, 감시, 기습 공격, 테러 등에 활용될 수 있는 위협 요소를 지니고 있음을 확인하였다. 또한, 한국의 현 대응 체계는 탐지·식별 능력 미흡, 요격 성공률저조, 통합 대응 체계 미비, 전문 인력·장비 부족 등의 한계를 드러내고 있다. 따라서 본 연구는 드론 탐지·식별 기술개발, 다양한 드론 무력화 기술 활용, 법적·제도적 기반 정비, 유관 기관 간 협력 체계 구축, 국제 공조 강화 등의 기술적, 정책적, 국제 협력적 대응 방안을 제시하였다. 특히, 한국 사회 전반의 북한 드론 위협에 대한 인식을 제고하고범국가적 대응 의지를 결집하는 것이 중요하다고 강조하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권6호
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• pp.827-838
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• 2005

DDoS는 네트워크나 개인 호스트를 위협하는 대표적인 공격 트래픽이다. DDoS 공격은 특정한 패턴을 가지고 있지 않기 때문에 탐지가 어려울 뿐 아니라, TNF2K와 같은 간단한 도구로 공격이 가능하여, 현재 추진 중인 BcN 환경에서도 그 심각성이 초래될 수 있다. 이러한 DDoS 를 탐지하기 위한 메커니즘이나 알고리즘은 많이 개발되었다. 하지만 DDoS의 근원지를 판별하고 대응하는 것이 아닌, 단지 방어 지점에서 전체 한계치를 낮추거나 리키버킷처럼 수용 능력 이상의 패킷을 폐기하는 방법으로 네트워크나 개인 호스트를 보호한다. 무분별하게 전체 트래픽을 줄이는 것은 네트워크의 자원을 고갈시키지는 않지만, 정상적인 클라이언트가 공격당하고 있는 호스트에 연결을 할 수가 없다. 이를 위해 여러 단계의 테스트를 통해 합법적인 검증 IP 테이블을 만들고, 검증 IP 테이블에 있는 소스 IP를 제외한 나머지 트래픽을 차단한다면 DDoS 공격에 대해서 대응을 하면서 정상적인 클라이언트의 연결을 보호 할 수 있다. 제안된 메커니즘을 Linux Zebra라우터환경에서 구현되었다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제9권2호
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• pp.93-99
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• 2004

Pathogens pose a significant threat to humans, animals, and plants. Consequently, a considerable effort has been devoted to developing rapid, convenient, and accurate assays for the detection of these unfavorable organisms. Recently, DNA-microarray based technology is receiving much attention as a powerful tool for pathogen detection. After the target gene is first selected for the unique identification of microorganisms, species-specific probes are designed through bioinformatic analysis of the sequences, which uses the info rmation present in the databases. DNA samples, which were obtained from reference and/or clinical isolates, are properly processed and hybridized with species-specific probes that are immobilized on the surface of the microarray for fluorescent detection. In this study, we review the methods and strategies for the development of DNA microarray for pathogen detection, with the focus on probe design.

• 융합보안논문지
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• 제12권1호
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• pp.55-61
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• 2012

현재 무선 이동 통신 기술은 빠른 속도로 발전되고 있으며 새로운 기술의 출현과 함께 빠르게 진화되고 있다. 이러한 발전을 기반으로 스마트폰의 이용자는 빠르게 늘어나고 있고 스마트 폰의 대중화에 따라 무선 네트워크의 사용은 쉽고 편리해졌다. 그러나 보안적인 관점에서 무선은 유선 네트워크에 비해 취약한 상태이며 본 논문에서 스마트폰을 활용한 모바일 AP 기술의 보안 취약점을 지적하였다. 즉, 사내 보안 기능을 갖춘 기업 망을 우회하여 기업 내의 정보를 외부로 유출하는 등의 기술로 악용 될 수 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 인증 네트워크 내에서 스마트 폰을 이용한 비인가 AP(Access Point)의 탐지 및 차단하는 기법에 대해 제안한다. 비 인가된 모바일 AP의 탐지는 리눅스 환경에서 개발한 탐지 프로그램을 사용하였으며 무선 센서를 통해 비 인가된 모바일 AP의 무선 패킷을 분석하였다. 또한 무선 센서를 통해 탐지된 비인가 모바일 AP는 무선 패킷에 정보를 분석하여 본 논문에서 제안하는 차단 기법을 통해 차단하였다.