본 논문은 복잡한 실시간 환경에서 인간의 의사결정을 대체하는 자율적인 에이전트의 구축을 위하여 필수적인 지식베이스의 형성과정을 제안하며, 지식베이스의 형성과정에 대한 방법론을 실질적인 응용 도메인에서 검증한다. 한국형 헬기의 두뇌역할을 수행하는 생존체계장비가 실시간 전장 환경에서 여러 개의 센서로부터 수신하는 위협 데이타를 분석하고, 위협 데이타의 특성과 위협간의 상호 연관성을 컴파일 과정을 통하여 귀납적 모델로 정형화한다. 규범화된 상황-행동 규칙은 헬기가 복잡한 전장 환경에서 실시간 추론 시간을 줄이며, 자율적으로 위협에 대처할 수 있는 능력을 갖추도록 할 것이다. 제안한 방법론의 검증을 위하여 한국형 헬기의 위협을 실험적으로 분류하였으며, 컴파일 과정이 위협을 성공적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.
지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고, 무선 네트워크 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 이런 무선 네트워크 위협을 극복하기 위해 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새로운 형태의 무선 공격 등에는 효율적으로 대응하지 못한다는 취약점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보검색분야에서 사용되는 Vector Space모델을 이용해 실시간으로 유입되는 패킷과의 유사도를 비교하여, 분석된 유사도의 패턴을 분석해 무선 네트워크의 이상 징후를 탐지하고 자동으로 분류하는 기법을 설계했다.
The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using Fuzzy Cognitive Maps(FCM) that can detect intrusion by the Denial of Service(DoS) attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The Sp flooding Preventer using Fuzzy cognitive maps(SPuF) model captures and analyzes the packet information to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. The result of simulating the "KDD ′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the Probe detection rates were over 97 percentages.
인터넷 사용 증가로 인한 통신망에 대한 위협은 갈수록 증대되고 있다. 이에 대한 방안으로 많은 보안장비들이 개발되어 설치되고 있으며, 침입차단시스템에 이어 근래에는 침입탐지시스템에 대한 연구와 개발이 활성화되고 있다. 그러나, 네트워크의 규모가 커지고, 관리 대상 시스템의 수가 방대해짐에 따라 현재의 단일 네트워크 단위의 관리로는 해결이 어렵다. 본 논문에서는 IETF에서 진행되고 있는 PBNM(Policy-Based Network Management) 기술을 도입하여 대규모의 네트워크의 보안을 관리하기 위한 통합 침입탐지시스템(Integrated Intrusion Detection System:IIDS)을 설계한다. 통합 침입탐지시스템은 다수의 침입탐지 에이전트로 구성되어 있으며, 시스템의 요구사항과 기능별 요소들에 대하여 기술하고 있다.
The layered multi-barrier defense situation against penetrating enemy threat is analytically modeled towards minimizing the penetration probability. Each layer is characterized by probability of detection and probability of kill given detection. The two capabilities are assumed independent. Detection in a layer, however, affects detection performance in subsequent layers. The following three models were formulated and investigated: (1) 'Model A' permits increase of detection performance in only the next barrier, (2) 'Model B' permits the increase in all subsequent barriers linearly, and (3) 'Model C' expresses the increase in an asymptotic exponential way. The best and the worst barrier combinations are determined through model exercise and model performances are compared through sensitivity analysis for the 'intensification factor.'
Rapid, real-time detection of pathogenic microorganisms is an emerging and quickly evolving field of research, especially with regard to microorganisms that pose a major threat to public health. Herein, a new method that uses bioimpedance and solid culture medium for the real-time detection of microorganisms is introduced. We fabricated a new impedimetric biosensor by integrating solid media and two plane electrodes attached on two facing sides of an acryl well. During bioelectrical impedance analysis, the solid medium showed the characteristics of a homogenous conductive material. In a real-time impedance measurement, our solid-medium biosensor could monitor bacterial growth in situ with a detection time of ${\sim}4$ hrs. Our data indicate that the solid-medium biosensor is useful for detecting airborne microorganisms, thereby providing a new analytical tool for impedance microbiology.
The purpose of this article is to analyze the progress of North Korea's SLBM threat, and to assess the technological capacity and threat level of its SLBMs. Currently, North Korea has approximately 1000 ballistic missiles, such as the SCUD, Musudan, and Nodong, in stock. This article pays close attention to the background and strategical implication behind North Korea's obsession with developing SLBMs despite possessing sufficient means to launch provocations with its current arsenal of ground based ballistic missiles and conventional weapons. Based on the abovementioned analysis, this article will recommend possible response directions for the ROK Armed Forces to North Korea's SLBM threat. It is highly difficult to detect SLBMs due to its stealthy nature, as it is launched underwater after covert infiltration. North Korea's SLBM is considered a game changer in that even one SLBM can significantly change the strategic balance of North East Asia. North Korea's SLBM test launch in August has made a 500km flight, landing 80km inside the JADIZ (Japan Air Defense Identification Zone), and as such, it is assessed that North Korea already possesses underwater ejection and cold launch capabilities. The most realistic response to North Korea's imminent SLBM threat is bolstering anti-submarine capabilities. ROK Armed Forces need to upgrade its underwater kill-chain by modernizing and introducing new airborne anti-submarine assets and nuclear-powered submarines, among many options. Moreover, we should integrate SM-3 missiles with the Aegis Combat system that possess strong detection capabilities and flexibility, thereby establishing a sea-based Ballistic Missle Defense (BMD) system centered around the Aegis Combat System, as sea-based ballistic missile threats are best countered out in the seas. Finally, the capabilities gap that could arise as a result of budgetary concerns and timing of fielding new assets should be filled by establishing firm ROK-US-Japan combined defense posture.
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 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 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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