Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.
In an environment where a large number of weapons are operated compared to a large number of ground targets, it is important to monitor and manage the targets to set up a fire plan, and through their multilateral analysis, to equip them with a priority order process for targets having a high threat level through the quantitative calculation of the threat level. Existing studies consider the anti-aircraft and anti-ship targets only, hence, it is impossible to apply the existing algorithm to ground weapon system development. Therefore, we proposed an effective threat evaluation algorithm for multiple ground targets in multi-target and multi-weapon environments. Our algorithm optimizes to multiple ground targets by use of unique ground target features such as proximity degree, sorts of weapons and protected assets, target types, relative importance of the weapons and protected assets, etc. Therefore, it is possible to maximize an engagement effect by deducing an effective threat evaluation model by considering the characteristics of ground targets comprehensively. We carried out performance evaluation and verification through simulations and visualizations, and confirmed high utility and effect of our algorithm.
보안 위협 평가는 시스템의 잠재적인 취약성을 파악하고, 그 취약성 및 대응방안에 대해 객관적인 점수를 부여하는 기술이다. 스마트그리드는 구조적 특성으로 인해 기존의 보안 위협 평가를 적용하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 스마트그리드의 보안 위협 평가를 위해 AMI에 대해 네트워크 모델을 제안하고 공격 시나리오를 도출하였다. 그리고 MTTC scheme을 이용하여 제안 네트워크 모델 및 공격 시나리오에 대해 보안 위협 평가 수행이 가능함을 보였다.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
In weapon assignment studies to defend against threats such as ballistic missiles and long range artillery, threat assessment was partially lacking in analysis of various threat attributes, and considering the threat characteristics of warheads, which are difficult to judge in the early flight stages, it is very important to apply more reliable optimal solutions than approximate solution using LP model, Meta heuristics Genetic Algorithm, Tabu search and Particle swarm optimization etc. Our studies suggest Generic Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm in the basis of various attributes of threats. First job of studies analyzes information on Various attributes such as the type of target, Flight trajectory and flight time, range and intercept altitude of the intercept system, etc. Second job of studies propose Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm were applied to obtain a more reliable solution by reflection the importance of the interception system. It analyzes ballistic missiles and long-range artillery was assigned to multiple intercept system by real time threat assessment reflecting various threat information. The results of this study are provided reliable solution for Weapon Assignment problem as well as considered to be applicable to establishing a missile and long range artillery defense system.
위협평가는 전장상황을 인지하여 아군의 자산을 보호하고 무장 할당의 효율적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 기술로서, 교전을 실시할 트랙들에 대한 우선순위를 결정하는 알고리즘이다. 즉, 다 표적 교전상황에서의 신속한 의사결정을 도와 아군의 피해를 최소한으로 하고 적군에 대한 공격을 최대한으로 하는 것을 목적으로 한다. 위협평가에 이용되는 위협치 산출은 전장에서 발생하는 센서 데이터들을 통해 연산된다. 그러나 전장상황은 예측 불허하고 다양한 변수가 일어날 가능성이 높으므로 이러한 데이터들의 변질 및 유실은 위협평가를 통한 의사결정에 혼란을 더할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 불완전한 몇 몇 데이터만을 가지고도 신뢰도 높은 결과를 산출하는 데 유리한 베이지안 네트워크의 추론기능과 전장 환경변화에 네트워크의 적응을 가능하게 해주는 학습기능을 위협평가 분야에 적용하여 보다 견고한 위협치를 산출할 것을 제안하여 실험을 통해 이에 대한 성능을 입증하였다.
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.
지상기동 장비에 장착되는 미사일 경고 레이더는 탐지된 표적에 의한 위협을 효과적으로 판단해야 한다. 본 논문에서는 위협 판단 기법인 선형 근사 알고리즘과 가중 선형 근사 알고리즘에 대해 확률 모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하였다. 또한 실제 측정을 통해 위협 판단 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
Industrial control systems (ICSs) used to be operated in closed networks, that is, separated physically from the Internet and corporate networks, and independent protocols were used for each manufacturer. Thus, their operation was relatively safe from cyberattacks. However, with advances in recent technologies, such as big data and internet of things, companies have been trying to use data generated from the ICS environment to improve production yield and minimize process downtime. Thus, ICSs are being connected to the internet or corporate networks. These changes have increased the frequency of attacks on ICSs. Despite this increased cybersecurity risk, research on ICS security remains insufficient. In this paper, we analyze threats in detail using STRIDE threat analysis modeling and DREAD evaluation for distributed control systems, a type of ICSs, based on our work experience as cybersecurity specialists at a refinery. Furthermore, we verify the validity of threats identified using STRIDE through case studies of major ICS cybersecurity incidents: Stuxnet, BlackEnergy 3, and Triton. Finally, we present countermeasures and strategies to improve risk assessment of identified threats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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