Choi, Byeong Ju;Kim, Ji Eun;Kim, Jin Soo;Kim, Chang Ouk
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.1
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pp.57-65
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2016
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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.5
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pp.873-883
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2013
Security vulnerability quantification is the method that identify potential vulnerabilities by scoring vulnerabilities themselves and their countermeasures. However, due to the structural feature of smart grid system, it is difficult to apply existing security threat evaluation schemes. In this paper, we propose a network model to evaluate smartgrid security threat for AMI and derive attack scenarios. Additionally, we show that the result of security threat evaluation for proposed network model and attack scenario by applying MTTC scheme.
Threat Evaluation(TE) which has air intelligence attained by identifying friend or foe evaluates the target's threat degree, so it provides information to Weapon Assignment(WA) step. Most of TE data are passed by sensor measured values, but existing techniques(fuzzy, bayesian network, and so on) have many weaknesses that erroneous linkages and missing data may fall into confusion in decision making. Therefore we need to efficient Threat Evaluation system that can refine various sensor data's linkages and calculate reliable threat values under unpredictable war situations. In this paper, we suggest new threat evaluation system based on information fusion JDL model, and it is principle that combine fuzzy which is favorable to refine ambiguous relationships with bayesian network useful to inference battled situation having insufficient evidence and to use learning algorithm. Finally, the system's performance by getting threat evaluation on an air defense scenario is presented.
Im, Jun Sung;Yoo, Byeong Chun;Kim, Ju Hyun;Choi, Bong Wan
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.43-52
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2021
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.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.715-721
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2012
A threat evaluation is the technique which decides order of priority about tracks engaging with enemy by recognizing battlefield situation and making it efficient decision making. That is, in battle situation of multiple target it makes expeditious decision making and then aims at minimizing asset's damage and maximizing attack to targets. Threat value computation used in threat evaluation is calculated by sensor data which generated in battle space. Because Battle situation is unpredictable and there are various possibilities generating potential events, the damage or loss of data can make confuse decision making. Therefore, in this paper we suggest that substantial threat value calculation using learning bayesian network which makes it adapt to the varying battle situation to gain reliable results under given incomplete data and then verify this system's performance.
It is most important that identifying security threats(or vulnerabilities) of critical IT assets and checking the propriety of related security countermeasures in advance for enhancing security level. In this paper, we present a new security risk evaluation scheme based on critical assets and threats for this. The presented scheme provides the coverage and propriety of the countermeasures(e.g., intrusion detection rules and vulnerability scan rules, etc.), and the quantitative risk level of identified assets and threats. So, it is expected that the presented scheme will be utilized in threat management process efficiently compared to previous works.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.12
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pp.1333-1339
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2009
A MWR(Missile Warning Radar) of GVES(Ground Vehicle Equipment System) has to effectively decide the threat for a detected target. Linear Approximation Fitting(LAF) and Weighted Linear Approximation Fitting(WLAF) algorithm is proposed as algorithm for a threat decision method. The target is classified into a threat or non-threat using a boundary condition of the angular rate, and the boundary condition is determined using probability model simulation. This paper confirms the performance of proposed threat decision algorithm using measurement.
As a basic information to implement the fire plan that dominates multiple targets effectively under the battle environment with limited resources, such a process is mandatory that gives a priority order to a target with the high level of threat by quantitatively computing the threat level of an individual target through the analysis on the target. However, the study has still remained in the initial level on an evaluation algorithm for the threat level of the ground target. Considering this fact, the present paper proposes the evaluation algorithm for the threat by multiple ground targets. The proposed algorithm has a core point to consider the type of target and protected asset to implement the computation of proximity; set the additional value based on the weights indicating the significance of weapon and protected asset; and compute the threat level of a target that considers the characteristics of the target. The evaluation and verification of performances have been implemented through the simulation and visualization of an algorithm proposed in the present paper. From the performance result, as the proposed algorithm has been able to perform effectively the threat assessment according to the weights indicating the significance of weapons and protected assets under diverse environments where weapons and protected assets are located, high utility and effect are expected when applied to an actual ground weapon system.
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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