• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.125-137
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• 2012

As the Internet use explodes recently, the malicious attacks and hacking for a system connected to network occur frequently. For such reason, lots of intrusion detection system has been developed. Intrusion detection system has abilities to detect abnormal behavior and unknown intrusions also it can detect intrusions by using patterns studied from various penetration methods. Various algorithms are studying now such as the statistical method for detecting abnormal behavior, extracting abnormal behavior, and developing patterns that can be expected. Etc. This study using clustering of data mining and association rule analyzes detecting areas based on two models and helps design detection system which detecting abnormal behavior, unknown attack, misuse attack in a large network.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.45-52
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• 2021

사이버 보안의 침입탐지 시스템에서 알려지지 않는 공격을 식별하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 그 중에서도 이상치를 기반으로 하는 연구가 주목받고 있다. 이에 따라 우리는 알려지지 않는 공격에 대한 범주를 정의하여 이상치를 식별한다. 알려지지 않는 공격은 2가지 범주로 조사하였는데, 첫째는 변종 공격을 생성하는 사항이 있고, 두 번째는 새로운 유형으로 분류하는 연구로 나누었다. 우리는 변종 공격을 생성하는 연구 범주에서 변종과 같이 유사 데이터를 식별할 수 있는 이상치 연구를 수행하였다. 침입탐지 시스템에서 이상치를 식별하는 큰 문제는 정상행동과 공격행동이 같은 공간을 공유하는 것이다. 이를 위해 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 정상과 공격에 대해 명확한 유형으로 나눌 수 있는 기법을 적용하고 이상치를 탐지하였다. 결과로 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 재구성된 데이터에서 One-Class SVM을 통한 이상치를 식별 할 수 있음을 확인하였다.

• 대한수학회보
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• 제51권5호
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• pp.1347-1356
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• 2014

In this paper, we analyze the security of the KMOV public key cryptosystem. KMOV is based on elliptic curves over the ring $\mathbb{Z}_n$ where n = pq is the product of two large unknown primes of equal bit-size. We consider KMOV with a public key (n, e) where the exponent e satisfies an equation ex-(p+1)(q+1)y = z, with unknown parameters x, y, z. Using Diophantine approximations and lattice reduction techniques, we show that KMOV is insecure when x, y, z are suitably small.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4224-4243
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• 2021

Cognitive radio (CR) is a feasible intelligent technology and can be used as an effective solution to spectrum scarcity and underutilization. As the key function of CR, cooperative spectrum sensing (CSS) is able to effectively prevent the harmful interference with primary users (PUs) and identify the available spectrum resources by exploiting the spatial diversity of multiple secondary users (SUs). However, the open nature of the cognitive radio networks (CRNs) framework makes CSS face many security threats, such as, the malicious user (MU) launches Byzantine attack to undermine CRNs. For this aim, we make an in-depth analysis of the motive and purpose from the MU's perspective in the interweave CR system, aiming to provide the future guideline for defense strategies. First, we formulate a dynamic Byzantine attack model by analyzing Byzantine behaviors in the process of CSS. On the basis of this, we further make an investigation on the condition of making the fusion center (FC) blind when the fusion rule is unknown for the MU. Moreover, the throughput and interference to the primary network are taken into consideration to evaluate the impact of Byzantine attack on the interweave CR system, and then analyze the optimal strategy of Byzantine attack when the fusion rule is known. Finally, theoretical proofs and simulation results verify the correctness and effectiveness of analyses about the impact of Byzantine attack strategy on the throughput and interference.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.279-285
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• 2012

전력, 수력, 원자력, 석유 등 국가에서 관리하는 중요핵심기반시설들은 대부분 SCADA(Supervisiory Control And Data Acquisition)시스템의 폐쇄망 형태로 운영되고 있다. 이러한 시스템들은 개방형 프로토콜 및 상용 운영체제 사용 등으로 인해 점차 IT에 대한 의존성이 증가되는 추세이다. 이러한 주요 시설들이 사이버 테러 및 해킹, 바이러스 등에 의해 원격 조작 및 통제되는 경우 심각한 위험에 빠질 수 있다. 본 논문에서는 주요기반시설 시스템에 대한 위협 및 취약성을 최소화하는 방법을 제시하고, 공격패턴이 알려지지 않은 Zero-Day Attack을 탐지하는 Virtual Honeynet의 시스템 구성과 공격 탐지 알고리즘, 탐지 사례 등에 대해 알아보고자 한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.171-175
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• 2006

Diffie-Hellman기반 키 합의 프로토콜들은 비교적 고비용의 연산인 지수연산으로 인해, 유선 네트워크 환경에 비해 저전력이고 컴퓨팅 자원이 제한되어 있는 무선 네트워크 환경에서는 비효율적이고 구현하기 어려운 문제가 있다. 이에 Yang등은 대리서버(Proxy Server)를 이용하여 Diffie-Hellman방식을 적용하면서도 단말 무선 네트워크 사용자의 지수연산부담을 감소시키는 효율적인 키 합의 프로토콜(이하 SEKAP)을 제안하였다. 그러나 SEKAP는 재전송공격(Replay Attack), 알려지지 않은 키 공유 공격(Unknown Key Share Attack), 그리고 키 노출로 인한 위장공격(Key Compromised Impersonation Attack) 등에 취약하며 전방향 안전성(Forward Secrecy)을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 SEKAP가 위 공격들에 대해 취약함을 보이고, 세션키의 상호인증을 추가한 개선된 프로토콜을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.107-122
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• 2014

DDoS 공격과 APT 공격은 좀비 컴퓨터들로 정해진 시간에 동시에 공격을 가하여 사회적 혼란을 유발하였다. 이러한 공격에는 공격자의 명령을 수행하는 많은 좀비 컴퓨터들이 필요하며 좀비 컴퓨터에는 안티바이러스 제품의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 악성코드가 실행되어야한다. 그동안 시그니처로 탐지하던 안티바이러스 제품을 벗어나 알려지지 않은 악성코드 탐지에 많은 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문은 디지털 포렌식 기법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드 탐지 방법을 제시하고 정상 파일과 악성코드의 다양한 샘플들을 대상으로 수행한 실험 결과에 대하여 기술한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4553-4562
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• 2010

네트워크의 발달과 더불어 보안에 대한 중요성이 부각되면서 많은 침입탐지시스템이 개발되고 있다. 침입에 대한 다양한 침투기법을 미리 파악하여 패턴화시킴으로써 침입을 탐지하는 오용행위탐지와 알려진 침입뿐만 아니라 알려지지 않은 침입이나 비정상행위 탐지를 위한 비정상행위탐지 등이 그것이다. 현재 비정상행위탐지를 위한 통계적 방법 및 비정상적인 행위의 추출과 예측 가능한 패턴 생성을 위한 다양한 알고리즘 등이 연구되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝의 클러스터링 및 연관규칙을 사용하여 두 모델에 따른 탐지영역을 분석하여 대규모 네트워크에서의 침입탐지 시스템을 설계하는데 도움을 주고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.3-10
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• 2002

본 논문은 제3자 신뢰기관인 키 인증센터(KAC)로부터 미리 등록된 두 사용자간에 2회의 통신으로 KAC의 참여없이 사용자 인증과 키 교환이 가능한 ID 기반의 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 ECDSA의 서명기법과 Diffie-Hellman 키교환 방식을 H. Sakazaki, E. Okamoto 그리고 M. Mambo$^{[9]}$에 의해서 제안된 타원곡선상의 ID-기반 키 분배 프로토클(SOM프로토콜)에 적용하여 개발되었다. 제안된 프로토콜의 안전성은 타원곡선 이산대수 문제(ECDLP)와 Diffie-Hellman 문제(ECDHP)의 어려움에 기반을 두며, unknown key share attack 방지, perfect forward secrecy를 제공함으로 SOM 프로토콜의 취약점을 보완하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1916-1934
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• 2023

The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.