Kim, Jun Seok;Kang, Hyunjae;Kim, Jinsoo;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권11호
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pp.75-84
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2018
Social engineering attack means to get information of Social engineering attack means to get information of opponent without technical attack or to induce opponent to provide information directly. In particular, social engineering does not approach opponents through technical attacks, so it is difficult to prevent all attacks with high-tech security equipment. Each company plans employee education and social training as a countermeasure to prevent social engineering. However, it is difficult for a security officer to obtain a practical education(training) effect, and it is also difficult to measure it visually. Therefore, to measure the social engineering threat, we use the results of social engineering training result to calculate the risk by system asset and propose a attack graph based probability. The security officer uses the results of social engineering training to analyze the security threats by asset and suggests a framework for quick security response. Through the framework presented in this paper, we measure the qualitative social engineering threats, collect system asset information, and calculate the asset risk to generate probability based attack graphs. As a result, the security officer can graphically monitor the degree of vulnerability of the asset's authority system, asset information and preferences along with social engineering training results. It aims to make it practical for companies to utilize as a key indicator for establishing a systematic security strategy in the enterprise.
As the IT industry developed, the information held by the company soon became a corporate asset. As this information has value as an asset, the number and scale of various cyber attacks which targeting enterprises and institutions is increasing day by day. Therefore, research are being carried out to protect the assets from cyber attacks by using the attack graph to identify the possibility and risk of various attacks in advance and prepare countermeasures against the attacks. In the attack graph, security metric is used as a measure for determining the importance of each asset or the risk of an attack. This is a key element of the attack graph used as a criterion for determining which assets should be protected first or which attack path should be removed first. In this survey, we research trends of various security metrics used in attack graphs and classify the research according to application viewpoints, use of CVSS(Common Vulnerability Scoring System), and detail metrics. Furthermore, we discussed how to graft the latest security technologies, such as MTD(Moving Target Defense) or SDN(Software Defined Network), onto the attack graphs.
Zhang 등은 SAC'08에서 스트림 암호에 대한 향상된 고속 상관 공격을 제안하였다[8]. 이 공격은 Crypto'00에서 제안된 고속 상관 공격에 기반을 두고 FWT(fast Walsh transform)을 적용하여 설계되었다. [8]에서는 다양한 공격 환경에서 공격 알고리즘의 복잡도와 성공 확률이 제시되었지만, 제안된 공격 알고리즘을 실제 구현한 결과, 제시된 결과와 다르게 나타났다. 본 논문에서는 실험 결과를 토대로 [8]에서 제시된 공격 결과의 문제점을 분석하고, 이 공격 알고리즘이 유효하게 적용되는 bias의 threshold를 제시한다.
인터넷 트래픽의 폭발적인 증가로 인한 높은 대역폭의 요구와 광 네트워크 기술이 발전되면서 DWDM 네트워크가 국가적 혹은 범세계적인 차세대 광 인터넷(NGOI) 백본망의 대안으로 인식되고 있다. 이러한 DWDM 네트워크 기반의 NGOI에서는 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제와 생존성이 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 높은 데이터 전송율을 가지는 DWDM 네트워크에서 일어나는 짧은 서비스 파괴는 막대한 트래픽 손실을 야기하므로, AOTN에서의 fault/attack 검출, 지역화, 그리고 회복시킴은 가장 중요한 이슈 중 하나가 된다. 본 논문에서는 다양한 광 백본망 소자들의 fault/attack 취약성 분석을 통한 fault/attack 관리 모델을 제안하고, IP/GMPLS over DWDM 내의 제어프로토콜인 Extended-LMP (Link Management Protocol)와 RSVP-TE+(Resource Reservation Protocol-Traffic Engineering)를 이용하여 fault/attack 회복 절차를 제시한다.
부채널 분석 중 전력 분석 공격은 가장 실용적이며 강력한 기법으로 알려져 있다. 전력 분석 공격 중 단일 파형공격은 단 하나의 파형을 이용하여 공개키 암호 시스템의 비밀정보를 복원하는 강력한 분석기법으로 최근에 활발히 연구되고 있다. 가장 최근에 Sim 등은 이러한 공격에 높은 안전성을 갖는 새로운 지수승 알고리즘을 소개하였다. 본 논문에서 Sim 등이 제안한 단일 파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘의 취약점을 분석한다. 메시지 블라인딩과 지수 분할 기법에 윈도우 기법을 적용해 높은 공격 복잡도를 갖는 알고리즘을 제안하였지만 사전 연산과정에서 발생하는 정보를 이용하여 비밀정보를 복원할 수 있음을 확인하였다. 또한 취약점을 보완하여 단일파형 공격에 높은 공격 복잡도를 갖는 지수승 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 설계된 알고리즘은 사전 연산 과정에서 실제지수 연산에 사용되는 값들의 재사용을 최소화 하여 충돌 공격에 대해 높은 안전성를 보장한다.
고화질 이미지는 정보가 많아 민감한 데이터는 민간기업이나 군사용 암호화에 의해 저장된다. 암호화된 영상은 비밀키를 통해서만 해독이 가능하지만, 일부 픽셀 데이터를 임의의 값으로 덮어쓰는 공유 공격 및 노이즈 공해 공격 기법의 공격을 받아도 원본 데이터는 보존할 수 없다. 중요한 데이터는 공격에 대한 복구 방법에 대한 대책이 더 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 난수 발전기 PingPong 256과 셔플링 방법을 제안한다. PingPong 256은 영상이고 영상 암호화는 더 빠르게 수행할 수 있다. 또한 셔플링 방식은 화소를 재조정하여 Shear attack과 Noise pollution attack 기법에 저항하는 것이다. 다음으로 제안한 PingPong256을 SP800-22로 검사하고 다양한 노이즈에 대한 내성을 테스트하고 셔플 링 방식이 적용된 이미지가 Anti-shear attack과 Anti-noise pollution attack을 만족하는지 검증했다.
본 논문에서는 2023년에 제안된 Hwang et al.의 인증 스킴에 대하여 분석하고, 그에 대한 문제점을 개선한 새로운 인증 스킴을 제안한다. Hwang et al.은 자신들의 인증 스킴이 실용적이고 안전하다고 주장하였으나 본 논문에서 분석한 결과, 내부자 공격과 스마트카드 분실 공격으로 인하여 사용자의 패스워드/ID 추측 공격과 세션키 노출 공격 등이 가능하다. 또한, 사용자 익명성을 제공하는 Hwang et al.의 인증 스킴은 불안전한 설계로 인하여 사용자 추적 불가능성을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 개선한 제안 인증 스킴은 사용자 추적 불가능성을 제공할 뿐만 아니라 스마트카드 분실 공격, 내부자 공격, 세션키 노출 공격, 재생 공격 등에 안전한 것으로 분석되었다. 또한, 한 번의 퍼지 추출 연산을 제외하면 관련된 인증 스킴들과 동일한 복잡도나 매우 비슷한 복잡도를 보인다. 그러므로 제안 인증 스킴은 안전성과 실용성을 갖춘 스킴이라고 할 수 있다.
MANET has various types of attacks. In particular, routing attacks using characteristics of movement of nodes and wireless communication is the most threatening because all nodes which configure network perform a function of router which forwards packets. Therefore, mechanisms that detect routing attacks and defense must be applied. In this paper, we proposed hierarchical structure attack detection techniques in order to improve the detection ability against routing attacks. Black hole detection is performed using PIT for monitoring about control packets within cluster and packet information management on the cluster head. Flooding attack prevention is performed using cooperation-based distributed detection technique by member nodes. For this, member node uses NTT for information management of neighbor nodes and threshold whether attack or not receives from cluster head. The performance of attack detection could be further improved by calculating at regular intervals threshold considering the total traffic within cluster in the cluster head.
Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.
A primary benefit of flight at high angle-of-attack conditions is to be able to reduce the speed of flight and maneuvers, which can enhance the capability of sensing and obstacle avoidance for a small UAV. The flight at high angle-of-attack conditions, however, is easy to be beyond stall which is characterized by substantial flow separation over an airfoil. Current numerical analysis was conducted on the capabilities of three representative turbulence models to predict the aerodynamic characteristics of a typical airfoil at angle-of-attack conditions. The investigation shows that these turbulence models provide good comparison with experimental data for attached flow at moderate angle-of-attack conditions. Calculation by current turbulence models are, however, not appropriate at high angle-of-attack conditions with flow separation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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