최근 인터넷 네트워크 공격자들이 익명성을 얻기 위하여 가장 보편적으로 사용하는 방법이 이른바 징검다리를 이용한 공격이다. 징검다리 방법은 공격자가 그들 고유의 컴퓨터가 아닌 이미 사전에 계정을 획득하였거나 침입에 성공한 호스트를 통하여 공격을 하는 방법으로 그 공격의 근원지를 찾기가 무척 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이 같은 공격들을 인터넷에 접근 가능한 사이트를 모니터링 함으로서 찾아낼 수 있는 효과적인 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 알고리즘은 네트워크 플로우의 패킷 사이즈와 전송 타이밍을 이용하여 탐지하기 때문에 네트워크 플로우의 컨텐츠들이 암호화되어 있어도 적용이 가능하다. 또한 DoS공격에 사용될 수 있는 사이트들을 탐지해 내고 그 위험 순위를 매김으로서 DoS공격에 효과적인 대응책이 될 수 있는 탐지 알고리즘을 소개한다.
In recent years, a new approach to cyber security, called the moving target defense, has emerged as a potential solution to the challenge of static systems. In this paper, we design a protected server network with a large number of decoys to anonymize the protected servers that dynamically mutate their IP address and port numbers according to Hidden Tunnel Networking, which is a network-based moving target defense scheme. In the network, a protected server is one-to-one mapped to a decoy-bed that generates a number of decoys, and the decoys share the same IP address pool with the protected server. First, the protected server network supports mutating the IP address and port numbers of the protected server very frequently regardless of the number of decoys. Second, it provides independence of the decoy-bed configuration. Third, it allows the protected servers to freely change their IP address pool. Lastly, it can reduce the possibility that an attacker will reuse the discovered attributes of a protected server in previous scanning. We believe that applying Hidden Tunnel Networking to protected servers in the proposed network can significantly reduce the probability of the protected servers being identified and compromised by attackers through deploying a large number of decoys.
Enterprise networks in the PyeongChang Winter Olympics were hacked in February 2018. According to a domestic security company's analysis report, attackers destroyed approximately 300 hosts with the aim of interfering with the Olympics. Enterprise have no choice but to rely on digital vaccines since it is overwhelming to analyze all programs executed in the host used by ordinary users. However, traditional vaccines cannot protect the host against variant or new malware because they cannot detect intrusions without signatures for malwares. To overcome this limitation of signature-based detection, there has been much research conducted on the behavior analysis of malwares. However, since most of them rely on a sandbox where only analysis target program is running, we cannot detect malwares intruding the host where many normal programs are running. Therefore, this study proposes a method to detect malware variants in the host through logs rather than the sandbox. The proposed method extracts common behaviors from variants group and finds characteristic behaviors optimized for querying. Through experimentation on 1,584,363 logs, generated by executing 6,430 malware samples, we prove that there exist the common behaviors that variants share and we demonstrate that these behaviors can be used to detect variants.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2805-2826
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2021
In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.
무인 복합 출력기는 길거리, 지하철, 학교, 도서관 등 공공장소에서 사용할 수 있기 때문에, 현재 많은 곳에서 사용되고 있다. 사용자들이 때로는 무인 복합기를 통하여 민감한 정보가 포함된 문서를 출력할 수 있기 때문에 무인 복합 출력기에서는 해당 문서를 안전하게 저장 및 관리되어야 한다. 본 논문에서는 무인 복합 출력기에 대한 다양한 보안 위협 가능성을 분석하고, 실현 가능한 다양한 공격 시나리오를 제시하였다. 제시한 공격의 실현 가능성을 검증하기 위하여, 실제 사용 중인 상용 무인 복합 출력기의 네트워크 트래픽을 분석한 결과, 다른 사용자의 스캔 파일을 탈취할 수 있으며, 무인 복합 출력기의 홈페이지에서는 다른 사용자의 문서를 탈취 할 수 있었다. 이를 이용하여 해당 사용자의 민감한 개인 정보 또한 획득할 수 있음을 확인하였다.
Solidity에서 다른 계약의 함수를 호출할 때 특정 문제로 인해 호출할 수 없으면 fallback 함수가 실행된다. 이 fallback 함수는 임의로 작성될 수 있는 함수로 어떤 동작을 하는지 정해지지 않았기 때문에 함수의 동작을 알 수 없어 공격에 이용되기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 위험성을 개발자의 부담 없이 줄이기 위해 전처리기를 이용한 해결방법을 제안한다. 개발자는 새롭게 정의된 키워드를 이용해서 의사표시를 하고, 전처리기는 해당 키워드에 따라 상태변수와 조건문을 이용해서 전처리 과정을 진행하여 위험성을 줄인다.
최근 다양한 분야에서 활용중인 딥러닝은 적대적 공격 가능성의 발견으로 위험성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 이미지 분류 모델에서 악의적 공격자가 생성한 적대적 샘플에 의해 분류 정확도가 낮아짐을 실험적으로 검증하였다. 대표적인 이미지 샘플인 MNIST데이터 셋을 사용하였으며, 텐서플로우와 파이토치라이브러리를 사용하여 만든 오토인코더 분류 모델과 CNN(Convolution neural network)분류 모델에 적대적 샘플을 주입하여 탐지 정확도를 측정한다. 적대적 샘플은 MNIST테스트 데이터 셋을 JSMA(Jacobian-based Saliency Map Attack)방법으로 생성한 방법과 FGSM(Fast Gradient Sign Method)방식으로 변형하여 생성하였으며, 분류 모델에 주입하여 측정하였을 때 최소 21.82%에서 최대 39.08%만큼 탐지 정확도가 낮아짐을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2651-2673
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2019
In order to detect Denial of Service (DoS) attacks, victim-side detection methods are used popularly such as static threshold-based method and machine learning-based method. However, as DoS attacking methods become more sophisticated, these methods reveal some natural disadvantages such as the late detection and the difficulty of tracing back attackers. Recently, in order to mitigate these drawbacks, source-side DoS detection methods have been researched. But, the source-side DoS detection methods have limitations if the volume of attack traffic is relatively very small and it is blended into legitimate traffic. Especially, with the subtle attack traffic, DoS detection methods may suffer from high false positive, considering legitimate traffic as attack traffic. In this paper, we propose an effective source-side DoS detection method with traffic seasonality aware adaptive threshold. The threshold of detecting DoS attack is adjusted adaptively to the fluctuated legitimate traffic in order to detect subtle attack traffic. Moreover, by understanding the seasonality of legitimate traffic, the threshold can be updated more carefully even though subtle attack happens and it helps to achieve low false positive. The extensive evaluation with the real traffic logs presents that the proposed method achieves very high detection rate over 90% with low false positive rate down to 5%.
In this paper, we analyze the current phenomenon of child abuse crimes based on the information gathered by the National Child Protection Agency. The purpose of this paper is to diagnose the seriousness of child abuse by biological parents based on the analyzed information and propose measures against it. Comprehensive and integrated measures are needed for child abuse committed by biological parents due to abuse concealment, continuity of damage, and inactive national intervention by considering punishment on attackers through national intervention, fundamental in-depth psychological counseling, therapeutic care, promoting recovery of victims, and ultimately continuous and regular management and monitoring as a long-terms measure. To do so, developing customized and individual educational programs and make them obligations can be first presented to identify child abuse in advance and build up preventive systems based on the principle of family preservation. In addition, problems should be addressed at a fundamental level by performing various and active therapeutic treatments such as psychological treatment, mental treatment, or drug treatment gradually and through phases for biological parents who commit child abuse and contributing to recovering the relationship. Furthermore, proper protection and treatment service should be provided to children victimized by abuse by extending professional children care facilities and adopting the professional family commission system as measures by separating family.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5819-5840
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2018
Considering the topology of hierarchical tree structure, each cluster in WSNs is faced with various attacks launched by malicious nodes, which include network eavesdropping, channel interference and data tampering. The existing intrusion detection algorithm does not take into consideration the resource constraints of cluster heads and sensor nodes. Due to application requirements, sensor nodes in WSNs are deployed with approximately uncorrelated security weights. In our study, a novel and versatile intrusion detection system (IDS) for the optimal defense strategy is primarily introduced. Given the flexibility that wireless communication provides, it is unreasonable to expect malicious nodes will demonstrate a fixed behavior over time. Instead, malicious nodes can dynamically update the attack strategy in response to the IDS in each game stage. Thus, a multi-stage intrusion detection game (MIDG) based on Bayesian rules is proposed. In order to formulate the solution of MIDG, an in-depth analysis on the Bayesian equilibrium is performed iteratively. Depending on the MIDG theoretical analysis, the optimal behaviors of rational attackers and defenders are derived and calculated accurately. The numerical experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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