This paper proposes a new framework for the development and deployment of honeypots for evolving malware threats. As new technological concepts appear and evolve, attack surfaces are exploited. Internet of things significantly increases the attack surface available to malware developers. Previously independent devices are becoming accessible through new hardware and software attack vectors, and the existing taxonomies governing the development and deployment of honeypots are inadequate for evolving malicious programs and their variants. Malware-propagation and compromise methods are highly automated and repetitious. These automated and repetitive characteristics can be exploited by using embedded reinforcement learning within a honeypot. A honeypot for automated and repetitive malware (HARM) can be adaptive so that the best responses may be learnt during its interaction with attack sequences. HARM deployments can be agile through periodic policy evaluation to optimize redeployment. The necessary enhancements for adaptive, agile honeypots require a new development and deployment framework.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1659-1673
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2019
Android platform provides In-app Billing service for purchasing valuable items inside mobile applications. However, it has become a major target for attackers to achieve valuable items without actual payment. Especially, application developers suffer from automated attacks targeting all the applications in the device, not a specific application. In this paper, we propose a novel scheme detecting automated attacks with probabilistic tests. The scheme tests the signature verification method in a non-deterministic way, and if the method was replaced by the automated attack, the scheme detects it with very high probability. Both the analysis and the experiment result show that the developers can prevent their applications from automated attacks securely and efficiently by using of the proposed scheme.
지능형 사이버 공격으로 인한 피해는 시스템 운영 중단과 정보 유출뿐만 아니라 엄청난 규모의 경제적 손실을 동반한다. 최근 사이버 공격은 공격 목표가 뚜렷하며, 고도화된 공격 도구와 기법을 활용하여 정확하게 공격 대상으로 침투한다. 이러한 지능적인 사이버 공격으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 사이버 공격이 공격 대상의 핵심 시스템까지 침입하지 못하도록 공격 초기 또는 과정에서 차단해야 한다. 최근에는 빅데이터나 인공지능 기술을 활용하여 사이버 공격 경로를 예측하고 위험 수준을 분석하는 보안 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자동화 사이버 공격 경로 예측 시스템 개발을 위한 기초 메커니즘으로 공격 트리와 RFI 기법을 활용한 사이버 공격 경로 분석 방법을 제안한다. 공격 트리를 활용하여 공격 경로를 가시화하고 각 공격 단계에서 RFI 기법을 이용하여 다음 단계로 이동할 수 있는 경로를 판단한다. 향후에 제안한 방법을 기반으로 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 자동화된 사이버 공격 경로 예측 시스템의 메커니즘으로 활용할 수 있다.
CAPTCHA는 인터넷에서 서비스 혹은 자원을 요청하는 존재가 사람인지 아닌지를 구별하기 위한 테스트 기법이다. 이러한 대부분의 CAPTCHA들은 CAPTCHA 영상을 제3자에게 스트리밍 하여 제 3자가 사용자 대신 CAPTCHA에 응답하는 스트림 릴레이 공격에 의해 우회 될 수 있다는 문제점을 갖는다. 스트림 릴레이 공격에 저항성을 갖기 위해 인간의 인지 구조를 이용한 Emerging Image Game CAPTCHA가 제안되었으나, 사용성이 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 Emerging Image Game CAPTCHA의 사용성을 개선할 수 있는 Emerging Image Cue CAPTCHA 설계 방법과 CAPTCHA를 제안하며, 제안된 CAPTCHA에 대한 사용성 평가, 릴레이 공격 시뮬레이션을 통해 실질적인 개선이 이루어졌는지를 평가한다.
Denial of service is about knocking off services, without permission for example through crashing the whole system. This kind of attacks are easy to launch and it is hard to protect a system against them. The basic problem is that Unix assumes that users on the system or on other systems will be well behaved. This paper analyses system-based inside denial of services attack(DoS) and system metric for performance of each machine provided. And formalize the conclusions results in ways that clearly expose the performance impact of those observations. So, we present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We believe that metric will be to guide to automated development of a program to detect the attack. As a results, we propose the AIDPS(Architecture for Intrusion Detection using Performance Signature) model to detect DoS attack using performance signature.
As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.
본 논문에서는 IPv6 기반 자동화된 공격 대응도구 알고리즘을 제안하였다. 현재는 IPv6에서 사용할 응용 프로그램 및 표준화에 초점을 두고 연구가 진행중에 있어 향후 IPv6의 보안에 대해서는 아직 연구가 미흡한 상태이다. 본 논문에서 제안한 방법은 IPv6에서 발생할 수 있는 공격과 기존 IPv4에서의 공격을 탐지하고 자동화된 대응방법을 통해 개인의 정보보호가 가능하다. 일반적으로 침입 탐지 시스템의 경우 탐지만 하기 때문에 피해는 계속 반복적이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 직시하고 조기에 연구함으로써 문제 해결방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 리눅스 기반에서 IPv6망을 구축하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘을 이용하여 효율적으로 공격을 검출할 수 있었다.
조직 내에 정보자산들의 숫자가 증가하고, 관련된 취약점의 종류와 개수가 증가함에 따라 조직 내 네트워크에 어떠한 취약점이 존재하는지 파악하는 것이 점차 어려워지고 있다. 취약점 데이터베이스 및 이를 활용한 취약점 분석 관련 정량적 분석 기준들 역시 존재하지만, 각각의 보안전문가들의 주관적인 기준에 따른 평가방식과, 수동적 측정 방법으로 인해 네트워크 시스템의 위험도 및 공격 침투 경로를 정량적 평가에 기반하여 예측하기에 효율적이지 못한 문제가 있다. 본 논문에서는 자동화된 취약점 평가 및 공격 침투 경로 예측 시스템인 HRMS(Hacking and Response Measurement System)를 제안하고, 네트워크 시스템 내 예상 공격 경로를 도출한 결과를 제시하였다. HRMS는 정보자산에 대한 충분한 정보가 주어지지 않았다 하더라도, 기존에 알려진 시스템 또는 어플리케이션의 보안관련 평판치를 취약점 평가지표를 기반으로 계산하여, exploitability를 산정하고 attack graph 경로를 생성한다는 점에서 효율적이라 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 HRMS를 이용하여 적극적인 취약점 분석을 통한 보안관리를 할 때에 공격경로 예상을 통한 능동적인 대응책을 마련할 수 있을 것이다.
Software Defined Networking creates totally new concept of networking and its applications which is based on separating the application and control layer from the networking infrastructure as a result it yields new opportunities in improving the network security and making it more automated in robust way, one of these applications is Denial of Service attack mitigation but due to the dynamic nature of Denial of Service attack it would require dynamic response which can mitigate the attack with the minimum false positive. In this paper we will propose a new mitigation Framework for DDoS attacks using Software Defined Networking technology to protect online services e.g. websites, DNS and email services against DoS and DDoS attacks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.199-202
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2023
Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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