• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.69-78
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• 2023

With the global rise of digital data, the uncontrolled quantity of data is susceptible to cyber warfare or cyber attacks. Therefore, it is necessary to improve cyber security systems. This research studies the behavior of malicious acts and uses Higuchi Fractal Dimension (HFD), which is a non-linear mathematical method to examine the intricacy of the behavior of these malicious acts and anomalies within the cyber physical system. The HFD algorithm was tested successfully using synthetic time series network data and validated on real-time network data, producing accurate results. It was found that the highest fractal dimension value was computed from the DoS attack time series data. Furthermore, the difference in the HFD values between the DoS attack data and the normal traffic data was the highest. The malicious network data and the non-malicious network data were successfully classified using the Receiver Operating Characteristics (ROC) method in conjunction with a scaling stationary index that helps to boost the ROC technique in classifying normal and malicious traffic. Hence, the suggested methodology may be utilized to rapidly detect the existence of abnormalities in traffic with the aim of further using other methods of cyber-attack detection.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.479-490
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• 2013

최근 삼성 갤럭시 노트 및 갤럭시 탭 10.1 등 안드로이드 기반 상용 모바일 단말을 대상으로 정상 어플리케이션인 것처럼 오픈 마켓에 배포된 악성 어플리케이션에 의한 공격들이 급증하고 있다. 공격자는 정상적인 어플리케이션에 악성코드를 삽입하여 상용 모바일 단말에 대한 루팅(Rooting) 공격을 수행한 후, 단말 내 저장된 사용자의 SMS, 전화번호부 등 개인정보와 공인인증서 등과 같은 금융정보를 외부 서버로 유출시키는 공격을 수행하게 된다. 따라서 상용 모바일 단말에 대한 악성코드 감염 여부를 판별하고 루팅 공격을 탐지 및 대응하기 위한 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 상용 모바일 단말에 대한 루팅 공격 기법에 대해 분석하고 이를 토대로 모니터링 데몬(Daemon)을 이용하여 상용 단말 내 공격 이벤트를 추출 및 수집하여 악성 어플리케이션으로 인한 공격에 능동적으로 대응하는 기법을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.431-439
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• 2010

탐지룰을 기반으로 하는 보안 시스템들은 신종 인터넷 웜에 대응할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 탐지룰을 사용하지 않고 인터넷 웜 공격으로부터 서버를 보호하는 악성 프로세스 및 실행파일 제거 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 보호대상서버와 동일한 서비스 프로그램을 구동하면서 인터넷 웜에 의한 멀티캐스팅 공격을 탐지하는 제어서버와 제어서버의 지시에 따라 보호대상서버에 생성된 악성 프로세스와 악성 실행파일을 제거하는 에이전트로 구성된다. 제안 시스템은 탐지룰을 사용하지 않기 때문에 신종 인터넷 웜에 효과적으로 대응할 수 있으며, 기존의 보안 시스템들과 통합될 경우 보안을 더욱 강화할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.113-122
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• 2005

본 논문에서는 악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지고 비악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지지 않도록 하는 투 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. Discrete Wavelet Transform(DWT)의 계수를 이용해 이미지를 인증하는 기법으로, 워터마크로 사용될 이진 이미지와 LL3 영역에서 추출된 특징을 조합하여 이미지에 삽입될 정보를 생성한다 이미지의 공간영역과 주파수영역에 정보를 다중으로 삽입하여 공간영역에서 일어날 수 있는 악의적인 공격에 대응할 뿐만 아니라 주파수영역에서의 blurring, sharpening 및 JPEG 압축과 간은 비 악의적인 공격을 허용하는 기법이다. 공간영역에서는 이미지 블록의 모든 픽셀의 Least Significant Bit(LSB)에 정보를 삽입하고, 주파수영역에서는 삽입할 정보에 따라 LH2와 HL2의 계수를 조절하므로 정보를 삽입하게 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권1호
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• pp.24-28
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• 2017

In the Internet of Things (IoT), resource-limited smart devices communicate with each other while performing sensing and computation tasks. Thus, these devices can be exposed to various attacks being launched and spread through network. For instance, attacker can reuse the codes of IoT devices for malicious activity executions. In the sense that attacker can craft malicious codes by skillfully reusing codes stored in IoT devices, code-reuse attacks are generally considered to be dangerous. Although a variety of schemes have been proposed to defend against code-reuse attacks, code randomization is regarded as a representative defense technique against code-reuse attacks. Indeed, many research have been done on code randomization technique, however, there are little work on analysis of the interactions between code randomization defenses and code-reuse attacks although it is imperative problem to be explored. To provide the better understanding of these interactions in IoT, we analyze how code randomization defends against code-reuse attacks in IoT and perform simulation on it. Both analysis and simulation results show that the more frequently code randomizations occur, the less frequently code-reuse attacks succeed.

• 전자통신동향분석
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• 제36권6호
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• pp.78-87
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• 2021

Information technology (IT) has been applied to various fields, and currently, IT devices and systems are used in very important areas, such as aviation, industry, and national defense. Such devices and systems are subject to various types of malicious attacks, which can be software or hardware based. Compared to software-based attacks, hardware-based attacks are known to be much more difficult to detect. A hardware Trojan horse is a representative example of hardware-based attacks. A hardware Trojan horse attack inserts a circuit into an IC chip. The inserted circuit performs malicious actions, such as causing a system malfunction or leaking important information. This has increased the potential for attack in the current supply chain environment, which is jointly developed by various companies. In this paper, we discuss the future direction of research by introducing attack cases, the characteristics of hardware Trojan horses, and countermeasure trends.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.35-45
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• 2013

MANET에서는 합법적인 노드와 비합법적인 노드 모두 네트워크에 접근이 가능함에 따라 보안 취약점을 안고 있다. MANET에 관한 대부분의 연구들은 라우팅 경로 또는 패킷 전달에 대한 공격 측면에만 중점을 두고 있으며, 특히 악의적인 노드의 다양한 공격에 효과적으로 대응하는데 한계가 있다. 이 논문에서는 MANET에서 다양한 악의적인 노드를 효율적으로 탐지하기 위한 DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration) 기법을 제안하였다. 제안 기법은 이웃 노드들 간의 협업관계를 기반으로 상호 메시지 교환을 통하여 악의적인 노드를 관리할 수 있도록 설계하였다.. 제안기법의 효율성 검증을 위해 OPNET 시뮬레이션 툴을 사용하여 기존의 대표적 탐지기법인 Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT와 비교하였다. 평가 결과, 제안 기법은 기존 기법들에 비해 다양한 유형의 악의적인 노드 행위를 종합적으로 탐지 가능함이 확인 되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.61-75
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• 2011

최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.