최근의 악성코드는 백신에 쉽게 탐지 되지 않기 위해 바이러스를 압축파일로 변조시켜 악성코드 패턴을 지연하는 추세이다. 시중에 나와 있는 수많은 백신엔진 중에서는 압축파일로 변조된 악성코드 패턴 및 검사가 가능한지 알아 봐야한다. 본 논문은 다중 압축 파일로 위장 변조된 은닉된 악성코드의 패턴을 검사하여 검출되는지를 검사 엔진을 통해 모의실험을 한다. 은닉된 악성코드의 행위를 분석하며, 호스트 파일 변조와 시스템 드라이버 파일 감염 및 레지스트리 등록이 되는가를 분석한다. 본 연구를 통해 은닉형 악성코드의 검사와 백신 치료 효과를 강화시켜 악성코드로 인한 피해를 감소하는데 기여할 것이다.
Free-roaming 이동 에이전트의 데이터 보호는 이동성과 호스트 간 매핑으로 인해 보안에 대한 심각한 위협으로 완전히 해결되지 못한 문제이다. 특히 절단공격을 방어하는 측면에서 그렇다. 그러므로 사용자 중심의 응용 기술에 에이전트가 이용될 때 에이전트의 안전한 실행 보장은 필수적이다. 본 논문에서는 에이전트의 실행 중 악의적인 호스트에 의해 발생하는 보안 위협으로부터 안전한 실행을 보장한다. 그리고 공격자에 의해서 선의의 호스트가 악의적으로 남용되는 것으로부터 에이전트 실행을 보장하도록 하는 연쇄적으로 두 개의 호스트와 다음 두 개의 호스트간에 체인관계 형성이 가능하기 때문에 안정성이 보장된다. 이는 안전한 이동에이전트 실행보장을 위한 실행 추적 프로토콜 메커니즘을 제안한다. 그리고 보안 분석을 통해 안전성을 분석한다.
IPv4 주소가 고갈되어가고 있기 때문에 IPv6 주소의 사용이 늘어나고 있다. IPv6 환경에서는 주소자동설정 기능이 제공된다. 주소가 각 호스트(host)에 자동으로 할당될 경우, 네트워크 관리 시스템은 모든 장비의 IP주소를 조사하고 해당 정보를 유지해야 하는 어려움이 따른다. 또한, IP주소가 자동으로 설정되기 때문에 악의적 사용자가 아무런 제약 없이 네트워크 주요장비에 접근할 수 있는 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 악의적 사용자들에 대한 관리 및 차단이 필요하다. 본 논문에서는, IPv6 환경에서 호스트를 탐색하고 인가되지 않은 호스트가 네트워크에 접속하는 것을 차단함으로써, 네트워크 주요 자원을 효율적으로 관리하고 보호하는 호스트 탐색 및 네트워크 접속 차단 에이전트 시스템을 제안한다. IPv6 환경에서 본 에이전트 시스템의 성능을 테스트한 결과, 본 시스템은 정상적으로 탐색과 차단 기능을 수행하였다.
컴퓨터 기술의 확산과 더불어 분산 컴퓨팅 환경에서 이동에이전트 코드의 이동성은 유연성이 있어 인터넷상에서 분배된 애플리케이션들을 설치하는데 사용되고 있다. 동시에, 이동에이전트의 이동코드를 전송하고 멀리 떨어진 곳의 호스트로부터 수신할 수 있는 능력을 가지고 있어서 에이전트가 실행되는 호스트 시스템의 실행 환경은 에이전트의 코드와 이를 실행할 수 있는 실행 환경에 접근을 해야 함으로 악의적인 행위들로부터 에이전트의 위조, 변조, 잘못된 실행을 방지하기가 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 암호화된 에이전트의 코드와 상태 추적을 통하여 여러 악의적인 행위로부터 에이전트를 보호할 수 있도록 하는 메카니즘을 제안한다 제안한 메카니즘을 통해 이동에이전트가 보호되는 과정을 통해서 안전성을 증명하였다.
As the BadUSB is a vulnerability, in which a hacker tampers the firmware area of a USB flash drive. When the BadUSB device is plugged into the USB port of a host system, a malicious code acts automatically. The host system misunderstands the act of the malicious behavior as an normal behaviour for booting the USB device, so it is hard to detect the malicious code. Also, an antivirus software can't detect the tampered firmware because it inspects not the firmware area but the storage area. Because a lot of computer peripherals (such as USB flash drive, keyboard) are connected to host system with the USB protocols, the vulnerability has a negative ripple effect. However, the countermeasure against the vulnerability is not known now. In this paper, we analyze the tampered area of the firmware when a normal USB device is changed to the BadUSB device and propose the countermeasure to verify the integrity of the area when the USB boots. The proposed method consists of two procedures. The first procedure is to verify the integrity of the area which should be fixed even if the firmware is updated. The verification method use hashes, and the target area includes descriptors. The second procedure is to verify the integrity of the changeable area when the firmware is updated. The verification method use code signing, and the target area includes the function area of the firmware. We also propose the update protocol for the proposed structure and verify it to be true through simulation.
스마트폰 같은 모바일 장치의 대중적 보급과 발전으로 인해 PC 기반의 악성코드가 모바일 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 봇넷은 PC에서의 강력한 악성행위와 피해를 모바일 장치에서 재생산하며 새로운 기법을 추가하고 있다. 기존 PC 기반의 봇넷과 달리 모바일 봇넷은 동시에 다양한 공격 경로의 탐지가 어려워 네트워크 기반보다는 호스트 기반의 탐지 기법이 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 호스트 기반 기법의 한계를 극복하기 위하여 네트워크 기반으로 모바일 봇넷을 탐지하는 HMM과 SVM을 적용한 2 가지 기법을 비교한다. 기계학습에 많이 사용되는 시계열 데이터와 단위시간 데이터를 추출하여 두 기법에 적용하여, 실제 봇넷이 설치된 환경의 트래픽 검증 분석을 통해 이들 데이터에 따른 두 기법의 탐지율과 탐지 특성을 제시한다.
대부분의 무선 네트워크 보안 기법은 암호학적인 안정성을 기반으로 통신 내용을 악의적인 호스트로 부터 보호하는 기밀성을 제공하지만 통신의 논리/물리적 주소를 노출시킨다. 이는 악의적인 노드에게 통신 내용은 숨길 수 있지만 대략의 전송량과 송신자와 수신자를 노출시키는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 은닉주소 체계는 송신자와 수신자의 주소를 초증가 수열을 사용한 knapsack problem을 응용하여 생성된 은닉주소로 치환한다. 또한 은닉주소의 잦은 변환을 통해 악의적인 사용자가 공격 대상을 감시하거나 측정 호스트를 공격 대상으로 삼는 것을 원천적으로 차단한다. 이 기법은 공격 목표가 되는 호스트의 주소가 계속 변화하므로 DDoS 공격을 시도하려는 공격자가 공격 목표를 특정 할 수 없다.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3870-3884
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2020
The proposed framework of Four Layer Robust Storage in Cloud (FLRSC) architecture involves host server, local host and edge devices in addition to Virtual Machine Monitoring (VMM). The goal is to protect the privacy of stored data at edge devices. The computational intelligence (CI) part of our algorithm distributes blocks of data to three different layers by partially encoded and forwarded for decoding to the next layer using hash and greed Solomon algorithms. VMM monitoring uses snapshot algorithm to detect intrusion. The proposed system is compared with Tiang Wang method to validate efficiency of data transfer with security. Hence, security is proven against the indexed efficiency. It is an important study to integrate communication between local host software and nearer edge devices through different channels by verifying snapshot using lamport mechanism to ensure integrity and security at software level thereby reducing the latency. It also provides thorough knowledge and understanding about data communication at software level with VMM. The performance evaluation and feasibility study of security in FLRSC against three-layered approach is proven over 232 blocks of data with 98% accuracy. Practical implications and contributions to the growing knowledge base are highlighted along with directions for further research.
Computer Forensics is a research area which finds the malicious users by collecting and analyzing the intrusion or infringement evidence of the computer crime. Many research about Computer Forensics has been done. But those research have focussed on how to collect the evidence after receiving the damage reports from computer users or network administrators. This paper describes about collecting the evidence of good quality at the time of infringement occurrence by the malicious user. By calculating Infringement severity of observable and protective hosts and referring to this value, we collect the evidence at the time of infringement occurrence to minimize the information modification of the evidence. We can reduce also the amount of logs that we use to analyze the infringement and can minimize the loss of the evidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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