The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5B
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pp.491-497
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2004
In this Paper, we W a Hovel global traffic control architecture to isolate malicious network attacks and protect network infrastructure in Internet backbone networks. Unlike existing methods based on individual packets or flows, since the proposed detection and control methods are operated on the aggregate traffic level, the computational complexity can k significantly reduced, and they are applicable to develop a global defense architecture against network attack. Experimental results show that the proposed scheme can detect the network attack symptoms very exactly and quickly and protect the network resources as well as the normal traffic flows very efficiently.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.4
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pp.425-434
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2010
This study shows a limit to attacks that the prevention system, which is used as the mutual third aggressive packet path between open heterogeneous networks and applies prevention techniques according to the trace like IP tracking and attack methods, can prevent. Therefore, the study aims to learn information of constant attack routing protocol and of the path in network, the target of attack and build a database by encapsulating networks information routing protocol operates in order to prevent source attack paths. In addition, the study is conducted to divide network routing protocols developed from the process of dividing the various attack characters and prevent various attacks. This study is meaningful in that it analyzes attack path network and attacks of each routing protocol and secure exact mechanism for prevention by means of 3D-Puzzle, Path, and Cube of the integrated security system which is an implementation method of integrated information protection for access network defense.
E-Government security is crucial to the development of e-government. Due to the complexity and characteristics of e-government security, the viable current approaches for security focus on preventing the network intrusion or misusing in advanced and seldom concern of the forensics data attaining for the investigation after the network attack or fraud. We discuss the method for resolving the problem of the e-government security from the different side of view - network forensics approaches? from the thinking of the active protection or defense for the e-government security, which can also improve the ability of emergence response and incident investigation for e-government security.
A code reuse attack is an attack technique that can execute arbitrary code without injecting code directly into the stack by combining executable code fragments existing in program memory and executing them continuously. ROP(Return-Oriented Programming) attack is typical type of code reuse attack and serveral defense techniques have been proposed to deal with this. However, since existing methods use Rule-based method to detect attacks based on specific rules, there is a limitation that ROP attacks that do not correspond to previously defined rules can not be detected. In this paper, we introduce a method to detect ROP attack by learning command pattern used in ROP attack code using RNN(Recurrent Neural Network). We also show that the proposed method effectively detects ROP attacks by measuring False Positive Ratio, False Negative Ratio, and Accuracy for normal code and ROP attack code discrimination.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2649-2656
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2012
Today, many enterprises have invested heavily for the part of information security in order to protect the internal critical information assets and the business agility. However, there is a big problem that big budget and too many manpower are needed to set the internal corporate network up to the same high level of defense for all of part. On the distributed enterprise networks in this paper, a defense model for effective and rapid response on the IP spoofing attack was designed to protect the enterprise network through the exchange of information between the trust hosts when an attacker attacked any target system using other trusted host.
MANET can be applied to various applications as it can autonomously configure the network with only mobile nodes. However, the network can be vulnerable to cyber attacks because it is organized in a distributed environment without central control or management. In this paper, we propose a simulation-based network security vulnerability analysis and verification method. Using this method, we simulated the routing message modification attack, Sybil node attack, and TLV message modification attack that may frequently occur in MANET, and confirmed that similar vulnerabilities can be occurred in the real system. Therefore, the proposed method can be used to improve the accuracy of the protocol design by verifying possible security vulnerabilities through simulation during the protocol design procedure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2196-2218
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2017
Multicast communication has been widely used in the Internet. However, multicast communication is vulnerable to DoS attack due to static router configuration. In this paper, HMC, a hopping multicast communication method based on SDN, is proposed to tackle this problem. HMC changes the multicast tree periodically and makes it difficult for the attackers to launch an accurate attack. It also decreases the probability of multicast communication being attacked by DoS and in the meanwhile, the QoS constrains are not violated. In this research, the routing problem of HMC is proven to be NP-complete and a heuristic algorithm is proposed to solve it. Experiments show that HMC has the ability to resist DoS attack on multicast route effectively. Theoretically, the multicast compromised probability can drop more than 0.6 when HMC is adopt. In addition, experiments demonstrate that HMC achieves shorter average multicast delay and better robustness compared with traditional method, and more importantly, it better defends DoS attack.
In this paper, we want to solve the problems that users want to search the progress of attack, continuity of attack, association between attackers and victims, blocking priority and countermeasures by using visualization interface with multi-rotational axis and radial axis structure. It is possible to effectively monitor and track security events by arranging a time series event based on a multi-rotational axis structured by an event generation order, a subject of an event, an event type, and an emission axis, which is an objective time indicating progress of individual events. The proposed interface is a practical visualization interface that can apply attack blocking and defense measures by providing the progress and progress of the whole attack, the details and continuity of individual attacks, and the relationship between attacker and victim in one screen.
Attacks in wireless sensor networks (WSN), are similar to the attacks in ad-hoc networks because there are deployed on a wireless environment. However existing security mechanism cannot apply to WSN, because it has limited resource and hostile environment. One of the typical attack in WSN is setting up wrong route that using wormhole. To overcome this threat, Ji-Hoon Yun et al. proposed WODEM (WOrmhole attack DEfense Mechanism) which can detect and counter with wormhole. In this scheme, it can detect and counter with wormhole attacks by comparing hop count and initial TTL (Time To Live) which is pre-defined. The selection of a initial TTL is important since it can provide a tradeoff between detection ability ratio and energy consumption. In this paper, we proposed a fuzzy rule-based system for TTL determination that can conserve energy, while it provides sufficient detection ratio in wormhole attack.
Fares, Ahmed H.;Sharawy, Mohamed I.;Zayed, Hala H.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.5
no.4
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pp.305-313
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2011
Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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