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.
현재 무선 이동 통신 기술은 빠른 속도로 발전되고 있으며 새로운 기술의 출현과 함께 빠르게 진화되고 있다. 이러한 발전을 기반으로 스마트폰의 이용자는 빠르게 늘어나고 있고 스마트 폰의 대중화에 따라 무선 네트워크의 사용은 쉽고 편리해졌다. 그러나 보안적인 관점에서 무선은 유선 네트워크에 비해 취약한 상태이며 본 논문에서 스마트폰을 활용한 모바일 AP 기술의 보안 취약점을 지적하였다. 즉, 사내 보안 기능을 갖춘 기업 망을 우회하여 기업 내의 정보를 외부로 유출하는 등의 기술로 악용 될 수 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 인증 네트워크 내에서 스마트 폰을 이용한 비인가 AP(Access Point)의 탐지 및 차단하는 기법에 대해 제안한다. 비 인가된 모바일 AP의 탐지는 리눅스 환경에서 개발한 탐지 프로그램을 사용하였으며 무선 센서를 통해 비 인가된 모바일 AP의 무선 패킷을 분석하였다. 또한 무선 센서를 통해 탐지된 비인가 모바일 AP는 무선 패킷에 정보를 분석하여 본 논문에서 제안하는 차단 기법을 통해 차단하였다.
Narayanan, V. Jayaprakash;Karthik, B.;Chandrasekar, S.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권4호
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pp.1375-1384
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2014
Flashover of power transmission line insulators is a major threat to the reliable operation of power system. This paper deals with the flashover prediction of polymeric insulators used in power transmission line applications using the novel condition monitoring technique developed by PD signal time-frequency map and neural network technique. Laboratory experiments on polymeric insulators were carried out as per IEC 60507 under AC voltage, at different humidity and contamination levels using NaCl as a contaminant. Partial discharge signals were acquired using advanced ultra wide band detection system. Salient features from the Time-Frequency map and PRPD pattern at different pollution levels were extracted. The flashover prediction of polymeric insulators was automated using artificial neural network (ANN) with back propagation algorithm (BPA). From the results, it can be speculated that PD signal feature extraction along with back propagation classification is a well suited technique to predict flashover of polymeric insulators.
인터넷을 통한 서비스 및 사용자가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 공격도 증가하고 있으며, 정보 유출, 금전적 피해 등이 발생하고 있다. 정부, 공공기관, 회사 등은 이렇게 급격한 사이버 공격 중 알려진 악성코드에 대응하기 위하여 시그니처 기반의 탐지규칙을 이용한 보안 시스템을 사용하고 있지만, 시그니처 기반의 탐지규칙을 생성하고 검증하는 데 오랜 시간이 걸린다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 잠재 디리클레 할당 알고리즘을 통한 시그니처 추출과 트래픽 분석 기술 등을 이용하여 시그니처 기반의 탐지규칙 생성 및 검증 시스템을 제안하고 개발하였다. 개발한 시스템을 실험한 결과, 기존보다 훨씬 신속하고, 정확하게 탐지규칙을 생성하고 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3258-3273
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2021
Malware is a severe threat to the computing system and there's a long history of the battle between malware detection and anti-detection. Most traditional detection methods are based on static analysis with signature matching and dynamic analysis methods that are focused on sensitive behaviors. However, the usual detections have only limited effect when meeting the development of malware, so that the manual update for feature sets is essential. Besides, most of these methods match target samples with the usual feature database, which ignored the characteristics of the sample itself. In this paper, we propose a new malware detection method that could combine the features of a single sample and the general features of malware. Firstly, a structure of Directed Cyclic Graph (DCG) is adopted to extract features from samples. Then the sensitivity of each API call is computed with Markov Chain. Afterward, the graph is merged with the chain to get the final features. Finally, the detectors based on machine learning or deep learning are devised for identification. To evaluate the effect and robustness of our approach, several experiments were adopted. The results showed that the proposed method had a good performance in most tests, and the approach also had stability with the development and growth of malware.
최근 사회적인 이슈인 악성 트래픽 인한 네트워크 마비, 전자거래 방해 등과 같이 단시간내에 엄청난 국가적인 손실이 될수 있는 악성 웜, 바이러스에 대한 대처 능력은 보안관리에 매우 중요한 요소임은 자명하다. 이와 관련, 사이버위협에 대한 신속한 대처능력을 확보하기 위해 조기 예 경보시스템에 대한 많은 연구가 이루어지고 있으나, 기술적인 문제와 함께 시스템의 효용성에 대한 한계 때문에 실용적인 연구가 가시화되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 대형네트워크에서 기존 보안장비에 의한 검출과는 별도로 사이버 위협 조기예경보만을 위한 조기탐지기법에 대해서 연구하였다. 실제 대형네트워크에서 허니넷 (Honeynet)기반의 모듈을 적용한 사이버예경보시스템을 설계하여 대형 네트워크에서 본 모듈이 약성 트래픽에 대해 얼마나 효과적으로 대처 할수 있는지에 대해 연구하였다.
The utilization of Wireless Ad Hoc Network which can build easily network using wireless device in difficult situation to build network is very good. However, it has security threat element because it transfers data by only forwarding of wireless devices. The measures against this should be prepared because damage by especially routing attack can affect the entire network. It is hard to distinguish malicious node and normal node among nodes composing network and it is not easy also to detect routing attack and respond to this. In this paper, we propose new method which detect routing attack and can respond to this. The amount of traffic in all nodes is measured periodically to judge the presence or absence of attack node on the path set. The technique that hides inspection packet to suspected node and transmits is used in order to detect accurately attack node in the path occurred attack. The experiment is performed by comparing SRAODA and SEAODV technique to evaluate performance of the proposed technique and the excellent performance can be confirmed.
기존의 센서 네트워크 상의 공격에는 Sniffing(도청) 공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응 방법에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 네트워크 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있다. 이러한 공격들은 앞서 말한 기본적인 대응방안으로 방어 되지 않는 경우가 있다. 이러한 공격들에 대한 새로운 대응방안에는 정기적인 키 변경, 정기적인 네트워크 모니터링 등의 여러 가지 방안들이 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 네트워크 계층의 여러 가지 위협(공격)들과 그에 따른 새로운 대응방안들에 대해 제시한다.
The intent is to determine whether or not the custody transfer is helpful for data transmission in challenging underwater communications when running Bundle protocol or underwater protocols. From the point of view defending side, Underwater Acoustic Network (UAN) will be a serious threat for its strong functionality long rang and high precision of surveillance and detection. Therefore, countermeasures must be taken to weaken its effect. Our purpose is analyzed that how to benefit from the UIoT to learn from, exploit and preserve the natural underwater resources. Delay/Disruption Tolerant Network (DTN) is essential part of the network heterogeneity communication network. The vulnerability and potential security factors of UIoT are studied thereafter. Security mechanisms for an underwater environment are difficult to apply owing to the limited bandwidth. Therefore, for underwater security, appropriate security mechanisms and security requirements must be defined simultaneously. The paper consists of mathematical and security model. Most important point of view in the security challenges of effective Buffer and Storage management in DTN.
ISP 네트워크의 보안수준 진단과 대응방안을 수립하기 위해서는 네트워크상의 정보자산에 대한 취약점과 위협 요인을 식별하고, 피해 발생시 예상되는 손실의 정도를 산정하는 위험분석 절차가 필수적이다. 하지만, 기존의 위험분석 방법론 및 도구들은 대부분 방법론적 분석절차와 수단만을 제공하며, 개별 시스템의 취약점 및 위협요인의 변동정보를 실시간으로 반영할 수가 없다. 따라서. 본 논문에서는 네트워크 침입탐지 시스템과 취약점 분석 시스템의 탐지 정보들을 실시간으로 수집, 분석하여 네트워크 자산에 발생할 수 있는 위험의 가능성을 찾아내고, 정량적인 위험수준을 평가하는 시스템을 제안한다. 또한, 실험을 통해 시스템의 성능수준을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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