블록암호 Zorro는 AES와 비슷한 연산과정을 거치나 S-box 개수를 줄여 부채널 공격에 대비한 마스킹을 구현 비용을 줄일 수 있게 설계되었다. 하지만 마스터키를 라운드키로 그대로 사용하기 때문에 연관키 차분공격 관점에서 취약하다. 본 논문에서는 Zorro의 연관키 차분특성을 이용해 키 복구 공격을 보인다. 또한 안전성이 증명된 12가지의 PGV 모델을 Zorro를 기반으로 할 때 블록암호의 연관키 차분 특성이 해시함수 충돌쌍 공격에 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고 실제 충돌쌍을 제시한다.
최근의 사이버 공격 위협 트렌드는 기업 또는 개인의 중요 정보 자산을 탈취하기 위해 기술적으로 광범위하게 해킹을 시도하는 방법과, 인간의 심리학적 요인을 겨냥한 사회공학(social engineering) 해킹 기법이 복합적으로 활용되는 '지능형 지속 위협 공격(APT)' 이 주를 이루고 있다. APT 공격 기법 중 가장 보편적으로 활용되는 스피어 피싱(spear phishing)은 약 90% 이상이 APT공격의 핵심 요소로 활용되며, 쉬우면서도 강력한 효과를 내는 해킹 기법으로 잘 알려져 있다. 사이버 보안 위협 방어를 위한 기존 선행 연구는 주로 기술적, 정책적 측면에 국한하여 접근하고 있다. 그러나 지능화된 해킹 공격에 맞서 선제적으로 대응하기 위해서는 사회공학 측면에서 기존과는 다른 관점의 연구가 필요하다. 본 논문은 스피어피싱 공격 사례를 중심으로 인간의 성격 유형(DISC)과 사이버 보안 위협간의 상호 연관성을 분석하고, 기존의 틀을 깨는 새로운 관점의 보안 위협 대응 방안에 대해 제안하고자 한다.
네트워크 대역폭 소모 위주로 발생했던 DDoS 공격이 최근에는 웹서비스 대상 응용계층에서의 DDoS 공격 위주로 발생하고 있다. 응용계층 DDoS 공격은 Source IP당 발생하는 트래픽이 감소하고 정상 사용자의 트래픽과 유사한 형태로 진화하고 있어 기존 Threshold 기반 탐지기법으로 대응하기 어렵다. 본 논문에서는 발생 가능한 Get Flooding의 모든 유형을 도시하고, 간단하면서도 강력한 3가지 대응 메커니즘을 제시한다. 특허, 제안된 메커니즘은 현재까지 발생한 모든 DDoS 공격도구를 탐지 및 차단할 수 있으며, 성능분석 결과 상용 환경에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.
As more users use mobile devices, shoulder surfing attacks have emerged as an important issue in security. According to research report, in fact, the result showed that about 30% of smartphone users are hit by shoulder surfing attacks. To this end, in this paper, we consider a shoulder surfing attack and propose a partially hidden password system to resistant to its attack. In order to help readers understand, we describe the proposed password system in more detail using one simple example. The core idea behind the proposed system is to place the user's password randomly in the specified grid instead of entering a password directly. As a result, even if an attacker makes a shoulder surfing attack to observe the password, the user can hide the preset password and defend against the attack. We also show how the security of the password system proposed in this paper is improved. In addition, even if there are consecutive shoulder surfing attacks, the security of the proposed password system is robust.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.123-130
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2021
Cybersecurity has been vital for decades and will remain vital with upcoming ages with new technological developments. Every new day brings advancement in technology, which leads to new horizons, and at the same time, it brings new security challenges. Numerous researchers around the globe are continuously striving hard to provide better solutions for the daily basis of new arising security issues. However, the challenges are always there. These challenges become new norms during the current Covid pandemic, where most industries, small industrial enterprises, education, finance, public sectors, etc. were under several attacks and threats globally. The hacker has more opportunities during the pandemic period by shifting most of the operations live. This research enlightened the several cybersecurity attacks and threats during this pandemic time globally. It provided the best possible recommendations to avoid them using the cyber awareness and with appropriately linked training. This research can provide a guideline to the above stated sector by identifying the related attacks.
최근 사물 인터넷에 대한 정보보호가 이슈화되면서 이에 적합한 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 IoT환경에 적합한 경량 대칭키 암호 알고리즘인 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)를 개발하였다. 본 논문에서는 LEA 암호에 대한 1차 전력 분석 방법들을 소개하고 이를 실험적으로 검증하였다. 그리고 1차 전력분석에 안전하도록 LEA를 설계하는 방법을 제안한다. 설계된 LEA 부채널 분석대응법의 효율성을 비교하기 위해 동일한 안전도를 제공하는 AES 부채널 대응법과 비교하였다.
스피어피싱 메일 공격은 특정 대상의 정보를 지속적으로 수집하여 이용하므로 지능적이고 새로운 공격 유형인 APT 공격이나 사회공학적 공격의 일환으로 공격 대상에 미치는 영향이 매우 크다. 스피어피싱 메일은 공격 대상, 목적, 수단 등이 스팸메일과 다르므로 보편적인 스팸메일 필터링 서비스 기능으로는 대응에 한계가 있다. 본 논문에서는 상대적으로 보안성이 취약한 중소기업을 대상으로 호스팅 메일 서비스를 제공하는 기업의 메일 보안 기능이 스피어피싱 메일 공격에 대응할 수 있는지를 분석한다. 분석 결과에 따르면, 스피어피싱 메일 공격 방식이 다양해짐에도 불구하고 제공하고 있는 메일 보안 서비스는 스팸메일을 포함한 메일 관리 수준에 머물러 있다고 판단할 수 있다. 분석 결과는 스피어피싱 메일 공격에 대한 체계적이고 효과적인 대응방안 도출을 위한 기초로 활용될 수 있다.
21세기 정보통신기술의 발달은 주요기반시설의 제어시스템에 초연결성과 초지능성을 갖게 하여 운용 효율성을 높였으나, 보안 취약점을 증가시켜 해킹 위협에 노출되고 있다. 그중에서도 일상생활에 필수적으로 사용하는 전력을 공급하는 전력시스템은 국가 중요기반체계로서 사이버공격의 주요 표적이 되고 있다. 최근에는 전력시스템을 보호하기 위해서 다양한 보안체계를 개발하고 실전형 사이버공방훈련을 통해서 전력시스템의 안정성을 유지하고자 한다. 하지만, 사이버공격이 인공지능과 빅데이터 등의 첨단 ICT 기술과 접목되면서 기존의 보안체계로 지능화되고 있는 사이버공격을 방어하기가 쉽지 않게 되었다. 이러한 지능화되는 사이버공격을 방어하기 위해서는 지능형 사이버공격의 유형과 양상을 사전에 파악하고 있어야 한다. 본 연구에서는 첨단 ICT 기술과 접목된 사이버공격의 진화에 대해서 분석하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.127-133
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2021
Today, phishing attacks represent one of the biggest security threats targeting users of the digital world. They consist of an attempt to steal sensitive information, such as a user's identity or credit and debit card details, using various methods that include fake emails, fake websites, and fake social media messages. Protecting the user's security and privacy therefore becomes complex, especially when those users are children. Currently, children are participating in Internet activity more frequently than ever before. This activity includes, for example, online gaming, communication, and schoolwork. However, children tend to have a less well-developed knowledge of privacy and security concepts, compared to adults. Consequently, they often become victims of cybercrime. In this paper, the effects of security awareness on users who are children are investigated, looking at their ability to detect phishing attacks in social media. In this approach, two Experiments were conducted to evaluate the effects of security awareness on WhatsApp application users in their daily communication. The results of the Experiments revealed that phishing awareness training has a significant positive effect on the ability of children using WhatsApp to identify phishing messages and thereby avoid attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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