• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.173-179
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• 2022

The satellite navigation deception technology disturbs the navigation solution of the receiver by generating a deceptive signal simulating the actual satellite for the satellite navigation receiver mounted on the unmanned aerial vehicle, which is the target of deception. A single spoofing technique that creates a single deceptive position and velocity can be divided into a synchronized spoofing signal that matches the code delay, Doppler frequency, and navigation message with the real satellite and an unsynchronized spoofing signal that does not match. In order to generate a signal synchronized with a satellite signal, a very sophisticated and high precision signal generation technology is required. In addition, the current position and speed of the UAV equipped with the receiver must be accurately detected in real time. Considering the detection accuracy of the current radar technology that detects small UAVs, it is difficult to detect UAVs with an accuracy of less than one chip. In this paper, we assume the asynchrony of a single spoofing signal and propose a region defense technique using multiple spoofing signals.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제5권4호
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• pp.165-172
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• 2016

A Global Navigation Satellite System (GNSS), which is typically exemplified by the Global Positioning System (GPS), employs a open signal structure so it is vulnerable to spoofing electronic attack using a similar malicious signal with that used in the GPS. It is necessary to require a spoofing test evaluation environment to check the risk of spoofing attack and evaluate the performance of a newly developed anti-spoofing technique against spoofing attacks. The present paper proposed a simulation method of spoofing environment based on simulator that can be implementable in a test room and analyzed the spoofing simulation performance using commercial GPS receivers. The implemented spoofing simulation system ran synchronized two GPS simulator modules in a single scenario to generate both of spoofing and GPS signals simultaneously. Because the signals are generated in radio frequency, a commercial GPS receiver can be tested using this system. Experimental test shows the availability of this system, and anti-spoofing performance of a commercial GPS receiver has been analyzed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2424-2441
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• 2012

In this paper, we propose a fake iris detection method that combines the optical and textural features of the human eye. To extract the optical features, we used dual Purkinje images that were generated on the anterior cornea and the posterior lens surfaces based on an analytic model of the human eye's optical structure. To extract the textural features, we measured the amount of change in a given iris pattern (based on wavelet decomposition) with regard to the direction of illumination. This method performs the following two procedures over previous researches. First, in order to obtain the optical and textural features simultaneously, we used five illuminators. Second, in order to improve fake iris detection performance, we used a SVM (Support Vector Machine) to combine the optical and textural features. Through combining the features, problems of single feature based previous works could be solved. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.133%.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.580-586
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• 2017

빅데이터 서비스 환경 구축과 서비스에는 클라우드 기반의 네트워크 기슬과 정보 접근의 효율성 개선을 위한 클러스터링 기술이 함께 요구된다. 이러한 클라우드 기반의 네트워크와 클러스터링 환경은 다양하고 가치있는 정보를 실시간으로 제공 할 수 있기 때문에, 불법적인 접근을 시도하는 공격자들의 집중적이 표적이 될 수 있다. 특히 IP 스푸핑을 시도하는 공격자들은 클러스터링을 구성하고 있는 상호 신뢰 호스트들의 정보를 분석하여, 클러스터 내에 존재하는 시스템으로 직접 공격을 시도할 수 있다. 그러므로 불법적인 공격에 대한 빠른 탐지와 대응이 필요하며, 기존의 단일 시스템에서 구축하여 운용하는 보안시스템 보다 강화된 보안정책이 요구된다고 할 것이다. 본 논문은 이러한 네트워크 환경에서의 불법적인 공격 발생에 능동적인 대응 및 효율적인 정보 서비스가 가능 할 수 있도록 라우팅 패턴 변화를 추적하여 탐지 정보로 활용하였다. 아울러 탐지 과정에서 발생하는 라우팅 정보에 기반한 단계별 암호화를 통하여 재설정을 위한 잦은 정보 서비스의 단절이 발생하지 않으면서 안정적인 서비스 정보의 관리가 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.412-414
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• 2005

Because a sensor node must operate on a tiny battery, the goal to eliminate energy inefficiencies leads the current researchers excavating for new techniques to advocate. As sensor networks edge closer towards wide spread deployment, security issues become a central concern. So far much research has focused on making sensor networks feasible and useful, and has not concentrated much on security issues especially computationally inexpensive techniques. In this paper we introduce a simple scheme relying on one-way hash-functions that greatly enhances location privacy by changing traceable identifiers on every read getting by with only a single, unreliable message exchange. Thereby the scheme is safe from many threats like eavesdropping, message interception, spoofing, and replay attacks.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.47-55
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• 2019

최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1007-1017
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• 2019

현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.