최근 초고속 통신망을 이용한 인터넷의 대중화와 더불어 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래가 활발해지고 있다. 특히 인터넷을 통한 MP3 데이터 등의 멀티미디어 컨텐츠의 유통은 많은 연구의 대상이 되고 있다. 하지만 기존의 AOD(Audio On Demand) 시스템들은 실질적인 불법 복제방지와 저작권 보호에 미흡한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공개키 기반 구조(PKI: Public Key Infrastructure)에 기초하여 실질적인 불법복제방지와 저작권을 보호하는 AOD 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 공개키를 이용하여 MP3 데이터를 전송함으로써 전송 도중 제 3자로부터의 공격에 대응할 수 있고, 정당한 사용자 외에는 MP3 데이터를 사용하지 못하도록 함으로써 사용자와 판매자의 권리를 보장한다.
공격 대상 소프트웨어의 취약점을 악용한 사이버 공격이 급속히 증가하여 왔다. 그러나, 이러한 취약점을 탐지하고 대처하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업이다. 이 문제를 효과적으로 대응하기 위하여, 본 논문에서는 실행코드 상에서의 체계적인 보안 취약점 분석 프로세스 방법론을 제시한다. 구체적으로, 본 연구진은 기존 취약점을 웹 환경 유무, 대상 소프트웨어 특성 등을 고려하여 분류하고 취약점 리스트 및 범위를 결정하는 접근법을 택하였다. 향후 연구 방향으로는 현재 도출된 방법론을 좀 더 구체화하고 검증하는 과정이 필요하다.
웹 서비스를 이용하는 대상이 사람인지 아닌지를 구분하기 위해 주로 사용되는 캡차는 초기 단순한 문자열을 보고 입력하는 것을 시작으로 계속하여 발전해왔다. 지금까지 다양한 종류의 캡차가 제안되었으나 아직까지는 대부분의 사이트에서 편의상 간단한 문자 기반의 캡차가 널리 쓰이고 있다. 이 논문에서는 한국에서 검색을 하는 사용자 중 70%이상이 이용하는 네이버에서 사용하고 있는 캡차를 새로운 글자 분리 방법을 이용해 공격함으로써 해당 캡차의 취약성을 검증해 보았다. 실험 결과, 총 1000번 중 938번을 성공해서, 네이버의 캡차 방식이 논문에서 제시된 공격에 의해 안전하지 않음을 입증하였다.
악성코드란 해커가 악의적인 목적을 위하여 작성이 되어있는 실행 가능한 코드의 통칭으로써 자기복제 능력과 감염 대상 유무에 따라 바이러스, 웜, 트로이목마 등으로 분류된다. 주로 웹페이지 검색이나 P2P사용, 셰어웨어를 사용 할 때 등, 이런 상황에서 침투가 많이 발생이 되고 있다. 악성코드로 공격을 당하게 되면 이메일이 자동으로 발송이 된다거나, 시스템 성능 저하, 개인 정보 유출 등의 피해를 입게 된다. 이번에 악성코드를 소개 하면서 악성코드에 관련된 내용들을 설명하고 대응책을 알아본다. 그리고 향후 연구방향에 대해서도 생각해본다.
본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웡 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안 기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 강제 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.
최근의 사이버 공격은 보안패치가 발표되기 이전의 보안취약점을 악용하는 제로 데이(Zero Day) 공격, 웹 사이트를 대상으로 한 공격이 주를 이루고 있다. 이러한 공격은 소프트웨어 자체에 내장된 보안취약점을 이용하는 것이 대부분으로, 특히나 소스코드의 보안취약점을 이용한 사이버 공격은 보안장비로는 대응이 어려운 특성을 가진다. 따라서 이러한 공격을 예방하기 위해 소프트웨어를 구현하는 단계에서부터 보안취약점을 배제 시켜야한다. 본 논문에서는 구현단계에서부터 보안위협을 해소하는 Secure Coding 가이드 지원 도구를 설계하고자 한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.288-294
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2021
There are various ways to be infected with malicious code due to the increase in Internet use, such as the web, affiliate programs, P2P, illegal software, DNS alteration of routers, word processor vulnerabilities, spam mail, and storage media. In addition, malicious codes are produced more easily than before through automatic generation programs due to evasion technology according to the advancement of production technology. In the past, the propagation speed of malicious code was slow, the infection route was limited, and the propagation technology had a simple structure, so there was enough time to study countermeasures. However, current malicious codes have become very intelligent by absorbing technologies such as concealment technology and self-transformation, causing problems such as distributed denial of service attacks (DDoS), spam sending and personal information theft. The existing malware detection technique, which is a signature detection technique, cannot respond when it encounters a malicious code whose attack pattern has been changed or a new type of malicious code. In addition, it is difficult to perform static analysis on malicious code to which code obfuscation, encryption, and packing techniques are applied to make malicious code analysis difficult. Therefore, in this paper, a method to detect malicious code through dynamic analysis and static analysis using Trojan-type Downloader/Dropper malicious code was showed, and suggested to malicious code detection and countermeasures.
소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.619-630
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2015
본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.
인터넷과 같이 신뢰할 수 없는 네트워크를 통한 통신에서 비밀성과 무결성 뿐만 아니라 원거리 사용자 인증은 시스템의 보안에서 중요한 부분이다. 그러나 사용자 인증정보로서 인간이 기억할 수 있는 패스워드의 사용은 패스워드의 선택범위가 사용자의 기억에 제한 받는 낮은 비도(Entropy) 때문에 공격자의 오프라인 사전공격에 취약하다. 본 논문은 원거리 사용자 인증과 키 교환에 적합한 새로운 패스리드 인증 및 키 협상 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 오프라인 사전공격을 예방할 수 있으며 공격자에게 패스워드가 노출되더라도 이전 세션의 복호화나 이후 세션키의 손상에 영향을 미치지 않는 PFS(Perfect Forward Secrecy)를 제공한다. 또한 사용자의 패스워드가 서버의 패스리드 데이타베이스 파일에 순수하게 패스워드 자체로 저장되지 않기 때문에 공격자가 패스워드 데이타베이스를 획득하더라도 직접적으로 프로토콜의 안전성을 손상하지 않으며 직접 서버에 접근을 요청할 수 없다. 또한 PKI 및 키서버와 같은 제3의 신뢰기관을 이용하지 않기 때문에 단순인증에 적합하다. 따라서 이 프로토콜은 웹을 통한 홈뱅킹이나 사용자의 모바일 환경이 요구되는 셀룰러 폰, telnet이나 ftp와 같은 로긴 시스템, 기존 패스워드를 이용한 인증시스템 개선 등의 어플리케이션에 유용한 인증형태를 제공하며 인증정보가 장기간 저장될 필요성이 있어 위험하거나 실용적이지 못한 경우와 SSL(Secure-Sockets Layer), SET(Secure Electronic Transactions), IPSEC(Internet Protocol Security Protocol) 서비스에 추가될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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