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- 저자 : 하등과 (검색결과 13 건)
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하등과,양대헌,이경희 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.3
최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다. 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다. Hyper Text Transfer Protocol(HTTP) is widely used in nearly every network when people access web pages, therefore HTTP traffic is usually allowed by local security policies to pass though firewalls and other gateway security devices without examination. However this characteristic can be used by malicious people. With the help of HTTP tunnel applications, malicious people can transmit data within HTTP in order to circumvent local security policies. Thus it is quite important to distinguish between regular HTTP traffic and tunneled HTTP traffic. Our work of HTTP tunnel detection is based on Support Vector Machines. The experimental results show the high accuracy of HTTP tunnel detection. Moreover, being trained once, our work of HTTP tunnel detection can be applied to other places without training any more.
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Detect H1TP Tunnels Using Support Vector Machines
하등과,양대헌,이경희,He, Dengke,Nyang, Dae-Hun,Lee, Kyung-Hee Korea Institute of Information Security and Crypto 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.3
최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬 보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다. Hyper Text Transfer Protocol(HTTP) is widely used in nearly every network when people access web pages, therefore HTTP traffic is usually allowed by local security policies to pass though firewalls and other gateway security devices without examination. However this characteristic can be used by malicious people. With the help of HTTP tunnel applications, malicious people can transmit data within HTTP in order to circumvent local security policies. Thus it is quite important to distinguish between regular HTTP traffic and tunneled HTTP traffic. Our work of HTTP tunnel detection is based on Support Vector Machines. The experimental results show the high accuracy of HTTP tunnel detection. Moreover, being trained once, our work of HTTP tunnel detection can be applied to other places without training any more.
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하등과(DengKe Ha),김기태(KiTae Kim),양대헌(DaeHun Nyang),이경희(KyungHee Lee) 한국정보보호학회 2010 정보보호학회논문지 Vol.20 No.5
연결불가능성(unlinkability)과 추적불가능성(traceability)은 그룹서명이 만족해야 하는 기본적인 요구사항이다. 본 논문에서 최근 Lee등과 Zhu등에 의해서 제안된 두 그룹 서명기법들이 갖는 취약점을 분석하였다. Lee등의 기법은 합법적인 서명자가 생성한 서명을 검증할 수 없는 설계상의 치명적인 문제를 갖고 있으며, 검증과정이 안고 있는 문제와 별개로 동일한 서명자가 생성한 서명을 항상 링크할 수 있음을 보인다. 또, Zhu등의 그룹서명기법에서 그룹의 관리자가 추적할 수 없도록 서명을 생성하는 것이 가능함을 보이고, 저자들의 주장과 달리, 그들의 기법이 전방향 안전성을 만족하지 않음을 보인다. Unlinkability and traceability are basic security requirements of a group signature scheme. In this paper, we analyze two recent group signature schemes, Lee et al.'s scheme and Zhu et al.'s scheme. We show that Lee et al.’s scheme does not work correctly. Further, it fails to meet unlinkability, that is, anyone who intercepts or receives group signatures are able to check if they are from the same signer. We also show that Zhu et al.'s scheme is unable to satisfy traceability, that is, a malicious group member can generate valid group signatures that cannot be opened. Moreover, once becoming group member, the malicious group member will never be revoked from group. Besides, Zhu et al.'s scheme fails to satisfy forward security, a requirement claimed by authors.
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Detect HTTP Tunnels Using Support Vector Machines
Dengke He(하등과),DaeHun Nyang(양대헌),KyungHee Lee(이경희) 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.3
최근 모든 네트워크에서 사용자가 웹 페이지에 접근할 때 HTTP가 폭넓게 사용되기 때문에 HTTP 트래픽은 방화벽과 다른 게이트웨이 보안 장치를 통과할 때 보통 별도의 검사 절차 없이 로컬 보안 정책에 의해서 통과된다. 하지만 이러한 특성은 악의적인 사람에 의해 사용될 수 있다. HTTP 터널 응용 프로그램의 도움으로 악의적인 사람은 로컬보안 정책을 우회하기 위해 HTTP로 데이터를 전송할 수 있다. 따라서 보통의 HTTP 트래픽과 터널링된 HTTP 트래픽을 구별하는 것은 아주 중요하다. 우리는 터널링된 HTTP 트래픽을 검출하는 통계적인 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 방법은 사이트 독립적이기 때문에 지역적 제약을 갖지 않는다. 우리가 제안한 방법은 한 번의 학습만으로도 다른 사이트에 적용될 수 있다. 게다가 우리의 방법은 높은 정확도로 터널링된 HTTP 트래픽을 검출할 수 있다. Hyper Text Transfer Protocol(HTTP) is widely used in nearly every network when people access web pages, therefore HTTP traffic is usually allowed by local security policies to pass though firewalls and other gateway security devices without examination. However this characteristic can be used by malicious people. With the help of HTTP tunnel applications, malicious people can transmit data within HTTP in order to circumvent local security policies. Thus it is quite important to distinguish between regular HTTP traffic and tunneled HTTP traffic. Our work of HTTP tunnel detection is based on Support Vector Machines. The experimental results show the high accuracy of HTTP tunnel detection. Moreover, being trained once, our work of HTTP tunnel detection can be applied to other places without training any more.
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