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최양서(Choi Yang-Seo),오진태(Oh Jin-Tae),장종수(Jang Jong-Soo),류재철(Ryu Jae-Cheol) 한국정보보호학회 2009 情報保護學會誌 Vol.19 No.5
지난 2009년 7월 7일부터 수차례에 걸쳐 청와대 및 다수의 중요 웹 사이트에 대해 분산서비스거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격이 시도되었다. 이 공격에서 사용된 공격 방법은 공격 트래픽의 형태와, 공격 수행을 위한 공격 네트워크의 구성 방법에 있어서 기존의 방법과는 다른 형태를 띠었고, 이로 인해 공격탐지 및 차단이 쉽게 이루어지지 않아, 피해가 매우 컸다. 이와 같이 최근에는 기존의 DDoS 공격 탐지 및 차단 기술로는 쉽게 탐지 및 차단할 수 없는 고도화된 분산서비스거부 공격이 시도되고 있으며, 그로 인한 피해가 커지고 있는 상황이다. 분산서비스거부 공격은 이미 2000년 이전부터 발생하여온 오래된 공격임에도 불구하고 아직까지 이를 효과적으로 차단하지 못하고 있는 것이다. 이는 전체 정보통신 운영환경과 분산서비스거부 공격의 전체 공격 프로세스에 대한 심도있는 분석을 통해 인터넷 전반에 걸친 거시적인 DDoS 공격 대응 방안을 모색하는 것이 아니라, 개개의 공격 형태를 탐지하고 차단할 수 있는 방법을 모색했기 때문이다. 이에, 본 논문에서는 과거부터 현재까지 DDoS공격이 어떻게 발전해 왔는지를 분석하고, 현재 발생하고 있는 분산서비스 거부 공격의 공격 체계와 공격 기법에 대한 복합적 분석을 통해 현재의 고도화된 분산서비스 거부 공격을 효과적으로 차단할 수 있는 분산서비스거부 공격 통합 대응체계를 제안한다.
사회공학적 공격방법을 통한 개인정보 유출기술 및 대응방안 분석
최양서(Yang-Seo Choi),서동일(Dong-Il Seo) 한국정보보호학회 2006 情報保護學會誌 Vol.16 No.1
개인정보 유출을 위한 공격이 발생하기 시작한 것은 이미 오래전이다. 이런 공격은 고도의 기술을 이용하여 사용자가 인지하지 못한 상황에서 시도되는 경우도 있었으나, 대부분의 경우, 정보보호에 대한 상식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 중요 정보를 직접 제공하게 만드는 사회공학적인 공격 방법이 주류를 이루었다. 이러한 사회 공학적인 공격 방법은 비록 매우 허술해 보이지만, 해커들 사이에서는 아직까지도 가장 쉽게 정보를 획득할 수 있는 방법표로 인식되고 있다. 최근에는 피싱(Phishing) 파밍(Pharming) 등과 같은 사회 공학적인 공격 방법과, 인터넷이라는 전자 매체, 그리고, 고도의 공격 기술 등이 복합적으로 적용된 개인정보 유출 공격이 시도되고 있다. 이에 본고에서는 개인정보 유출을 위해 시도되는 공격에는 어떠한 방법들이 있는지 알아보고, 이들이 사용하는 기술적인 공격 방법에 대해 분석하며, 이를 극복하기 위한 방안에 대해 살펴보기로 한다.
단방향 프로터콜 소프트웨어 퍼징을 제공하기 위한 퍼징 상태 판단 기능 설계
안개일 ( Gae-il An ),최양서 ( Yang-seo Choi ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
소프트웨어 보안 취약점을 찾는 기술로서 퍼징(Fuzzing)이 있다. 기존 퍼징 기술은 요구-응답형 프로토콜을 사용하는 소프트웨어를 대상으로 하기 때문에 응답 메시지가 없는 단방향 프로토콜에서는 퍼징을 수행할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 단방향 프로토콜 소프트웨어에서 퍼징을 수행하는데 필요한 퍼징 상태 판단 기능을 정의하고 설계한다.
심귀보(Kwee-Bo Sim),양재원(Jae-Won Yang),이동욱(Dong-Wook Lee),서동일(Dong-Il Seo),최양서(Yang-Seo Choi) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.5
최근 인터넷의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고, 유?무선 인터넷의 보급과 더불어 악의적인 사이버 공격의 시도와 성공이 급속하게 증가하고 있다. 이것은 점차 더 많은 문제를 야기할 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응하지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할수 있다. Recently, the trial and success of malicious cyber attacks has been increased rapidly with spreading of Internet and the activation of a internet shopping mall and the supply of an online internet, so it is expected to make a problem more and more. Currently, the general security system based on Internet couldn't cope with the attack properly, if ever, other regular systems have depended on common softwares to cope with the attack. In this paper, we propose the positive selection mechanism and negative selection mechanism of T-cell, which is the biological distributed autonomous system, to develop the self/non-self recognition algorithm, the anomalous behavior detection algorithm, and AIS (Artificial Immune System) that is easy to be concrete on the artificial system. The proposed algorithm can cope with new intrusion as well as existing one to intrusion detection system in the network environment.
심귀보(Kwee-Bo Sim),양재원(Jae-Won Yang),이동욱(Dong-Wook Lee),서동일(Dong-Il Seo),최양서(Yang-Seo Choi) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.1
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다. Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn't make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.