디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
무선 프로토콜 자동 분석기 연구 및 개발
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.8.852
자동 프로토콜 역공학이란 비공개 프로토콜의 포맷, 의미, 파라미터를 자동적으로 분석하는 것을 의미한다. 자동 프로토콜 역공학은 네트워크 상에서 유포되는 악성코드를 탐지하기 위해 사용되거나 자체적으로 규약한 프로토콜에 대한 보안성, 적절성 검증을 위해 사용될 수 있다. 기존의 자동 프로토콜 역공학 관련 연구는 텍스트 기반 프로토콜과 유선 프로토콜을 대상으로 많이 진행되었다. 무선 기기가 증가함에 따라, 무선 프로토콜을 대상으로 한 프로토콜 자동 분석기 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 무선 프로토콜의 특성을 반영한 프로토콜 자동분석기 연구 및 개발을 진행하였다. 무선 프로토콜 분석을 위해 본 연구에서는 바이너리 단위로 메시지를 분석하였다. 유사한 메시지들끼리 군집화를 수행하기 위해 패킷 수집 시간 간격에 따른 가중치를 부여하여 메시지 거리를 계산하는 기법을 제안한다. 본 연구에서 제시한 기법을 통해 IEEE 802.11 프로토콜을 따르는 메시지를 수집하여 분석한 결과, 800개의 메시지들 중 95.1%의 메시지의 타입을 정확히 분류해낼 수 있었으며, 간결도는 3.6 이었다. 기존 프로토콜 자동 분석기인 Netzob을 이용하여 분석한 결과 정밀도는 92.1%, 간결도는 3.5로 본 논문에서 제안한 기법이 더 좋은 성능을 보인다.
대비 결합 CNN을 이용한 인공위성 사진 내 선박 탐지 정확도 향상 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.8.823
인공위성은 지상관측이나 통신, 해양, 방송 등의 임무를 가지며 인공위성 사진을 이용한 선박탐지는 해상 보안 및 교통 통제 등 쓰임새가 다양하다. 인공위성 사진의 특성은 지구 전역을 촬영하기 때문에 저장되는 데이터양이 많고 각 사진은 초고해상도로 크기가 매우 커 컴퓨터를 이용한 자동 선박 탐지가 필요하다. 기존 연구에서는 여러 딥러닝 모델을 이용하여 선박 탐지 연구를 진행하였지만, 인공위성 사진 특성으로 인한 처리속도가 문제되어 상대적으로 빠른 CNN 모델을 이용하여 연구가 진행되고 있다. 그러나 선박이 있는 선착장과 등대, 파도 등 여러 가지 요인으로 인해서 대부분 정확도와 성능을 높이는데 어려움을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 이미지 명암 대비 향상을 기존 CNN(Convolution Neural Network)에 접목해 정확도와 성능을 높인 모델을 제안한다. 또한, 학습 단계에서 선박 분류에 필요한 데이터의 양을 늘리기 위해 overlap과 rotation 기능을 이용하고 실제 인공위성 사진에서 탐지 속도를 줄이기 위해 탐지 최적화(window sliding)를 고려하여 자동화 탐지 기술을 구현한다. 식별된 선박 데이터는 다시 학습데이터로 사용하여 정확도를 높이고 실제 산업에서 사용할 수 있도록 구현한다.
IoT환경에서의 부하 균형을 이룬 네트워크 토폴로지 탐색
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.10.1071
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
