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망분리 네트워크 상황에서 사이버보안 취약점 실시간 보안관제 평가모델
이동휘,김홍기,Lee, DongHwi,Kim, Hong-Ki 한국융합보안학회 2021 융합보안 논문지 Vol.21 No.1
When the security monitoring system is performed in a separation network, there is little normal anomaly detection in internal networks or high-risk sections. Therefore, after the establishment of the security network, a model is needed to evaluate state-of-the-art cyber threat anomalies for internal network in separation network to complete the optimized security structure. In this study, We evaluate it by generating datasets of cyber vulnerabilities and malicious code arising from general and separation networks, It prepare for the latest cyber vulnerabilities in internal network cyber attacks to analyze threats, and established a cyber security test evaluation system that fits the characteristics. The study designed an evaluation model that can be applied to actual separation network institutions, and constructed a test data set for each situation and applied a real-time security assessment model. 망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.
전력망에서의 다양한 서비스 거부 공격 탐지 위한 특징 선택 방법
이동휘,김영대,박우빈,김준석,강승호,Lee, DongHwi,Kim, Young-Dae,Park, Woo-Bin,Kim, Joon-Seok,Kang, Seung-Ho 한국전력공사 2016 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.2 No.2
인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다. Network intrusion detection system based on machine learning method such as artificial neural network is quite dependent on the selected features in terms of accuracy and efficiency. Nevertheless, choosing the optimal combination of features, which guarantees accuracy and efficienty, from generally used many features to detect network intrusion requires extensive computing resources. In this paper, we deal with a optimal feature selection problem to determine 6 denial service attacks and normal usage provided by NSL-KDD data. We propose a optimal feature selection algorithm. Proposed algorithm is based on the multi-start local search algorithm, one of representative meta-heuristic algorithm for solving optimization problem. In order to evaluate the performance of our proposed algorithm, comparison with a case of all 41 features used against NSL-KDD data is conducted. In addtion, comparisons between 3 well-known machine learning methods (multi-layer perceptron., Bayes classifier, and Support vector machine) are performed to find a machine learning method which shows the best performance combined with the proposed feature selection method.
혐오, 고통, 불안 : 아도르노 반유대주의론의 감정적 토대
이동휘 ( Lee Donghwi ) 한국미학회 2020 美學 Vol.86 No.2
유대인 혐오에 대한 아도르노의 견해는 인종 혐오의 정서적 기초에 특히 주목한다. 이 논문은 이를 ‘정신분석학적 반유대주의론’이라고 규정하고, 아도르노의 이론적 동기를 파악함과 함께 그가 주목한 인종 혐오의 정서적 토대를 재구성하기를 목표로 한다. 아도르노는 마르크스와 그의 동료 비판이론가들이 취하는 사회과학적, 합리주의적 관점으로부터 방향을 돌려, 혐오가 지닌 고통의 본성에 집중한다. 아도르노의 이러한 전회는 ‘정신분석학적 사회심리학’이라는 그의 방법론에 기반한다. 그것에 따르면, 사회이론은 본래 정신분석학을 통한 보완을 요청하며, 여기서 정신분석학은 사회 속 개인이 겪는 외상과 교란을 참된 대상으로 삼는다. 이어서 이 논문은 증상-불안-욕동의 프로이트적 메커니즘을 참조하여 혐오에 대한 아도르노의 분석을 해명한다. 그의 목표는 혐오가 ‘주체가 통제할 수 없는 이디오진크라지’라는 전통적 편견을 반박하는 것이다. 따라서 그는 이디오진크라지적 혐오를 증상으로 규정함으로써 그것의 인과적 연쇄를 드러낸다. 즉, 인종 혐오의 주요 원인은 미메시스 충동의 억압과 지배로부터 주체가 느끼는 불안에서 발견할 수 있다. 이 논문은 아도르노의 정신분석학 수용이 그의 사회이론에서 무엇을 성취하는지를 평가한다는 점에 의의가 있다. 하지만 여전히 정신분석학적 반유대주의론이 억압적인 혹은 ‘반유대주의적인’ 문화에 대한 추가적인 분석을 요청한다는 점도 확인할 것이다. Adorno’s view on Jew-hatred, which can be called ‘psychoanalytic theory of antisemitism’, gives particular attention on the affective foundation of racial hate. But since his argument―however timely it now seems―is not clearly understood, this paper aims to examine the motivation of this theory and to reconstruct its foundation which revolves around a series of affects. Adorno takes turn against the socialized, rationalist view on racial hate which Marx and his peer Critical Theorists take, and focuses more on its nature as suffering(Leiden). This turn is based on his methodology called psychoanalytic socio-psychology, which assumes that social theory, in definition, requires to be supplemented by psychoanalysis and this psychoanalysis in question above all scrutinizes trauma and disturbance from which each individual in society suffers. Based on such methodology, this paper clarifies his argument utilizing freudian mechanism of symptom-anxiety-impulse. Adorno’s goal is to refute the conventional, apologetic prejudice that to hate something is to suffer from uncontrollable idiosyncrasy against an non-identifiable object. After redefining idiosyncratic hate as symptom, Adorno rightly exposes its causal series, which argues that racial hate can find its primary cause in anxiety of the subject whose mimetic impulse is repressed and dominated by society. Eventually this paper tries to show what Adorno’s reception of psychoanalysis achieves in his social theory and why he still cannot but call for additional analysis on repressive, ‘antisemitic’ culture.
이동휘(Donghwi Lee),김양수(Yangsoo Kim),허건수(Kunsoo Huh),손영섭(Youngsup Son) 한국자동차공학회 2010 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2010 No.11
A design algorithm for the adaptive cruise control system is proposed using the flexible relative distance. The current ACC systems use only the preceding car as the target vehicle. In this case, an accident can be occurred by a sudden cutin vehicle or sudden switching of the primary target gives a driver and passengers an unpleasant feeling. In this study, the ACC system is proposed by considering the flexible relative distance between ego vehicle and target vehicle. The relative distance between ego vehicle, surround vehicles and preceding vehicle is generated by relative speed and ego vehicle’s speed. This system can overcome the limitations of the current ACC, such as side collision and unpleasant feeling of a driver and passengers. The performance of the proposed system is verified with the commercial software.