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- 저자 : 이윤수(Younsu Lee) (검색결과 3 건)
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코로나19에 따른 사이버위협 및 대응기술 동향 (보안관제와 침해대응 서비스를 중심으로)
이윤수(Younsu Lee),문형우(Hyeongwoo Moon),박건량(Gunyang Park),김태용(Taeyong Kim),송중석(Jungsuk Song) 한국정보보호학회 2021 情報保護學會誌 Vol.31 No.5
코로나19 팬데믹은 현실뿐만 아니라 사이버 공간에도 지대한 영향을 미쳤다. 재택근무와 비대면(온라인) 회의 뿐만 아니라 온라인 게임/쇼핑과 스트리밍 서비스 등과 같이 네트워크를 활용한 서비스의 이용자가 급증하였으며, 이로 인해 사이버 공간은 더욱 활성화되고 확장되었다. 그러나 사이버 공간의 확장은 이를 대상으로 하는 사이버 공격들도 함께 증가시켰으며, 그 피해규모 또한 증가하고 있어 대응방안 마련이 매우 시급한 상황이다. 본 논문에서는 코로나19 팬데믹 영향에 따른 사이버공격 동향을 살펴보고, 실제 사이버위협을 탐지 · 대응하는 보안관제, 침해대응 실무현장에서 발생하는 사이버위협을 분석해 사이버위협 동향 변화를 확인해 본다. 또한, 대응기술로서 인공지능과 설명가능 인공지능 기반 정보보호 연구 · 개발에 대해 소개한다.
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김동근,최인수,류영현,허창석,이윤수,Kim, Donggeun,Choi, Insoo,Ryu, Younghyun,Huh, Changseok,Lee, Younsu 한국응용곤충학회 2013 한국응용곤충학회지 Vol.52 No.4
전국의 콩밭에서 274점의 토양을 채집하여 식물기생성 선충의 종류와 밀도를 조사하였다. 콩씨스트선충은 제주도를 제외한 전국의 모든 토양에서 발견되었으며 검출율은 38%(25-51%)였고 씨스트 밀도는 토양 $300cm^3$ 당 평균 46개(1-500)로 중요도 1등급으로 분류하였다. 뿌리혹선충(Meloidogyne spp.)의 검출율은 약 13%였는데, 경남, 전남, 제주 등 남부지역에서 높은 검출율(16-44%)을 보여 중요도 2등급으로 분류하였다. 내부기생성 선충인 뿌리썩이선충(Pratylenchus spp.)은 경기, 강원 등 북부지역에서 검출율(10-13%)이 높아지는 경향으로 중요도 3등급으로 분류하였다. 나선선충류인 Helicotylenchus는 특히 제주에서 검출율과 밀도가 높았는데(62%, 토양 $300cm^3$당 평균 571마리), 제주도는 국내 나물콩의 주산지로 앞으로 나선선충이 나물콩에 피해를 주기 않을까 우려되며 중요도 4등급으로 분류하였다. 위축선충류인 Tylenchorhynchus, 침선충류인 Paratylenchus, 주름선충류인 Criconema, Criconemoide, Mesocriconema, Ogma, 검선충류인 Xiphinema, 궁침선충류인 Paratrichodorus, Trichodorus 등은 국내 콩밭에서는 밀도와 검출율이 낮음으로 중요도 5등급으로 분류하였다. 다음의 선충들은 콩에 대한 피해가 확인되지 않았음으로 콩 기생성선충 목록에서 제외하고자 한다.; 식이성이 토양 조균류인 Tylenchus, Aphelenchus, 잎선충류의 Aphelenchoides, 줄기구근선충인 Ditylenchus, 벼뿌리선충, Hirschmanniella immamuri, 그 외 꼬리주름선충 Basiria graminophila, 곤봉선충류인 Psilenchus, Pseudhalenchus 등은 콩밭에서 드물게 발견이 되고 콩에 대한 피해는 알려져 있지 않음으로 콩 기생성선충 목록에서 제외하였다. 창선충 Hoplolaimus tylenchiformis는 콩에 상당한 피해를 끼치는 선충이나 표본미확인 상태임으로 콩 기생성선충 목록에서 제외하였다. 지금까지 국내 콩밭에서 총 26속 41종의 식물기생성선충이 보고되었는데, 이번 연구에서 선충 종류별 콩에 대한 중요도를 검토하고 우리나라 콩 식물기생성선충을 16속 30종으로 정리하였다. 국내 주요 콩 기생선충의 중요 우선순위는 1) 콩씨스트선충, 2) 뿌리혹선충, 3) 뿌리썩이선충으로 생각되며 4) 제주지역의 나물콩은 나선선충의 피해에 대한 검토가 필요하다. Plant parasitic nematodes were isolated from 274 soil samples collected from soybean fields in Korea. Nematode importance rating in soybean is proposed based on this study and by reviewing other reports. Soybean cyst nematode, Heterodera glycines is the most important nematode species and rated as $1^{st}$ because it detected from 38%(range 25-51%) of soil samples with high density except Jeju province. Root-knot nematode, Meloidogyne spp. is rated $2^{nd}$ and is more widely distributed in southern provinces, Gyeongnam, Jeonnam, and Jeju province (detection rate ranged 16-44%). Pratylenchus is rated $3^{rd}$ and is more frequently detected from northern provinces such as Gyeonggi and Gangwon (detection rate ranged 10-13%). Helicotylenchus is rated $4^{th}$ and is particularly important in Jeju province (detection rate is 62% and numbers averaged 571 nematodes/$300cm^3$ soil), which is the main production area for sprouting soybean in Korea. Tylenchorhynchus, Paratylenchus, Criconema, Criconemoide, Mesocriconema, Ogma, Xiphinema, Paratrichodorus, and Trichodorus occur in low frequency and density, thus they are rated to $5^{th}$. We propose to delete following nematode genus from the list of soybean parasitic nematode in Korea because their parasitism on soybean is unconfirmed or negligible; Tylenchus, Aphelenchus, Aphelenchoides, Ditylenchus, Hirschmanniella immamuri, Basiria graminophila, Psilenchus, and Pseudhalenchus. Therefore, we revised 30 species in 16 genera as soybean parasitic nematodes in Korea. Importance rating is $1^{st}$ Heterodera glycines, $2^{nd}$ Meloidogyne spp., $3^{rd}$ Pratylenchus spp. and $4^{th}$ Helicotylenchus spp. especially in Jeju province.
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다크넷 트래픽의 목적지 포트를 활용한 블랙 IP 탐지에 관한 연구
박진학(Jinhak Park),권태웅(Taewoong Kwon),이윤수(Younsu Lee),최상수(Sangsoo Choi),송중석(Jungsuk Song) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.4
인터넷은 우리나라의 경제·사회를 움직이는 중요한 인프라 자원이며 일상생활의 편리성·효율성을 제공하고 있다. 하지만, 인터넷 인프라 자원의 취약점을 이용하여 사용자를 위협하는 경우가 발생한다. 최근에 지속적으로 지능적이고 고도화된 새로운 공격 패턴이나 악성 코드들이 늘어나고 있는 추세이다. 현재 신 · 변종 공격을 막기 위한 연구로 다크넷이라는 기술이 주목받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP 주소들의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 신규 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구는 다크넷에 수집된 트래픽의 포트 정보를 기반한 통계 데이터를 추출하고 알려지거나 알려지지 않은 블랙 IP를 찾기 위한 알고리즘을 제시하였다. 국내 미사용 중인 IP 주소 8,192개(C클래스 32개) 다크넷 IP에서 3개월간(2016. 6 ~2016. 8) 총 827,254,121건의 패킷을 수집하였다. 수집된 데이터를 제시한 알고리즘 적용 결과, 블랙 IP는 6월 19건, 7월 21건, 8월 17건이 탐지되었다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 기존 알려진 공격들의 블랙 IP 탐지 빈도를 알 수 있고 잠재적인 위협을 유발할 수 있는 새로운 블랙 IP를 찾아낼 수 있다. The internet is an important infra resource that it controls the economy and society of our country. Also, it is providing convenience and efficiency of the everyday life. But, a case of various are occurred through an using vulnerability of an internet infra resource. Recently various attacks of unknown to the user are an increasing trend. Also, currently system of security control is focussing on patterns for detecting attacks. However, internet threats are consistently increasing by intelligent and advanced various attacks. In recent, the darknet is received attention to research for detecting unknown attacks. Since the darknet means a set of unused IP addresses, no real systems connected to the darknet. In this paper, we proposed an algorithm for finding black IPs through collected the darknet traffic based on a statistics data of port information. The proposed method prepared 8,192 darknet space and collected the darknet traffic during 3 months. It collected total 827,254,121 during 3 months of 2016. Applied results of the proposed algorithm, black IPs are June 19, July 21, and August 17. In this paper, results by analysis identify to detect frequency of black IPs and find new black IPs of caused potential cyber threats.
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