스테가노그라피
데이터 은닉 방법
1. 공간 영역에 데이터 은닉
2. 주파수 영역에 데이터 은닉
-> 비밀 데이터 존제 유무를 숨겨 해커의 공격 자체를 유발시키지 않음
: 비밀 통신 방법을 제공
[웹 상에서 스테가노그라피 기법을 이용한 안전한 데이터베이스 보안 구현]
웹 상에서 스테가노그라피 기법을 이용한 안전한 데이터베이스 보안 구현
인터넷의 활용이 증가하면서 우리는 많은 양의 정보를 서로 공유하고 있으며, 다양한 형태의 데이터를 저장하는 데이터베이스의 사용이 증가하고 있다. 인터넷에서 다수의 사용자가 자료를 공
www.kci.go.kr
=> 스테가노그라피 주제를 바탕으로 한 연구
[데이터셋]
https://www.kaggle.com/datasets/diegozanchett/digital-steganography
Digital Steganography
Using LSB, DCT and FFT techniques
www.kaggle.com
Car Hacking
[데이터셋]
https://www.ksecurity.or.kr/kisis/subIndex/384.do
주행 중인 자동차에 해킹 공격 등이 발생할 때 차량 내부 통신 (CAN, Controller Area Network) 트래픽을 수집한 데이터셋
1. 정상 주행중인 차량의 CAN 트래픽
2. 연구실에서 직접 개발한 DoS Attack, Fuzzy Attack, Impersonation Attack 등 3가지 공격 패턴을 실제 주행중인 자동차에서 실행하면서 수집한 CAN 트래픽
: 차량용 공격 패턴과 공격 시 CAN 트래픽이 공개된 사례가 없다는 점에서 희소성이 무척 높은 데이터셋
=> 두 가지 트래픽 비교분석 및 실제 주행 중인 차량이 공격 당했을 경우 정상 주행 중인 차량과의 can 트래픽 차이점
*CAN(Controller Area Network)은 차량 안에 ECUs(Electronic Control Units) 사이에 통신을 목적으로 개발
차량이 고급화됨에 따라 차량 내부에 사용되는 ECU의 개수가 늘어난다. 이로 인해 CAN 데이터의 전송량이 증가하고, CAN 버스 부하가 증가하여, 통신 오류 확률이 많아져 차량 안전성에 위협요소가 될 수도 있음
: 참고논문
https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002166301
'PROJECT > 인공지능과 정보보호' 카테고리의 다른 글
| IoT Attack Detection with Deep Learning (0) | 2022.12.05 |
|---|---|
| [네트워크 환경에서 악성 트래픽 탐지를 머신러닝 알고리즘 성능 비교] (0) | 2022.12.02 |