$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

커넥티드 의료기기 해킹 및 랜섬웨어 대응기술 동향
Security Technology Trends to Prevent Medical Device Hacking and Ransomware 원문보기

전자통신동향분석 = Electronics and telecommunications trends, v.36 no.5, 2021년, pp.21 - 31  

권혁찬 (네트워크.시스템보안연구실) ,  정병호 (네트워크.시스템보안연구실) ,  문대성 (네트워크.시스템보안연구실) ,  김익균 (정보보호연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Ransomware attacks, such as Conti, Ryuk, Petya, and Sodinokibi, that target medical institutions are increasing rapidly. In 2020, in the United States., ransomware attacks affected over 600 separate clinics, hospitals, and organizations, and more than 18 million patient records. The cost of these at...

주제어

#비침습적 보안   #의료기관 랜섬웨어   #의료기기 보안   #커넥티드 의료기기 해킹  

표/그림 (11)

참고문헌 (18)

  1. Comparitech, "Ransomware attacks on US healthcare organizations cost $20.8bn in 2020," Mar. 2021, https://www.comparitech.com/blog/information-security/ransomware-attacks-hospitals-data/ 

  2. 권혁찬, "의료사물인터넷(IoMT) 보안 기술 및 동향," ICT Conver gence Korea 2021, 2021. 3. 

  3. 권혁찬 외, "커넥티드 의료기기 보안 동향 및 이슈," 주간기술동향, 제1911호, 2019. 8. 

  4. A. James and M.B. Simon, "MEDJACK.3-Medical device hijack cyber attack evolve," in Proc. RSA Conf. (San Francisco, CA, USA), Feb. 2017. 

  5. Armis, "URGENT/11-Takeover of a Spacelabs Xprezzon patient monitor," 2019, https://www.youtube.com/watch?vtpSXr4XhQwM 

  6. Armis, "NAT slipstreaming v2.0," https://www.armis.com/research/nat-slipstreaming-v20/ 

  7. Paloalto Networks(zingbox), "IoT guardian for the healthcare industry," White paper, 2016. 

  8. Medigate, "Dedicated medical device-security platform," White paper, 2017. 

  9. L. Fernandez Maimo et al., "Intelligent and dynamic ransomware spread detection and mitigation in integrated clinical environments," Sensors, vol. 19, no. 5, 2019. 

    상세보기

  10. OpenICE, https://www.openice.info/ 

  11. C. Ma et al., "Analysis of multi-types of flow features based on hybrid neural network for improving network anomaly detection," IEEE Access, vol. 7, 2019, pp. 148363-148380. 

    상세보기 crossref

  12. P. Berezinski et al., "An entropy-based network anomaly detection method," J. Entropy. vol. 17, 2015, pp. 2367-2408. 

  13. FDA, "Premarket submissions for management of cybersecurity in medical devices," 2014. 

  14. FDA, "Postmarket management of cybersecurity in medical devices," 2016. 

  15. M. Zou et al., "Network phenotyping for network traffic classification and anomaly detection," in Proc. IEEE Int. Symp. Technol. Homeland Secur. (Woburn, MA, USA), oct. 2018, pp. 23-24. 

  16. A. Azmoodeh et. al., "Detecting crypto-ransomware in IoT networks based on energy consumption footprint," J. Ambient Intell. Humanized Comput. vol. 9, 2018, pp. 1141-1152. 

    상세보기 crossref

  17. R.H. Hwang et al., "An LSTM-based deep learning approach for classifying malicious traffic at the packet level," Appl. Sci. vol. 9, 2019. 

  18. B. Seri et al., "Pwned piper," White paper, Armis, 2021, https://www.armis.com/research/pwnedpiper 

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로