보고서 정보
주관연구기관 |
성균관대학교 SungKyunKwan University |
연구책임자 |
우사이먼성일
|
참여연구자 |
이상엽
,
Tariq Shahroz
,
전현성
,
Khalid Muhammad Hasam
,
전소원
,
강준형
,
김정호
,
김민하
|
보고서유형 | 1단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2020-11 |
과제시작연도 |
2020 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202100016292 |
과제고유번호 |
1711116064 |
사업명 |
에너지클라우드기술개발(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 |
2021-11-13
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키워드 |
사용자인증.지능형 보안.에너지 클라우드 보안.통합보안 플랫폼.침입탐지.이상 징후 탐지.개인정보보호.User Authentication.Intelligent Security.Energy Cloud Security.Integrated Defense System.Intrusion Detection.Anomaly Detection.Personal Information Protection.
|
초록
▼
본 세부는 차세대 지능형 고신뢰에너지 클라우드 통합보안 시스템 연구 및 개발을 위해 다음과 같은 세부목표에 따라 연구를 수행함.
○ 고신뢰에너지 클라우드 개발을 위해 보안성이 높고 사용자가 이용하고 쉬운 인증 및 접근 통제 시스템 개발
○ 사용자의 데이터, 전력량 사용 패턴, 그리고 프라이버시 보호 시스템 개발.
○ 보안성과 프라이버시 증대 및 신뢰성 강화를 위한 데이터에 기반을 둔 침입 및 공격 탐지(Intrusion Detection) 기술 연구.
○ 에너지 클라우드에서 이상 징후(Anomaly)를 예측 탐
본 세부는 차세대 지능형 고신뢰에너지 클라우드 통합보안 시스템 연구 및 개발을 위해 다음과 같은 세부목표에 따라 연구를 수행함.
○ 고신뢰에너지 클라우드 개발을 위해 보안성이 높고 사용자가 이용하고 쉬운 인증 및 접근 통제 시스템 개발
○ 사용자의 데이터, 전력량 사용 패턴, 그리고 프라이버시 보호 시스템 개발.
○ 보안성과 프라이버시 증대 및 신뢰성 강화를 위한 데이터에 기반을 둔 침입 및 공격 탐지(Intrusion Detection) 기술 연구.
○ 에너지 클라우드에서 이상 징후(Anomaly)를 예측 탐지할 수 있는 지능형 고신뢰 알고리즘 및 시스템 개발연구
○ 다른 연구와 통합화를 통해 고신뢰에너지 클라우드 시스템 고도화
○ 해당연도(2020) 논문게재 성과
● SCI급 논문게재 2편
● 해외 학술대회 6편
(출처 : 보고서 요약서 3p)
Abstract
▼
□ Purpose
The purpose of our research is to develop a highly secure and reliable privacy-preserving energy cloud authentication and access control system. The system must be research usable and secure to provide data protection across different domains over distributed energy resources (DER). It
□ Purpose
The purpose of our research is to develop a highly secure and reliable privacy-preserving energy cloud authentication and access control system. The system must be research usable and secure to provide data protection across different domains over distributed energy resources (DER). It will automatically generate exploits, attacks, and defenses from various attack scenarios. Moreover, our group performed research on data-driven anomaly and outlier detection algorithms for the Energy Cloud system. This enabled integration with other research areas to provide a highly secure and reliable energy cloud system.
□ Contents
To provide a highly secure energy cloud system, we research on usable and secure password authentication system. To be concise, our group conducted research on user interaction with the Energy Cloud and other smart meters and IT devices to come up with an effective access control mechanism to be concise. We aim to develop an end-to-end authentication system and security mechanism to protect users’ personal information and privacy to secure the Energy Cloud network platform. These authentication and access control mechanisms will work across distributed energy resources between different domains. We also performed research on different attack scenarios that can occur at various resources (core, edge, network, energy server, user application, IoT device, Smart Meter, etc.), and our developed end-to-end authentication system can secure the Energy Cloud network platform effectively. Our research also involves the automatic attack detection monitoring system that automatically monitors the security status and vulnerability. We will develop a data-driven detection algorithm, such as intrusion detection and data-driven anomaly detection systems, to prevent catastrophic damage in the Cyber-Physical Systems such as the Energy Cloud.
□ Development results
○ Keeyoung Kim, Byeongrak Seo, Sang-Hoon Rhee, Seungmoon Lee, and Simon S. Woo*, "Deep Learning for Blast Furnaces: Skip-Dense Layers Deep Learning Model to Predict the Remaining Time to Close Tap-holes for Blast Furnaces", CIKM'19, Beijing, China, Nov, 2019. (Acceptance rate=21%, BK Computer Science IF=3)
○ Hyeon Seong Jeon, Young Oh Bang, and Simon S. Woo*, "FakeTalkerDetect: Effective and Practical Realistic Neural Talking Head Detection with a Highly Unbalanced Dataset", 10th International Workshop on Human Behavior Understanding (HBU), held in conjunction with ICCV'19 Nov, 2019 - Seoul, S. Korea
○ Hyuk-ki Shin, Woomyo Lee, Jeong-Han Yun, and Hyoungchun Kim, "HAI 1.0: HIL-based Augmented ICS Security Dataset", 13th USENIX Workshop on Cyber Security Experimentation and Test, 2020.
○ Won-seok Hwang, Jeong-Han Yun, Jonguk Kim, and Hyoungchun Kim, "Time-Series Aware Precision and Recall for Anomaly Detection - Considering Variety of Detection Result and Addressing Ambiguous Labeling", CIKM'19: Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 2019.
○ Shahroz Tariq, Sangyup Lee, and Simon S. Woo*, "CANTransfer -- Transfer Learning based Intrusion Detection on a Controller Area Network using Convolutional LSTM Network," The 35th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), Brno, Czech Republic, March 2020.
○ Jihye Woo, Ji Won Choi, Soyoon Jeon, Joon Han, Hyoungshick Kim, and Simon S. Woo*, "Tale of Two Browsers: Understanding Users' Web Browser Choices in South Korea", AsiaUSEC, Feb. 2020
○ Hyeonseong Jeon, Youngoh Bang, and Simon S. Woo*, “FDFtNet: Facing Off Fake Images using Fake DetectionFine-tuning Network”, SEC 2020 International Conference on Information Security and Privacy Protection (IFIP-SEC), Solvenia, Sept 2020
○ Simon S. Woo*, Hanbin Jang, Woojung Ji and Hyoungshick Kim, "(Short paper) I've Got Your Packages: Harvesting customers' delivery order data using package tracking number enumeration attacks", The 29th Web Conference (WWW), Taipei, Taiwan, 2020 (BK Computer Science IF=3, Acceptance Rate=19%)
○ Simon S. Woo*, "How do we Create a Fantabulous Password?", The 29th Web Conference (WWW), Taipei, Taiwan, 2020 (BK Computer Science IF=4, Acceptance Rate=19%)
○ Hasam Khalid and Simon S. Woo*, "OC-FakeDect: Classifying Deepfakes Using One-class Variational Autoencoder", Workshop on Media Forensics, CVPR 2020, Monday, 15th June 2020, Seattle, USA (PDF)
○ Shahroz Tariq, Sangyup Lee, Huy Kang Kim, and Simon S. Woo*, "CAN-ADF: The Controller Area Network Attack Detection Framework", Elsevier Computers & Security, December 2020 (SCIE Q1 IF=3.06)
○ Seoyoung Park*, Siho Han* and Simon S. Woo, "Forecasting Error Pattern-based Anomaly Detection in Multivariate Time Series," ECML-PKDD, Ghent, Belgium 2020 ( Acceptance Rate=28%)
□ Expected Contribution
○ SW License or patents for developed anomaly and outlier detection algorithms
○ SW License for authentication and intelligent energy cloud security system
○ Overall cost and manual effort saving with proposed approach
○ Creation of new job market for energy cloud security area
● We expect developed technology and research products would have huge impacts in creating new industry
○ Development of Next Generation Integrated and Intelligent Energy Cloud Security System Research
○ Creation of workforces and skilled students in energy cloud areas
● Creation of highly skilled workforces in security, system, and data science areas
(출처 : SUMMARY 11p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 2
- 보고서 요약서 ... 3
- 요 약 문 ... 4
- SUMMARY ... 11
- CONTENTS ... 14
- 목차 ... 15
- 제1장 연구개발과제의 개요 ... 16
- 제1절 연구개발의 목적 ... 16
- 제2절 연차별 세부 목표 ... 17
- 제3절 연구개발의 필요성 ... 18
- 제4절 연구개발의 범위 ... 18
- 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 20
- 제1절 국내·외 관련분야에 대한 기술개발현황 ... 20
- 제2절 연구결과가 국내·외 기술개발현황에서 차지하는 위치 ... 22
- 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 27
- 제1절 이론적, 실험적 접근방법 ... 27
- 제2절 연구내용 ... 28
- 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 91
- 제1절 연구평가 요약 ... 91
- 제2절 연구평가착안점 ... 91
- 제3절 연구개발목표의 달성도 ... 92
- 제4절 관련분야의 기술발전 기여도 ... 93
- 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 97
- 제1절 추가연구의 필요성 ... 97
- 제2절 타 연구에의 응용 ... 98
- 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 99
- 제7장 참고문헌 ... 118
- 끝페이지 ... 120
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