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公开(公告)号：KR100609684B1
公开(公告)日：2006-08-08
申请号：KR1020030097248
申请日：2003-12-26
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04L12/22
Abstract: 본 발명은 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 장치 및 그 방법에 관한 것으로 특히, 기존의 서비스 거부 공격 방지 수단 중의 하나인 침입 탐지 장비(IDS)의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있는 서비스 거부 공격 방지 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명이 제공하는 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 장치는 유입 패킷의 트래픽을 측정하고, 상기 측정 결과를 기반으로 상기 유입 패킷의 트래픽을 조절하는 QoS 모듈; 및 상기 QoS 모듈에 의해 측정되고 조절된 트래픽에 근거하여 상기 유입 패킷이 서비스 거부 공격 패킷에 해당되는 지 판단하는 IDS 모듈을 포함하고, 본 발명이 제공하는 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 방법은 (a)유입 패킷의 트래픽을 측정하고, 상기 측정 결과를 기반으로 상기 유입 패킷의 트래픽을 조절하는 단계; 및 (b)상기 (a)단계에서 측정되고 조절된 트래픽에 근거하여 상기 유입 패킷이 서비스 거부 공격 패킷에 해당되는 지 판단하는 단계를 포함하여 본 발명의 목적 및 기술적 과제를 달성한다.-
公开(公告)号：KR1020050066049A
公开(公告)日：2005-06-30
申请号：KR1020030097248
申请日：2003-12-26
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04L12/22
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L63/1416 , H04L63/1458
Abstract: 본 발명은 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 장치 및 그 방법에 관한 것으로 특히, 기존의 서비스 거부 공격 방지 수단 중의 하나인 침입 탐지 장비(IDS)의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있는 서비스 거부 공격 방지 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명이 제공하는 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 장치는 유입 패킷의 트래픽을 측정하고, 상기 측정 결과를 기반으로 상기 유입 패킷의 트래픽을 조절하는 QoS 모듈; 및 상기 QoS 모듈에 의해 측정되고 조절된 트래픽에 근거하여 상기 유입 패킷이 서비스 거부 공격 패킷에 해당되는 지 판단하는 IDS 모듈을 포함하고, 본 발명이 제공하는 네트워크 시스템에서의 서비스 거부 공격 방지 방법은 (a)유입 패킷의 트래픽을 측정하고, 상기 측정 결과를 기반으로 상기 유입 패킷의 트래픽을 조절하는 단계; 및 (b)상기 (a)단계에서 측정되고 조절된 트래픽에 근거하여 상기 유입 패킷이 서비스 거부 공격 패킷에 해당되는 지 판단하는 단계를 포함하여 본 발명의 목적 및 기술적 과제를 달성한다.-
公开(公告)号：KR100848319B1
公开(公告)日：2008-07-24
申请号：KR1020060124148
申请日：2006-12-07
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본 발명은 네트워크 연결 단말기에서 인터넷 웹 사이트를 접속할 때, 웹 사이트의 구조정보를 이용하여 음란성 유무를 실시간으로 판단하여 유해한 사이트를 차단하는 방법을 제시하는데, 이 방법은 (a) 다수의 유해 사이트와 무해 사이트의 웹 구조정보로부터 학습 모델을 생성하는 단계; (b) 인바운드(inbound)된 웹 문서에 대해 상기 생성된 학습 모델과 비교하는 단계; 및 (c) 상기 학습 모델과 비교한 결과에 따라 차단을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
웹 사이트 구조정보, 학습 모델, URL 필터링, 텍스트 필터링, 이미지 필터링, 패턴분류기술, 링크 URL, 유해 사이트-
公开(公告)号：KR100687732B1
公开(公告)日：2007-02-27
申请号：KR1020050112966
申请日：2005-11-24
Applicant: 한국전자통신연구원 , 한국정보통신대학교 산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: A method for blocking a malice moving picture by using a contents-based multi-modal feature value and an apparatus therefor are provided to gradually block the moving picture including malice information by using a key frame-based judging engine and a frame-based judging engine and block the malice moving picture by using multi-modal feature values such as contents-based visual feature information, audio feature information, and temporal axis feature information in which malice feature information is extracted from the moving picture. An SVM(Support Vector Machine) model unit constructs a discrimination model including a malice moving picture classification model and a non-malice moving picture classification model(S110). A separating unit separates a video stream and an audio stream from moving picture contents(S120). The first extracting unit extracts a certain visual feature value from the separated video stream, detects a shot boundary, extracts at least one or more key frames from each shot, and generates the shot and key frame information(S130). The second extracting unit performs a certain pre-process for the video stream, and extracts a multi-modal feature value of the key frame on the basis of the shot and the key frame information(S140). A discriminating unit inputs the multi-modal feature value to the discrimination mode, and judges the malice of the shot(S150). The discriminating unit synthesizes the judged result of the shot, and judges the malice of the moving picture contents(S160).
Abstract translation: 通过使用基于内容的多模态特征值来阻止恶意运动图像的方法及其装置被提供以通过使用基于关键帧的判断引擎和基于帧的判断引擎来逐渐地阻挡包括恶意信息的运动图像 并且通过使用诸如基于内容的视觉特征信息，音频特征信息和从运动图片中提取恶意特征信息的时间轴特征信息的多模式特征值来阻止恶意活动图片。 SVM（支持向量机）模型单元构建包括恶意运动图片分类模型和非恶意运动图片分类模型的判别模型（S110）。 分离单元从运动图像内容分离视频流和音频流（S120）。 第一提取单元从分离的视频流中提取特定视觉特征值，检测镜头边界，从每个镜头中提取至少一个或多个关键帧，并产生镜头和关键帧信息（S130）。 第二提取单元对视频流执行特定的预处理，并且基于镜头和关键帧信息提取关键帧的多模式特征值（S140）。 识别单元将多模特征值输入到识别模式，并判断拍摄的恶意（S150）。 鉴别单元合成镜头的判定结果，并判定运动画面内容的恶意（S160）。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100628306B1
公开(公告)日：2006-09-27
申请号：KR1020040077730
申请日：2004-09-30
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F15/00
CPC classification number: H04L67/104 , H04L63/1408 , H04L63/1458 , H04L67/1085
Abstract: A method of selectively blocking harmful P2P traffic on a network is provided. The method includes: (a) determining whether data transmitted to and from external terminals through the network is P2P traffic; (b) when it is determined that the data is P2P traffic, determining whether the transmitted and received P2P traffic is harmful; (c) when it is determined that the traffic is harmful, blocking the P2P traffic transmitted to and from the external terminals. Therefore, to block harmful P2P traffic distributed in the network, whether or not texts, images, and videos are harmful can be determined on a personal computer. Thus, the traffic can be checked and blocked in real time.
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公开(公告)号：KR1020080052097A
公开(公告)日：2008-06-11
申请号：KR1020060124148
申请日：2006-12-07
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: H04L63/302 , G06F17/30702 , G06F17/30705 , G06F17/30876 , H04L63/306
Abstract: A method and an apparatus for filtering a harmful site by using web structure information are provided to effectively and definitely filter harmful sites like lewd sites and to prevent children or juveniles from accessing the harmful sites. An apparatus for filtering a harmful site includes a web document receiver(720), a basic filter(730) and a web structure information analyzer(740). The web document receiver receives web documents. The basic filter filters text and image from the received web documents first and sends the filtered web documents to the web structure information analyzer. The web structure information analyzer includes a harmful URL database comparator(760) and a learning model comparator(750). The web structure information analyzer determines whether the web documents are harmful by using the harmful URL database comparator which performs a learning model comparison or a link URL comparison, and if the web documents are determined to be harmful, makes a web document transmitter(770) transmit the web documents to a display unit(780). The harmful URL database comparator determines whether the web documents are filtered or not by using the link URL of the web documents. The learning model comparator(750) includes a web structure information extractor(752), a file creator(754), a learning model creator(756) and a file comparator(758). The web structure information extractor extracts the web structure information of a file transmitted from the web document receiver or the basic filter(730), and the file creator creates structure information, which is extracted from the web structure information extractor, in one file while performing the extraction of a harmful or harmless site.
Abstract translation: 提供一种通过使用网页结构信息过滤有害场所的方法和装置，以有效和绝对地过滤有害场所，如猥亵场所，并防止儿童或少年进入有害场所。 用于过滤有害场所的装置包括网页文件接收器（720），基本过滤器（730）和卷筒纸结构信息分析器（740）。 Web文档接收器接收Web文档。 基本过滤器首先从接收到的Web文档过滤文本和图像，并将过滤的Web文档发送到Web结构信息分析器。 网络结构信息分析器包括有害URL数据库比较器（760）和学习模型比较器（750）。 Web结构信息分析器通过使用执行学习模型比较或链接URL比较的有害URL数据库比较器来确定web文档是否有害，并且如果Web文档被确定为有害的，则使web文档发送器（770） 将web文档发送到显示单元（780）。 有害的URL数据库比较器通过使用Web文档的链接URL来确定Web文档是否被过滤。 学习模型比较器（750）包括网络结构信息提取器（752），文件创建器（754），学习模型创建器（756）和文件比较器（758）。 Web结构信息提取器提取从web文档接收器或基本过滤器（730）发送的文件的web结构信息，并且文件创建者在执行文档时在一个文件中创建从web结构信息提取器提取的结构信息 提取有害或无害的网站。
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公开(公告)号：KR1020070045446A
公开(公告)日：2007-05-02
申请号：KR1020050101739
申请日：2005-10-27
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N21/454 , G06T1/00
Abstract: 본 발명은 동영상의 시간 추이에 따른 정보를 이용하여 동영상의 유해성을 판단하고 차단하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 적어도 하나 이상의 종류로 분류되는 동영상들로부터 소정의 제1시간간격으로 정규화한 시간 경과의 추이에 따라 변화되는 소정의 특징값으로 이루어지는 제1시간축플로우를 형성하는 단계; 유해 여부 판단이 요구되는 동영상으로부터 소정의 제2시간간격으로 정규화한 시간 경과의 추이에 따라 변화되는 상기 특징값을 추출하고 그 특징값으로 이루어지는 제2시간축플로우를 형성하는 단계; 및 상기 제 1시간축플로우와 제2시간축플로우를 비교하여 양자간의 손실값을 계산하여 그 유해여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 기존 이미지 분류 기술을 이용하여 동영상의 정지영상을 판단하여 유무해를 결정하는 경우에는 정확도가 매우 낮지만, 본 발명을 적용하면, 영화나 드라마 등 사람이 많이 등장하는 장면이 나오는 유형이라 하더라도 시간에 따른 유해 정도가 포르노물과 다르기 때문에 유해물 판단의 정확도를 높일 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020070045445A
公开(公告)日：2007-05-02
申请号：KR1020050101737
申请日：2005-10-27
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N21/454
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/4652
Abstract: 본 발명은 동영상의 비주얼 특징을 이용하여 유해 동영상을 판별하기 위한 판별함수를 생성하고 그 함수를 이용하여 유해 여부를 판단하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 유해 혹은 무해로 분류된 동영상들의 집합에서 각 동영상별로 소정 개수의 프레임들을 추출하여 제1프레임집합을 형성하고, 상기 프레임들을 선별하여 제2프레임집합을 형성하는 단계; 상기 제2프레임집합의 프레임의 비주얼 특징을 추출하여 프레임기반의 판별함수를 생성한 후, 상기 제1프레임집합의 프레임별로 유해 판별을 하여 제1판별값을 생성하는 단계; 상기 제1프레임집합의 프레임들을 하나의 그룹으로 하여 그 그룹의 비주얼 특징을 추출하여 그룹 프레임 기반의 판별함수를 생성한 후, 상기 그룹의 유해 판별을 하여 제2판별값을 생성하는 단계; 및 상기 제1판별값과 제2판별값을 상기 동영상의 대표 특징값으로 하여 종합 판별함수를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 동영상에 대한 정확도 높은 판별을 가능하게 하여 컴퓨터 시스템에 저장되어 있는 유해 동영상을 자동으로 판별할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020060028853A
公开(公告)日：2006-04-04
申请号：KR1020040077730
申请日：2004-09-30
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F15/00
CPC classification number: H04L67/104 , H04L63/1408 , H04L63/1458 , H04L67/1085
Abstract: A method of selectively blocking harmful P2P traffic on a network is provided. The method includes: (a) determining whether data transmitted to and from external terminals through the network is P2P traffic; (b) when it is determined that the data is P2P traffic, determining whether the transmitted and received P2P traffic is harmful; (c) when it is determined that the traffic is harmful, blocking the P2P traffic transmitted to and from the external terminals. Therefore, to block harmful P2P traffic distributed in the network, whether or not texts, images, and videos are harmful can be determined on a personal computer. Thus, the traffic can be checked and blocked in real time.
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