○ On-Going Courses


학부

 :: Introduction to SW Security (SW보안개론 / 2020-1학기)

대학원

 :: Special Topics in Computer Security (컴퓨터보안특론 / 2020-1학기)



○ 공지사항


   2020.06.13 공지(제목: 비대면 수행 평가 진행 방안 및 일정 공지 업데이트)
     학교 방침에 따라, 대면식 기말고사를 치르지 않습니다.
     대신에 (1) 과제 수행, (2) Quiz 수행 및 이러닝캠퍼스의 질의응답 활동 등을 기반으로 평가를 진행합니다.
     이 중 “(1) 과제 수행” 비중이 전체의 80%이고, 나머지가 20%입니다. 현재까지 총 4개의 장기 진행과제를 수행하였습니다.
     평가의 공정성과 객관성 확보를 위해, 앞으로 “단기 진행 과제(문제)”를 2번 더 제시할 것입니다.

     “단기 진행과제”는 학습 성취 확인 목적을 위하여 70분 내에 수행하여 보고서를 제출하는 방식입니다.
     (첫 번째 단기 진행과제 수행일정) – 6월 17일(수): 2분반(13:00-14:10), 3분반(10:30-11:40)
     (두 번째 단기 진행과제 수행일정) – 6월 24일(수): 2분반(13:00-14:10), 3분반(10:30-11:40)
     * 범위와 보고서 작성/제출 방식 등의 세부적인 사항은 "이러닝 캠퍼스"의 공지사항을 참고하세요.

     수행 평가 문제유형은, “문제 해결형”, “개념 확인 및 응용형”, 또는 이들 혼합형으로 구성될 예정입니다.
     풀이 결과를, 70분 내에 작성하여 반드시 제출해야 합니다. 늦게 제시된 단기 진행과제는 0점 처리 됩니다. 잘 준비하여 한 학기를 좋게 마무리하기 바랍니다.

   · (06.17) 업로드 완료, Quiz 제출은 한승재[googgkstmdwo@naver.com], 과제 제출은 조재희 [jehee1204@gmail.com] 입니다.
      - 누락된 학생 있으면 조교 메일로 연락주세요 (가능하면 한글이나 워드파일로 부탁드립니다.)
       · 2분반 제출명단 : SW보안개론(2분반)_20200630
       · 3분반 제출명단 : SW보안개론(3분반)_20200617

   · Quiz 풀이 보고서 작성 포맷 및 파일 이름 예시
      - 첫 번째 Quiz를 2분반 전우치 학생(학번 32171234)이 3월 20일에 제출했다고 가정한 경우임.
        (HWP 파일과 이를 PDF로 변환한 파일임. MS Word 등의 다른 문서 편집기를 사용해도 됨.) (가능하면 한글이나 워드파일로 부탁드립니다.)
       · HWP 파일 : ISS(2)_Qz1_전우치_32171234_0320
       · PDF 파일 : ISS(2)_Qz1_전우치_32171234_0320


○ 학부 강의자료 (Lecture Notes)


▷ Introduction to SW Security (SW보안개론 / 2020-1학기)

  · Quiz
  · ISS [Quiz1] The 1st Quiz : ISS_2020 Quiz_1
  · ISS [Quiz2] The 2nd Quiz : ISS_2020 Quiz_2
  · ISS [Quiz3] The 3rd Quiz : : ISS_2020_Quiz_3
  · ISS [Quiz4] The 4th Quiz : : ISS_2020_Quiz_4
  · ISS [Quiz5] The 5th Quiz : : ISS_2020_Quiz_5
  · ISS [Quiz6] The 6th Quiz : : ISS_2020_Quiz_6
  · ISS [Quiz7] The 7th Quiz : : ISS_2020_Quiz_7
  · ISS [Quiz8] The 8th Quiz : : ISS_2020_Quiz_8
  · ISS [Quiz9] The 9th Quiz : : ISS_2020 Quiz_9
  · ISS [Quiz10] The 10th Quiz : : ISS_2020 Quiz_10
  · ISS [Quiz11] The 11th Quiz : : ISS_2020 Quiz_11
  · ISS [Quiz12] The 12th Quiz : : ISS_2020_Quiz_12
  · ISS [Quiz13] The 13th Quiz : : ISS_2020_Quiz_13

  · Homework
  · ISS [Homework] The First Homework: ISS_2020 HW_1.pdf
  · ISS [Homework] The 2nd Homework: ISS_2020 HW_2.pdf
  · ISS [Homework] The 3rd Homework: ISS_2020 HW_3.pdf
  · ISS [Homework] The 4rd Homework: ISS_2020 HW_4.pdf
  · ISS [Homework] 단기 진행과제 주요 공지사항: ISS_2020 ST_HW 주요공지
  · ISS [Homework] 첫 번째 단기 진행과제(3분반): 첫 번째 단기 진행과제(3분반).pdf
  · ISS [Homework] 첫 번째 단기 진행과제(2분반): 첫 번째 단기 진행과제(2분반).pdf
  · ISS [Homework] 두 번째 단기 진행과제(3분반): 두 번째 단기 진행과제(3분반).pdf
  · ISS [Homework] 두 번째 단기 진행과제(2분반): 두 번째 단기 진행과제(2분반).pdf

  · Lecture
  · LN01 Course Introduction : ISS_01_2020_Intro
  · LN02 Overview of Computer Security (1/2) : ISS_02_2020_CS_Overview(1)
  · LN03 Overview of Computer Security (2/2) : ISS_03_2020_CS_Overview(2)
  · LN04 Security Threats and Goals (1/2) : ISS_04_2020_Threats_Goals(1)
  · LN05 Security Threats and Goals (2/2) : ISS_05_2020_Threats_Goals(2)
  · LN06 Intro to SW Vulnerability(1) : ISS_06_2020_SW_flaws(1)
  · LN07 SW Vulnerability(2) : ISS_07_2020_SW_flaws(2)
  · LN08 SW Vulnerability(3) : ISS_08_2020_SW_flaws(3)
  · LN09 Integer Overflow/Underflow : ISS_09_2020_Int_overflow
  · LN10 Buffer Overflow(1) : ISS_10_2020_Buffer_overflow(1)
  · LN11 Buffer Overflow(2) : ISS_11_2020_Buffer_overflow(2)
  · LN12 Q&A, 6th Quiz 풀이 : ISS_12_2020_QnA(1) : ISS_12_2020_QnA(1)
  · LN13 String Bugs & BOF Prevention : ISS_13_2020_Str bugs_Prevention
  · LN14 Software Security : ISS_14_2020_SW_Sec(1)
  · LN15 Crypto Basic (1) : ISS_15_2020_Crypto Basics (1)
  · LN16 Crypto Basic (2) : ISS_16_2020_Crypto Basics (2)
  · LN17 Cryptographic Hash Functions : ISS_17_2020_Crypto_Hash Functions
  · LN18 Malware (1) : ISS_18_2020_malware(1)


○ 대학원 강의자료 (Lecture Notes)


▷ Special Topics in Computer Security (컴퓨터보안특론 / 2020-1학기)

  · LN01 [STinCS] Course Intro: STinCS_01_2020_Intro
  · LN02 [STinCS] Intro to CS : STinCS_02_2020_Intro(CS)
  · LN03 [STinCS] Intro to Malware : STinCS_03_2020_Intro(Malware)
  · LN04 [STinCS] Malware analysis(1) : STinCS_06_2020_malware analysis(1)

○ 공지사항


   · 논문 1페이지 요약 파일을 교수님께 제출하여 주세요.
      1) A Survey of Data Mining and Machine Learning Methods for Cyber Security Intrusion Detection. (박왕석) : https://ieeexplore.ieee.org/document/7307098
      2) Analysis of Bayesian classification-based approaches for Android malware detection (박찬호) : https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1608/1608.05812.pdf



  · 1차 논문 발표 일정
     4월 11일: 한승재, 조재희, 이광희
     4월 18일: 유근하, 박왕석, 박찬호
     4월 25일: 남혜민, 김남수, 성호준
     5월 2일: 김지헌, 이승균, 정선교
     5월 9일: 정진원, 박현배

  · 2차 논문 발표 일정
     5월 16일: 한승재, 조재희, 이광희
     5월 23일: 유근하, 박왕석, 박찬호
     5월 30일: 남혜민, 김남수, 성호준
     6월 13일: 김지헌, 이승균, 정선교
     6월 20일: 정진원, 박현배

  · Paper Review
     1. "Drebin: Effective and explainable detection of android malware in your pocket."
     2. "Deep ground truth analysis of current android malware."
     3. "Androzoo: Collecting millions of android apps for the research community."   [발표자: 김지헌]
     4. "MADAM: a multi-level anomaly detector for android malware."   [발표자: 이승균]
     5. "Semantics-aware android malware classification using weighted contextual api dependency graphs."
     6. "A machine learning approach to android malware detection."
     7. "Structural detection of android malware using embedded call graphs."
     8. "Evaluation of machine learning classifiers for mobile malware detection."   [발표자: 정진원]
     9. "Droiddetector: android malware characterization and detection using deep learning."   [발표자: 이승균]
    10. "Significant permission identification for machine-learning-based android malware detection."
    11. "Performance evaluation on permission-based detection for android malware."   [발표자: 정진원]
    12. "Analysis of Bayesian classification-based approaches for Android malware detection."   [발표자: 박찬호]
    13. "Machine learning aided Android malware classification."   [발표자: 이승균]
    14. "Droidscribe: Classifying android malware based on runtime behavior."   [발표자: 정선교]
    15. "Droidsieve: Fast and accurate classification of obfuscated android malware."   [발표자: 정선교]
    16. "High accuracy android malware detection using ensemble learning."   [발표자: 김지헌]
    17. "Mal-id: Automatic malware detection using common segment analysis and meta-features."
    18. "Mobile-Sandbox: combining static and dynamic analysis with machine-learning techniques."
    19. "Yes, machine learning can be more secure! a case study on android malware detection."   [발표자: 이승균]
    20. "Stormdroid: A streaminglized machine learning-based system for detecting android malware."   [발표자: 박찬호]
    21. "Experimental study with real-world data for android app security analysis using machine learning."  [발표자: 이광희]
    22. "MalDozer: Automatic framework for android malware detection using deep learning."   [발표자: 박찬호]
    23. "Android HIV: A study of repackaging malware for evading machine-learning detection."
    24. "An adversarial machine learning model against android malware evasion attacks."
    25. "Data-Driven Android Malware Intelligence: A Survey."
    26. "A combination method for android malware detection based on control flow graphs and machine learning algorithms."
    27. "Dynamic permissions based android malware detection using machine learning techniques."   [발표자: 박왕석]
    28. "A study of android malware detection techniques and machine learning. "   [발표자: 이광희]

    29. "Quantifying the impact of adversarial evasion attacks on machine learning based android malware classifiers."
    30. "EMULATOR vs REAL PHONE: Android Malware Detection Using Machine Learning."   [발표자: 남혜민]
    31. "Androzoo++: Collecting millions of android apps and their metadata for the research community."
    32. "Securedroid: Enhancing security of machine learning-based detection against adversarial android malware attacks."
    33. "Droidfusion: A novel multilevel classifier fusion approach for android malware detection."
    34. "Effective detection of android malware based on the usage of data flow APIs and machine learning."
    35. "Static detection of Android malware by using permissions and API calls."   [발표자: 남혜민]
    36. "Permission-based android malware detection."   [발표자: 박왕석]
    37. "DroidDolphin: a dynamic Android malware detection framework using big data and machine learning."   [발표자: 정진원]
    38. "Machine learning for android malware detection using permission and api calls."   [발표자: 조재희]
    39. "A Survey of Data Mining and Machine Learning Methods for Cyber Security Intrusion Detection."   [발표자: 박왕석]
    40. "ARTist - A Novel Instrumentation Framework for Reversing and Analyzing Android Apps and the Middleware"   [발표자: 유근하]
    41. "Avatar: A Framework to Support Dynamic Security Analysis of Embedded Systems’ Firmwares"   [발표자: 한승재]
    42. "Balaoura, Sotiria. Process injection techniques and detection using the Volatility Framework"   [발표자: 성호준]
    43. "Detecting code injection by cross-validating stack and VAD information in windows physical memory"   [발표자: 성호준]
    44. "A software classification scheme using binary-level characteristics for efficient software filtering"   [발표자: 성호준]