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1. XSS (Cross-Site Scripting) XSS 공격은 대표적인 웹어플리케이션 취약점으로, 공격자의 코드를 다른 사이트에 심어서 이를 실행시키는 공격이다. 공격의 코드가 다른 사이트에서 실행됨으로써, 공격자는 피해자의 쿠키/세션 정보를 읽거나 웹페이지 내에서 특정 동작을 수행하는 등의 공격을 할 수 있다. 간단하게 말해서 XSS 공격의 특징은, 1) Code injection 공격으로,2) 악의적인 script가 정상적인 웹사이트에 inject 되어,3) Inject된 코드는 victim이 target 웹페이지를 방문할때, victim의 브라우저에서 실행된다. 2. XSS의 원리 XSS 공격에는 크게 세 종류의 등장인물이 등장한다. 1) Victim user (피해자)Victim은 XSS ..

1. 온라인 광고 웹서핑을 하다보면 손쉽게 광고를 발견할 수 있다. 특히 광고를 보다보면 내가 얼마전에 쿠팡에서 찾아봤던 제품이라던지, 내가 평소에 관심있었던 내용들이 광고에 뜨는것을 보았던 경험이 있을 것이다. 이렇게 사용자를 타겟팅해서 광고를 하는 것은 모두 온라인 트래킹을 활용한 것인데, 이번에는 과연 이런 광고들이 나를 어떻게 식별하고 tracking 하는지 알아보자. 2. Publisher와 Advertiser 온라인 광고 시장에는 크게 Publisher와 Advertiser (provider)가 존재한다. PublisherPublisher는 사용자가 방문하려는 웹페이지의 주인이라고 보면 된다.예를 들어서, 사용자가 유튜브 사이트에 접속하면 거기서 publisher는 유튜브인 것이고, 뉴스 사..

Binghui Wang and Neil Zhenqiang Gong, "Attacking Graph-based Classification via Manipulating the Graph Structure", CCS '19 0. Abstract 본 논문에서는 그래프 기반의 classification 모델을 대상으로 공격을 한다. 그리고 제목에서 알 수 있듯이 공격은 그래프의 구조를 변경 (즉, edge의 연결구조를 변경) 함으로써 수행한다. 이전의 이미지 도메인에서 자주 활용되던 adversarial attack을 그래프 도메인에 적용시킨 초기 논문 중 하나로, 개인적으로 굉장히 좋아하는 논문이기도해서 간단하게 정리해보겠다... 1. Introduction 그래프 기반의 classification 모델은 m..

논문 제목 : IDSGAN: Generative Adversarial Networks for Attack Generation against Intrusion Detection 0. abstract IDS는 네트워크 공격에 사용되는 malicious packet를 탐지하고 이를 차단함으로써 보안을 지켜주는 도구이다. 최근에는 ML의 도움에 힘입어 빠르게 그 성능이 증가하고 있다. 하지만 ML 모델을 공격하는 adversarial attacks에 의해 모델의 robustness가 손상될 수 있다. 본 연구에서는 GAN을 활용하여 adversarial attaks에 대비하도록 함으로써 IDS 를 보다 강력하게 만드는 프레임워크 IDSGAN을 제안한다. detection system의 내부 구조는 밝혀지지 않은..

1. 개요 https://github.com/godeastone/GAN-torch Pytorch 로 구현한 CGAN 전체 코드는 위 git repository에서 확인할 수 있다. 2. Conditional GAN Conditional GAN (CGAN)은 GAN이 처음 제안된 연도인 2014년 Mehdi Mirza, Simon Osindero 에 의해 제안된 GAN 의 변종 알고리즘이다. 아래 링크에서 논문 확인이 가능하다. https://arxiv.org/abs/1411.1784 Conditional Generative Adversarial Nets Generative Adversarial Nets [8] were recently introduced as a novel way to train gene..

논문 제목 : Modeling Tabular Data using Conditional GAN 0. abstract continuous 와 discrete data가 같이 있는 tabular data를 GAN과 같은 생성 모델을 통해 생성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 CTGAN이라 불리는 모델의 conditional generator를 통해 이러한 문제를 해결하였으며, 생성모델의 성능을 측정하기 위한 benchmark 시스템 또한 제안하였다. 1. Introduction 최근 deep generative models들이 활발히 연구되면서 확률 분포를 보다 정교하고 정확하게 배움으로써 좋은 성능의 생성 모델들이 나오고 있다. 이런 상황 속에서 이러한 생성모델을 정확하게 evaluation 할 ..