주교재
Network Forensics: The Privacy and Security, Anchit Bijalwan, 2021
학습평가 방법
| 출석 |
과제물 |
중간고사 |
기말고사 |
기타 |
총합 |
| (0%) |
(40%) |
(30%) |
(30%) |
(0%) |
(100%) |
* 발표: 수강원이 3~4명 팀을 이루어 본수업과 관련한 논문을 작성하여 중간고사 이전에 제출해야 한다.
(수강정정 기간 후 팀 배정 예정)
* 중간고사: 팀별 작성한 Survey 논문에 대한 평가를 진행한다.
* 기말고사: 팀별 작성한 Proposal 논문을 발표하고, 논문 내용 및 발표에 대한 평가를 진행한다.
Presentations
| Detail lecture for week |
| Weekly |
Title |
Presenter |
| 1st |
Orientation |
Professor
|
| 교재 선정 내용 발표 1 |
| 2nd |
Chapter 1. Introduction to Network Forensic |
미카일, 제레미아 |
| 3rd |
Chapter 2. Cyber Crime |
장경원, 윤희서 |
| 4th |
Chapter 3. Network Forensics Process Model |
김지연, 김석희 |
| 5th |
Chapter 4. Classification of Network Forensics |
아비르, 조병현 |
| 6nd |
Chapter 6. Network Forensics Techniques |
진호천, 하지민
|
| A Survey on Network Security for Cyber–Physical Systems: From Threats to Resilient Design, ieee survey and tutoria |
배지원, 함자
|
| 7th |
Cyber Threat Intelligence Mining for Proactive Cybersecurity Defense:A Survey and New Perspectives |
미카일, 제레미아 |
| 8th |
Middle Term - Survey 논문 제출 |
| 9th |
Hybrid cyber defense strategies using Honey-X: A survey |
요나스, 바그야시리 |
| 10th |
ProSAS: Proactive Security Auditing System for Clouds |
박희지, 투바 |
| 11th |
Toward Proactive, Adaptive Defense: A Survey on Moving Target Defense |
김지연, 윤희서 |
| 12th |
A Survey of Moving Target Defenses for Network Security |
장경원, 하지민 |
| 13th |
Artificial Neural Network-Based Stealth Attack on Battery Energy Storage Systems |
김석희, 배지원
|
| Stealthy MTD Against Unsupervised Learning-Based Blind FDI Attacks in Power Systems |
| 14th |
CPMTD: Cyber-physical moving target defense for hardening the security of power system against false data injected attack |
진호천, 함자
|
| MystifY”: A proactive Moving-Target Defense for a resilient SDN controller in Software Defined CPS |
15th |
Final Term - 그룹 논문 제출(Proposal Paper) |