컨텍스트가 필요한 서비스 및 스마트 기기의 수가 증가함에 따라, 사용자에게 편의성과 유연한 보안성을 탑재한 새로운 보안 정책의 필요성이 강조되고 있다. 특히 현재의 보안 기술을 사용하는데 많은 어려움을 겪고 있는 어린이나 노인, 장애인 등의 IT 취약 계층을 위한 새로운 보안 정책은 절실하다. 편의성과 유연한 보안 정책은 사용자의 서비스 이용 패턴, 위치 등과 같이 공격 상황을 판단할 수 있는 정보를 수집, 분석하여 사용자에게 적합한 보안 서비스 제공 기술이 정의되어야 한다. 본 연구는 언급한 요구사항들을 반영한 사용자 상황인지 기반 네트워크 보안 아키텍처 설계, 사용자 상황인지 데이터 수집, 사용자 상황 분석 플랫폼 연구 그리고 상황인지 기반 보안 어플리케이션 연구 및 분석을 담고 있다.

네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization, NFV) 기술은 기존에 물리적인 장비 형태로 제공되던 네트워크 기능들을 소프트웨어로 구현하여 가상의 인스턴스 형태로 제공하는 것을 말한다. 이런 NFV 기술을 통해 가용한 네트워크 자원들의 효율적인 활용과 가변적인 시스템 상황에 대한 유연한 대응이 가능하다. 이러한 NFV 기술이 점차 발전하면서 네트워크 보안 분야에서도 보안 서비스 벤더들이 자신들의 클라우드 시스템을 통해 소프트웨어 기반 다양한 네트워크 보안 기능들을 제공하는 시스템 형태가 점차 나타나고 있다. 본 논문에서는 NFV 기반 네트워크 보안 서비스 제공 시스템을 위한 참고 아키텍처로서 국제 인터넷 기술 표준화 단체인 IETF의 Interface to Network Security Functions (I2NSF) working group에서 제안한 I2NSF 시스템을 소개한다. 그리고 이러한 시스템 모델을 기반으로 NFV 기반 네트워크 보안 서비스 제공 시스템 설계 및 개발 시 고려해야 할 주요 연구이슈들에 관해 논의한다.

최근, Internet of Everything (IoE)는 Internet of Things (IoT)의 영역을 급속히 확장하며 그 범위를 넓혀가고 있다. IoT가 여러 가지 다양한 센서들을 인터넷에 연결하는 기술이라면 IoE는 우리주변의 모든 기기들 (예를 들면 가전제품이나 보안 시스템)을 IoE와 아울러서 통합된 망을 구축함으로써 여러 가지 상승효과를 모색하는 정보산업의 새로운 흐름이라 할 수 있겠다. 하지만, IoE의 많은 장점에도 불구하고, 새롭게 개발되고 있는 기술이라는 특성상, 아직도 보완해야 될 점이 많은 것이 사실이다. 특히, IoE 환경의 경우, 가정이나 사무공간에서 연결되고 있는 기기나 장비들이 개인용품이 많다는 특성상 정보 보안에 문제가 생길 때 개인정보 유출의 우려가 클 수밖에 없는 것이 사실이다. 하지만, 많은 IoE 서비스 이용자들이 이런 보안상의 문제점들에 대해서 인지하지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 보안경고 디스플레이 기술을 활용하여 일반인들에게 개인정보 유출에 대한 경각심을 일으키고 구체적인 대응방안을 모색해 볼 수 있도록 유도하는 디자인 기법들의 가능성들을 모색해 보고자 한다.

오랜 기간 널리 사용되어온 패스워드 인증 기법은 여전히 대표적인 사용자 인증 수단이지만 그 사용성과 안전성 측면에서 여러모로 부정적인 부분이 많다. 일반적으로 사용자는 기억하기 쉽도록 간단한 패스워드를 선택하는 반면 서버는 추측공격에 대해 비교적 안전하도록 복잡한 패스워드의 사용을 권장한다. 취약한 패스워드의 사용은 전체 시스템의 안전에 큰 영향을 미치게 되므로 사용자가 패스워드를 선택하는 시점에 미리 패스워드의 강도 즉 안전성을 측정하여 피드백하기 워한 기법에 관한 연구가 다각적으로 이루어져 왔다. 또한 그 일부를 다양한 방법으로 시각화하여 이미 상용시스템에 적용하고 있다. 하지만 여전히 정확한 강도 측정과 안전한 패스워드의 사용성 제고를 위한 해결이 필요하며 따라서 이와 같은 패스워드 강도 측정 방법의 일반화를 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 기반의 패스워드 강도 측정에 관한 연구동향을 살펴보고 분석한다.

본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.

웹 사이트에서 자동화 공격 도구를 이용한 다양한 종류의 공격을 방지하기 위한 보안 솔루션으로 CAPTCHA가 널리 이용되고 있다. 그러나 동시에 CAPTCHA를 해결하는 자동화 도구에 대한 연구가 진행되면서 CAPTCHA에 사용되는 텍스트 이미지(예: 숫자, 글자)를 더욱 어렵게 만들게 되었다. 그 결과 사용자도 CAPTCHA를 해결하는데 어려움을 겪게 되었고, 결론적으로 보안성을 높이기 위해 사용성을 감소시킨 결과를 초래 하였다. 본 논문에서는 텍스트, 오디오 및 이미지 기반 CAPTCHA로 분류하여 보안성과 사용성 측면에서 분석하고자 한다.