악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.

보안에 관한 많은 암호 기술의 도입에도 불구하고 어깨 넘어 훔쳐보기 등과 같은 사회공학적인 공격은 원천적으로 차단하기 어려운 공격기법이다. 현금자동입출기기와 같이 개방된 공간에 설치된 금융시설에서는 더욱 그러한 공격을 차단하기 어렵다. 이뿐 아니라 업무처리 비중이 점점 늘고 있는 온라인 금융 서비스는 공간의 제약 없이 어디서나 사용가능하다는 편리성의 이면에 어깨 넘어 훔쳐보기, 스머지 공격, 구글 글라스를 이용한 비밀번호의 위치점 유추 등의 공격에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 현금자동입출기기와 인터넷 뱅킹에서 원타임 키패드(One-Time Keypad)를 사용함으로 비밀번호 유출에 안전함을 보이고, 기존에 사용되는 키패드와 OTP (One-Time Password)와의 보안성을 비교 분석하였다.

스마트폰의 대중화와 더불어 웨어러블 디바이스, 가전제품, 스마트 TV에도 운영체제가 보급되고 있다. 사용자는 운영체제가 설치된 디바이스 상에서 다양한 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었지만, 반면에 애플리케이션을 통한 해커의 위협도 증가하고 있다. 이에 따라, 운영체제 내 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술은 더욱 중요시되고 있으며, 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술 중 하나로, 전자서명 기술이 널리 사용돼 왔다. W3C의 규격에 따라 애플리케이션은 최소 2회 이상의 서명이 필요하며, 설치 시 각 구성요소에 대한 모든 서명 파일이 검증되어야 한다. 따라서 애플리케이션 전자서명 검증 시스템의 성능은 운영체제의 인스톨러 성능에 큰 비중을 차지한다. W3C 규격을 준수한 운영체제의 애플리케이션 전자서명 검증 시스템은 구성요소에 대한 무결성 검증 과정이 중복되기 때문에 성능 저하가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 무결성 검증 과정 내 프락시 시스템을 도입하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 연구는 기존 검증 시스템 대비 효율적으로 성능이 개선됨을 보여준다.

최근 각 분야에서 외장형 USB 매체를 활용한 악성코드 감염 및 비밀문건의 유출 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 외장형 USB 매체를 이용해서 발생한 사건들을 조사하기 위해서 매체들에 대한 수사를 진행하지만, 분실 및 훼손이 발생할 수 있다는 점에서 많은 어려움이 있다. 결국 외장형 USB 매체에 대한 사건 조사를 위해서는 외장형 USB 매체뿐만 아니라 해당 매체가 연결되었던 시스템에 대한 직접적인 분석을 진행해야만 한다. 본 논문은 외장형 USB 매체가 연결되었던 Windows 시스템의 아티팩트에 대한 분석으로 매체에서의 작업이력을 점검하는 방법을 제안한다. 이를 통해 외장형 USB 매체를 확보하지 못한 상황에서도 시스템에서 USB 매체를 통해서 수행되었던 작업이력을 분석하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 몇 년 동안 지속적으로 개인정보유출, 기술유출 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 조사에 따르면 이러한 유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 조직 내부에 있는 '내부자'로, 내부자에 의한 기술유출은 조직에 막대한 피해를 주기 때문에 점점 더 중요한 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 내부자위협을 방지하기 위해 기계학습을 이용하여 직원들의 일반적인 정상행위를 학습하고, 이에 벗어나는 비정상 행위를 탐지하기 방법에 대한 연구를 하고자 한다. Neural Network 모델 중 시계열 데이터의 학습에 적합한 Recurrent Neural Network로 구성한 Autoencoder를 구현하여 비정상 행위를 탐지하는 방법에 대한 실험을 진행하였고, 이 방법에 대한 유효성을 검증하였다.

클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라 구축이 활성화됨에 따라, 안전성과 보안성이 강화된 클라우드 구축을 위한 기술이 큰 화두로 인식되고 있다. 이에 대한 방안으로써, 클라우드 사용자 인스턴스의 시스템 보안 강화를 위한 다양한 보안 솔루션이 등장하고 있다. 특히 인스턴스(가상머신)의 메모리 분석을 통한 악성코드 분석 및 탐지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 메모리 분석을 통한 보안 모니터링 기술은 메모리 덤프 시 수반되는 연산 오버헤드로 인해 다수의 인스턴스가 하나의 물리적 서버 노드에서 구동되는 클라우드 플랫폼과 같은 환경으로의 적용에 어려움이 있어왔다. 본 논문에서는 메모리 덤프 시 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위해 악성코드 분석 및 탐지에 필요한 인스턴스 메모리의 특정 부분을 모니터링 하는 기술을 제안하고, 부분 메모리 모니터링 기반 악성코드 탐지 시스템을 통해 제안 기술의 실효성을 검증한다.

악성코드를 이용한 사이버 위협이 꾸준히 증가함에 따라 많은 보안 및 백신 관련 업체들이 악성코드 분석 및 탐지에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 소프트웨어의 분석이 어렵도록 하는 난독화 기법이 악성코드에 적용되어 악성코드에 대한 빠른 대응이 어려운 실정이다. 특히 상용 난독화 도구는 빠르고 간편하게 변종 악성코드를 생성해 낼 수 있기 때문에 악성코드 분석가가 새로운 변종 악성코드의 출현 속도에 대응할 수 없도록 한다. 분석가가 빠르게 악성코드의 실제 악성행위를 분석하도록 하기 위해서는 난독화를 해제하는 역난독화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구인 Themida가 적용된 소프트웨어를 역난독화하는 일반적인 분석방법론을 제안한다. 먼저 Themida를 이용하여 난독화가 적용된 실행파일을 분석하여 알아낸 Themida의 동작 원리를 서술한다. 다음으로 DBI(Dynamic Binary Instrumentation) 프레임워크인 Pintool을 이용하여 난독화된 실행파일에서 원본 코드 및 데이터 정보를 추출하고, 이 원본 정보들을 활용하여 원본 실행파일에 가까운 형태로 역난독화할 수 있는 자동화 분석 도구 구현 결과에 대해 서술한다. 마지막으로 원본 실행파일과 역난독화한 실행파일의 비교를 통해 본 논문의 자동화 분석 도구의 성능을 평가한다.

최근 소프트웨어 산업의 발달에 따른 사회적 보안 문제가 지속적으로 발생하고 있으며, 소프트웨어 안정성 검증을 위해 다양한 자동화 기법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 테스팅 기법 중 하나인 동적 기호 실행을 이용해 윈도우 시스템 콜 함수를 대상으로 Use-After-Free 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 목표 지점을 선정하기 위한 정적 분석 기반 패턴 탐색을 수행한다. 탐지된 패턴 지점을 바탕으로 관심 밖의 영역으로의 분기를 차단하는 유도된 경로 탐색 기법을 적용한다. 이를 통해 기존 동적 기호 실행 기술의 한계점을 극복하고, 실제 목표 지점에서의 취약점 발생 여부를 검증한다. 제안한 방법을 실험한 결과 기존에 수동으로 분석해야 했던 Use-After-Free 취약점을 제안한 자동화 기법으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.

최근 소프트웨어 자동화 기술 연구는 단일 경로의 테스트 케이스 생성뿐만 아니라, 다양한 테스트 케이스를 통해 취약점으로 도달할 수 있는 최적화된 경로를 파악하는 것에 중점을 두고 있다. 이러한 자동화 기술 중 Dynamic Symbolic Execution(이하, DSE) 기술이 각광 받고 있지만, 현재 대부분의 DSE 기술 적용 연구는 리눅스 바이너리 혹은 특정 모듈 자체만을 대상으로 적용하는 데 그치고 있는 실정이다. 하지만 대부분의 소프트웨어의 경우 입력 파일을 기반으로 작업이 수행되고, 또 이러한 과정에서 취약점이 다수 발생하고 있다. 따라서 본 논문은 소프트웨어 안전성 검증을 위한 입력 파일 기반 동적 기호 실행 방법을 제안한다. 실제 바이너리 소프트웨어 3종에 적용한 결과 제안하는 방법을 통해 효과적으로 해당 지점에 도달하는 테스트 케이스를 생성할 수 있었다. 이는 DSE 기술이 실제 소프트웨어 분석의 자동화에 활용될 수 있음을 보여준다.

인터넷은 우리나라의 경제 사회를 움직이는 중요한 인프라 자원이며 일상생활의 편리성 효율성을 제공하고 있다. 하지만, 인터넷 인프라 자원의 취약점을 이용하여 사용자를 위협하는 경우가 발생한다. 최근에 지속적으로 지능적이고 고도화된 새로운 공격 패턴이나 악성 코드들이 늘어나고 있는 추세이다. 현재 신 변종 공격을 막기 위한 연구로 다크넷이라는 기술이 주목받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP 주소들의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 신규 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구는 다크넷에 수집된 트래픽의 포트 정보를 기반한 통계 데이터를 추출하고 알려지거나 알려지지 않은 블랙 IP를 찾기 위한 알고리즘을 제시하였다. 국내 미사용 중인 IP 주소 8,192개(C클래스 32개) 다크넷 IP에서 3개월간(2016. 6 ~ 2016. 8) 총 827,254,121건의 패킷을 수집하였다. 수집된 데이터를 제시한 알고리즘 적용 결과, 블랙 IP는 6월 19건, 7월 21건, 8월 17건이 탐지되었다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 기존 알려진 공격들의 블랙 IP 탐지 빈도를 알 수 있고 잠재적인 위협을 유발할 수 있는 새로운 블랙 IP를 찾아낼 수 있다.

본 논문에서는 콘텐츠 중심 네트워크(CCN, Content-Centric Networking)를 위한 안전한 패킷 단편화(fragmentation) 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 패킷조각(fragment)들에 대한 불법적인 위변조 가능성을 차단하고, 패킷조각 수신 시 높은 확률로 즉각적인 신뢰성 검증을 제공함으로써 검증 지연을 악용한 DoS 공격으로부터 높은 안전성을 제공한다. 본 논문의 성능 분석 결과는 약간의 부하 증가만으로 제안하는 기술이 기존 기술보다 훨씬 더 높은 안전성을 제공함을 보여준다.

"공인인증서 의무 사용" 폐지에 따라 모바일 기반 금융 서비스의 자율성이 높아지면서 다양한 인증 수단이 제공되고 있다. 대표적인 인증 수단으로는 SMS, ARS, PIN, 텍스트 패스워드, 지문 등이 있다. 본 연구에서는 통일된 모바일 환경에서 인증수단의 사용성, 안전성을 분석하였다. 사용성 평가에 있어서 SUS (System Usability Scale), 인터뷰를 통해 평가를 진행하였으며, NIST에서 제시한 전자인증가이드라인을 이용하여 각 인증 수단에 대한 안전성을 평가하였다. 연구 결과 지문 인식 기반 인증 수단이 가장 높은 사용성 등급을 나타내는 Excellent로 평가되었으며, 안전성 분석 결과에서도 지문 인식 기반 인증 수단이 Security Level 4를 획득하여 가장 안전한 인증 수단으로 평가되었다.

Gordon과 Loeb[1]은 기업의 정보보호 투자 의사결정은 정보보호 투자를 통한 한계편익(MB)과 정보보호 투자의 한계비용(MC)이 일치하는 곳에서 최적의 투자수준이 결정된다고 한다. 그러나, 정보보호 사고를 당하고 있는 많은 기업의 경우, 정보보호 사고를 당하고 있다는 것을 인지하지 못하고 유출되는 피해가 얼마인지 측정하지 못하고 있다. 본 연구에서는 불완전한 정보 상황에서 정보보호 투자 의사결정을 수행하는 모델을 Gordon과 Loeb[1]의 모델을 수정하여 제시하고, 투자수준의 차이를 비교하였다. 불완전정보 하에서 정보보호 투자를 통한 기대수익은 실제 발생하는 정보 보호 사고에 비해 낮게 인식되는 경향을 띄게 되고, 정보보호 투자도 적게 되었다. 이는 정부와 같은 제3의 기관이 정보 보호 사고발생률, 피해액 규모 등 정확한 정보를 알려주면 기업 스스로 정보보호 투자를 확대 할 수 있음을 보여준다.

소송을 위해 사법기관으로 이관된 디지털자료는 법원의 기록물관리규정에 명시된 절차에 따라 파기하며, 피의자의 혐의를 입증하기 위해 수사기관이 수집한 디지털자료는 대검예규 제 876호(디지털 증거의 수집 분석 및 관리규정) 또는 경찰청 훈령 제 766호(디지털 증거 수집 및 처리 등에 관한 규칙)에 의거 명시된 절차에 따라 파기한다. 사법기관은 형사소송과 민사소송 확정판결 시 관계법령을 근거로 하여 소송의 쟁점이 되는 디지털자료에 대해 파기명령한다. 하지만 사법기관의 파기명령 시 이를 집행할 수 있는 구체적인 절차가 존재하지 않으며 유일하게 제시된 저작권법 시행령에는 집행주체를 전문성이 검증된 전문집행관이 아닌 관계공무원으로 명시하였고 파기절차나 방법을 디지털자료의 특성을 고려하여 제시하지 않아 사법기관이 파기명령 한 디지털자료 파기 시 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사법기관의 디지털자료 파기명령을 실효적으로 집행할 수 있는 디지털자료 파기명령집행절차를 제시한다.

랜섬웨어가 확산됨에 따라 공격 대상이 개인에서 단체로 변하게 되었고 더 지능적이고 조직적으로 변하게 되었다. 이에 금융 산업을 포함한 국내의 기반시설들은 랜섬웨어의 위협에 대해 더 이상 무시 할 수 없는 단계로 접어들고 있다. 이러한 보안이슈에 대응하기 위해 기관들은 정보보호 관리체계인 ISMS를 사용하고 있지만 피해가 발생 했을 시 발생하는 피해규모를 산정 할 수 없어 경영진이 피해 현황에 대한 의사결정을 하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 ISMS의 문제로 여기어 지는 리스크에 대한 피해규모의 파악 및 합리적인 피해규모 산정을 시나리오를 기반으로 진행되는 FAIR 기반의 손실 측정모델을 통해 금융 산업에 랜섬웨어 공격이 미칠 수 있는 손실 및 위험을 확인하며 ISMS를 수정하는 것이 아닌 현재 적용되어 있는 ISMS 및 ISO 27001의 통제항목을 적용하여 손해금액을 낮출 수 있는 방안을 제시한다.

급변하는 IT환경만큼 다양한 형태의 외부 침입에 의한 보안이슈가 발생하고 있다. 웹 어플리케이션에 대한 취약점을 이용한 공격은 갈수록 늘어나고 있고, 각 기업은 취약점 발생의 원인을 찾아서 조치하여 외부 침입을 막고 자사의 시스템 및 주요 정보를 보호하기 위해 노력하고 있다. 특별히 감독규정에 의하여 각 금융기관 및 전자금융업자는 6개월에 한번 씩 공개용 홈페이지에 대한 취약점 분석평가를 실시하고 그 결과를 금융위원회에 보고하도록 되어있다. 본 연구에서는 감독규정에서 정의하는 웹 취약점 항목을 기준으로 실제 금융기관의 점검 사례를 바탕으로 발생빈도가 높은 항목을 분석하고 이에 대한 효율적인 대처방안과 발생을 미리 예방할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

본 논문은 정보보호 인식을 매개로 기업이 정보보호 활동을 수행했을 때 정보보호 침해 사고 예방에 어떤 효과가 있는지에 초점을 맞춘다. 본 연구 모델로 정보보호 활동과 정보보호 인식이 정보보호 침해 사고를 감소시킨다는 가설을 설정하였다. 분석 대상의 일반적 특성은 빈도 분석을 실시하였으며, 측정 도구의 신뢰도는 Cronbach's ${\alph}$ 계수를 활용하였으며 분석 결과, 정보보호 활동과 정보보호 인식 그리고 정보보호 침해 사고의 관계에 대한 가설이 입증되었다.

스마트폰의 대중화 보급은 모바일 인터넷 사용자를 증가시켰고 이로 인해 모바일 전자상거래 서비스도 급속히 성장하고 있다. 이런 급격한 성장과 더불어 모바일커머스 사용자의 보안 및 개인정보유출에 대한 불안감도 더욱더 커지고 있다. 따라서 모바일커머스의 지속적인 확대와 성장을 위해서는 보안과 개인정보보호가 무엇보다 중요하다는 인식하에 보안과 개인정보보호가 사용자의 모바일커머스 사용의도에 미치는 영향력을 심도 있게 분석하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 모바일커머스 방문 경험자를 중심으로 설문조사를 하여 보안과 개인정보보호 인식이 지각된 위험과 지각된 신뢰, 사용의도 간에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 보안과 개인정보보호는 모바일 상거래에 대한 불안과 불확실성을 감소시킴으로써 사용자들의 모바일커머스에 대한 신뢰향상에 기여하며, 이런 결과가 사용의도를 높이는 심리적 기제에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다.

부채널 공격은 암호 장비의 물리적인 정보를 기반으로 내장된 암호 알고리즘을 공격하는 방법이다. 대표적인 부채널 공격 대응방법인 마스킹 기법은 암호 알고리즘의 라운드 중간 값에 임의의 마스킹 값을 연산하는 방법이다. 하지만 암호 알고리즘의 모든 라운드에 마스킹 연산이 적용되면 암호화 과정에 과부하가 발생 할 수 있다. 따라서 IoT(Internet of Things), 웨어러블 디바이스 등과 같은 경량 장비에는 마스킹 기법을 암호 알고리즘의 일부 라운드에만 적용하는 축소 마스킹 기법을 사용하는 것이 현실적이다. 본 논문에서는 축소 마스킹 기법이 적용된 SIMON 패밀리에 대한 해밍 웨이트 필터링을 이용한 공격 방법을 소개하고, 실제 프로그래밍을 통해 첫 라운드 키 복구가 가능함을 보인다.

경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 하지만 공격자가 해당 경량 디바이스 상에서 수행되는 연산 특징을 분석하여 비밀정보를 추출해 낼 경우 사용자의 비밀번호가 공격자에게 쉽게 노출될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 특히 최신 ARM Cortex-M3의 경우 곱셈연산이 입력의 크기에 따라 수행 속도가 달라지는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 안전한 곱셈 구현기법의 장단점을 분석하고 더 나아가 최신 곱셈기법을 최적화하는 방안에 대해 확인해 본다. 제안된 기법은 기존 방식의 속도를 최대 28.4% 향상시킨다.

현재 가장 많이 사용되고 있는 공개키 암호 알고리즘인 RSA에 대하여, 만약 암 복호문 이외의 부가 정보가 주어진 경우 이를 이용해 RSA 시스템의 안전성을 분석하는 것은 부채널 공격, 격자 기반 공격 등에서 많이 다루어지고 있다. 최근에는 전원이 차단된 DRAM의 데이터 유지 성질을 이용한 Cold Boot Attack에서도 이러한 부가 정보를 이용한 RSA 개인키 복구 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 전체 비트 중 일부 비트는 삭제가 되고 동시에 일부 비트에는 오류가 있는 RSA 개인키가 주어진 경우 원래의 개인키를 복구하는 문제를 다루며, 구체적으로는 이전에 제안된 Kunihiro 등의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 향상된 새로운 RSA 개인키 복구 알고리즘을 제안한다.

차분전력분석공격은 추측하는 비밀 정보 값에 따라 계산한 중간 값을 전력 소비 모델에 대입하여 전력 소비량을 구한 후 실제 발생한 전력 소비량과 함께 분석하여 암호화에 쓰인 비밀 정보 값을 복원한다. 이 때 흔히 쓰이는 전력 소비 모델로는 해밍 웨이트 모델이나 해밍 디스턴스 모델이 있으며 좀 더 정확한 전력 소비 모델을 구하기 위해서 전력 모델링 기법을 이용한다. 하지만 공격 타켓이 되는 장비가 가정한 전력 소비 모델과 상이한 경우 중간 값에 해당하는 전력 소비량을 옳게 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 테이블 형태로 저장하여 전력 소비 모델로써 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 암호화 과정에서 활용 가능한 정보(평문, 암호문 등)가 쓰이는 시점에서의 소비 전력을 이용한다. 이 방법은 사전에 탬플릿 구성을 할 필요가 없으며 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 이용하기 때문에 해당 장비의 소비 전력 모델을 정확하게 반영한다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 진행하였으며 제안하는 방법의 성능이 기존의 전력 모델링 기법보다 부채널 공격 성능이 향상됨을 확인하였다.

클라우드 환경에서 대량으로 발생하는 데이터들에 대해 효율적인 저장 공간을 제공하는 기법으로 단일의 데이터만을 저장하여 중복을 제거하는 중복제거 기법을 활용할 수 있다. 위탁 데이터에 대한 기밀성에 민감한 사용자들은 안전한 암호 알고리즘을 이용 가능하지만 중복제거 기법의 효율성을 떨어뜨린다는 단점을 가지고 있다. 사용자의 데이터 프라이버시를 보장하면서 저장 공간의 효율성을 올리기 위해 2015년에 PAKE(Password Authenticated Key Exchange) 프로토콜을 활용한 서버 측면의 사용자간 중복제거 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 부채널을 통하여 제안된 기법이 CoF(Confirmation-of-File) 또는 중복 확인 공격(ducplicate identification attack)에 대해 안전하지 않음을 증명한다.

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간 자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.