본 연구의 목적은 금융기관 대상 고유식별정보 암호화 규제 및 감독에 대한 효과적인 대응방법을 제시하고, 현재의 문제점 그리고 앞으로 나아가야 할 방향을 제시하는 것이다. 금융기관에서는 법규준수를 위하여 다수의 개인정보처리시스템 중 DB시스템을 중심으로 대응하고 있어 그 외 다수의 어플리케이션시스템 내 고유식별정보를 포함하고 있는 데이터 파일의 경우 암호화 등 추가적인 조치가 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 제도적, 관리적, 기술적 실효성 확보 방안을 결론에서 제시 하였다.

우리나라의 자격종목은 2018년 9월 기준 약 32,364개에 달하며 국가기술자격은 252개, 국가전문자격은 149개이며, 민간 자격은 총31,993개, 그중 공인민간자격은 99개, 등록민간자격 31,894개 이다. 본 연구는 한국산업기술보호협회의 공인민간자격인 산업보안관리사의 창직과정을 살펴보고자 협회설립(2007.10)에서 제1회 공인민간자격 시험시행(2017.06.24)까지 10년간 과정을 각종자료를 통해 살펴보고, 정형화 하고자 하였으며 연구결과 창직과정이 총10가지로 정리되었다 (1) 사전준비 시 고려사항 (2) 자격체제개발 (3) 직무분석 및 교안개발 (4) 문제은행개발 (5) 보수교육과정 설계 (6) 검정전략개발 (7) 검정실행 (8) 수익방안 (9) 자격수요확대 (10) 여론형성으로 조사되었다. 이를 통해 추후 창직 모듈이 연구되어 질 것이며 산업보안 상담전문가 등에서 공인민간자격증 개발모델로 활용되어질 것으로 기대한다.

지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.

해킹 공격이 지능화되고 증가됨에 따라 공공 및 민간기업들은 중요한 자산 및 개인정보를 보호하기 위해 많은 비용을 투자하고 정보보호인력을 충원하여 다양한 정보보호활동을 진행하고 있다. 이와 함께 많은 비용과 인력을 요구하는 정보보호활동이 효율적으로 수행되고 있는지를 평가하는 것은 매우 중요하다. 하지만 정보보호 효율성 평가연구는 주로 정보수집이 보다 수월한 정부기관에 대해서 행해져 왔다. 본 연구는 다양한 민간 기업들의 정보보호인증 및 정보보호활동에 대한 효율성을 평가하는 모델을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 민간 기업들의 정보보호활동에 대한 공시된 자료인 정보보호공시 정보를 활용하여 계층구조분석(AHP) 과 자료포락분석(DEA) 기법을 적용하여 정보보호 효율성을 평가하였다. 또한 효율성 평가 모델을 통해 효율적으로 운영되고 있는 DMU를 선별하고 비효율적인 DMU들이 효율적으로 운영하기 위해 개선되어야 할 보안활동요소들에 대해 알아본다.

본 논문에서는 사용자들이 탐색하고 싶은 공격의 진행경과, 공격의 연속성, 공격과 피해간의 연관관계, 차단 우선순위와 방어 대책 등의 문제들을 멀티 회전축과 방사축 구조를 갖는 시각화 인터페이스를 이용하여 해결하고자 한다. 이벤트의 발생 순서, 이벤트의 주체, 이벤트의 종류로 구조화된 멀티 회전축과 개별 이벤트 주체들의 진행경과를 나타내는 객관적 시간인 방사축을 기반으로 시계열 이벤트를 배치함으로써 보안이벤트를 효과적으로 감시 및 추적할 수 있게 한다. 제안하는 시각화 인터페이스는 전체 공격의 추이와 진행상황, 개별 공격들의 세부 내용과 연속성, 공격자와 피해자간의 연관관계 등을 종합적으로 제공하여 공격 차단 및 방어 대책이 적용가능한 실용적인 시각화 인터페이스이다.

데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.

MANET은 어떠한 인프라스트럭처의 도움 없이 이동 노드들로 구성되어 hop-by-hop 방식으로 데이터가 전달되는 구조가 블록체인과 매우 유사하다. 하지만 MANET은 이러한 특징 때문에 악의적인 노드에 의한 데이터 변조 또는 폐기 등 다양한 위협에 노출되어 있다. 이러한 이유로 전송 데이터에 대한 무결성 보장은 MANET의 중요한 보요 요소이다. 본 논문에서는 네트워크를 구성하는 노드들에 대한 신뢰도 값을 악의적인 노드들로부터 보호하기 위하여 블록체인기술을 적용하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 클러스터 형태의 계층 구조를 이용하였으며, 클러스터 헤드만이 노드들의 신뢰도 정보를 블록에 저장하고 이를 전파할 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 블록의 전파를 차단하기 위하여 클러스터 헤드 선출에 참여하는 노드들의 수와 클러스터 헤드의 신뢰도를 이용한 블록생성 난이도 자동 설정 기법을 적용하였다. 이렇게 되면 악의적인 노드에 의한 블록 생성 및 전파를 차단할 수 있게 된다. 제안한 기법의 우수한 성능은 SAODV 기법과 비교 실험을 통해 확인할 수 있었다.

기계학습을 이용하는 침입 탐지 시스템의 성능은 특징 집합의 구성과 크기에 크게 좌우된다. 탐지율과 같은 시스템의 탐지 정확도는 특징 집합의 구성에, 학습 및 탐지 시간은 특징 집합의 크기에 의존한다. 따라서 즉각적인 대응이 필수인 침입 탐지 시스템의 실시간 탐지가 가능하도록 하려면, 특징 집합은 크기가 작으면서도 적절한 특징들로 구성하여야 한다. 본 논문은 실시간 탐지를 위한 특징 집합 선택 문제를 해결하기 위해 사용했던 기존의 다목적 유전자 알고리즘에 특징 간의 Pearson 상관계수를 함께 사용하면 탐지율을 거의 낮추지 않으면서도 특징 집합의 크기를 줄일 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 사용하여 10가지 공격 유형과 정상적인 트래픽을 구별하도록 인공신경망을 설계, 구현하여 실험한다.

소프트웨어 공학 관점에서 트레이싱은 프로그램의 실행 정보를 기록하는 로깅의 특수한 형태이다. 엄청난 데이터를 실시간으로 생성하고 디코딩해야 하는 트레이서의 특징상 전용 하드웨어를 사용하는 트레이서가 많이 사용되고 있다. Intel(R) PT는 전용 하드웨어를 사용하여 각 하드웨어 쓰레드에서 소프트웨어 실행에 대한 모든 정보를 기록한다. 소프트웨어 실행이 완료되면 PT는 해당 소프트웨어의 트레이스 데이터를 처리하여 정확한 프로그램 흐름을 재구성할 수 있다. 하드웨어 트레이스 프로그램은 운영체제에 통합되어 사용할 수 있으나 윈도우 시스템의 경우에는 커널 개방과 같은 문제로 인하여 긴밀한 통합은 이루어지지 않고 있다. 또한, 단일 프로세스만 트레이스 할 수 있고 다중 프로세스 스트림을 트레이스 하는 방법은 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 윈도우 환경에서 다중 프로세스 스트림을 트레이스 지원이 가능하도록 기존의 PT 트레이스 프로그램을 확장하는 방안을 제안하였다.

근래에 산업이 융합됨에 따라, 산업 간 융합 도구 활용이 조직 내 보안성에 미치는 영향이 증가하고 있다. 그러나, 조직구성원들은 기존의 시스템을 중심으로 비즈니스를 활동하기 때문에 새로운 시스템 도임에 대한 적응력이 부족하고, 이에 따라서, 보안에 대한 고려는 후 순위로 나타날 수 밖에 없는 환경이다. 본 연구에서는 의료융합산업에서 중소형 의료기관을 대상으로 보안 체계를 구축하기 위해 우선적으로 고려해야 할 요소들에 대한 비용 효율적인 선택방안에 대하여 연구하였다. 구체적으로 선행연구들을 통하여 현재의 법제도 체계를 고려하고 보안현황을 분석하였을 때, 중소형 의료기관에서 필요한 보안 솔루션/시스템/체계에 대하여 도출하였다. 그리고, 실제 비즈니스 환경에서 중소형 의료기관 관련자들을 대상으로 비용 효율적으로 보안 체계를 구축하기 위한 상대적 우선순위에 대하여 분석하고 전반적인 보안체계를 구축하기 위한 방안을 제시하였다.

2018년 5월 25일부로 시행된 GDPR은 모든 EU 회원국에 공통적으로 적용되고 법적 구속력을 갖춘 점과 개인정보보호와 관련된 가장 최신의 동향이 고려되어진 법이라는 점에서 법적 중요성과 가치가 높다고 할 수 있겠다. 따라서 본 연구는 이러한 GDPR을 기준으로 국내 "개인정보 보호법" 및 "정보통신망법"과의 비교분석을 통한 국내의 개인정보보호 법제의 점검 및 개선 방안을 제언하는 것에 의미가 있을 것이라고 판단하였다. 본 연구의 결과로 GDPR의 법 적용 범위 민감정보 정의 개인정보 이전권 개인정보 보호담당관 개인정보 역외 이전 감독기관 처벌 법 적용 예외 사항 등이 국내 비교대상 법과 차이를 보이고 있었다. 이러한 차이는 정보주체의 권리와 이익을 보호하고, 개인정보의 보호와 활용적 측면의 균형을 위해서도 충분히 필요한 것이었다. 따라서 본 연구의 비교분석 결과 및 법 개선방안에 대한 제언을 토대로 국내 개인정보보호 법제의 전체적인 점검 및 수준 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

한국수력원자력, 한국전력공사, 한국남동발전 등의 발전 제어시스템은 전력을 공급하는 국가의 주요 인프라 시설로 악의적인 해킹 공격이 진행될 경우 그 피해는 상상을 초월한다. 실제로 한국수력원자력은 해킹 공격을 당하여 내부정보가 유출되는 등 사회적인 큰 문제를 야기하였다. 본 연구에서는 최근 이슈가 되고 있는 융합보안 연구에 대해 전력회사 중심의 발전 제어시스템을 대상으로 그 환경을 분석하고, 현황을 분석하여 다양한 발전 제어시스템의 안정화를 위한 전략체계 수립과 대응책을 제시하고자 한다. 다양한 물리적 보안시스템(시설), IT 보안시스템, 출입통제시스템 등에서 나오는 데이터 형태를 정규화하고 통합하여 융합인증을 통해 전체 시스템을 통제하고, 융합관제를 통해 위험을 탐지하는 방법을 제안한다.

현대사회가 정보화 시대를 넘어서 4차 산업혁명시대로 접어들었다. 즉, 세계적으로 생명과학이 주도하는 시대가 도래 하였다. 바야흐로 무인자동차, 드론, 알파고와 같은 인공지능, IT기술로 탄생한 인간을 대신하는 로봇시대가 도래하였다. 이는 IT의 근간인 정보전달의 핵심가치를 기반에 두고 있는 것이다. 이러한 4차 산업 혁명시대에 즈음하여 정보보호분야가 필수불가결한 학문분야가 되었다. 웹기반 보안, 시스템기반 보안, 클라이언트 기반 보안, 모바일보안, 그리고 무선보안 등 컴퓨터 기반 IT기술 전반에 보안문제는 필수사항이 되었 다. 이에 발맞추어 보안인력양성을 위한 대학의 교육과정을 시대에 요구에 맞도록 표준화할 필요가 있다고 보여 진다. 본 논문은 정보보호분야의 교육과정을 표준화하기 위한 모델을 개발하여 제시하고자 한다. 이러한 모델을 통하여 각 교육기관에서는 필요한 트랙이나 분야를 선택하여 학생들을 지도하여 효과적인 정보보호인력양성에 기여하고자 한다.

최근 기술의 발전과 더불어 자율주행 자동차가 상용화가 되어 가고 있다. 하지만 자율주행 자동차에 대한 사고가 발생하고 있어 자율주행 자동차의 안전성 문제가 화두가 되고 있다. 또한, 현재 명확한 법률과 보안윤리에 대한 구체적인 가이드라인이 정해져 있지 않는 문제점이 있다. 이러한 가이드라인이 정해지려면 많은 정보와 경험이 필요하다. 본 연구는 과거에서 현재까지 사고 사례를 바탕으로 기본적으로 시나리오 기반의 모델을 정한다. 본 연구는 미래 자율주행 자동사 사고 시 보안윤리에 대한 사고 시나리오 사례를 통한 보안 고려 요소에 대한 모델을 제안 한다.

오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.

현대의 정보통신 기술과 네트워크 기술이 발달은 기업의 운영환경을 스마트하게 변화시켰으며, 그 가운데서 수많은 데이터들이 생성되고 저장되고 사용되고 있다. 기업경영의 에너지원이 되는 중요한 정보는 경제적인 이윤과 가치를 생성하고 또한 강력한 영향력의 근거로 활용된다. 따라서 주요정보는 그 가용성과 편의성을 확보해야 함과 동시에 기밀성과 무결성을 담보해야 하는 것이며 이것이 바로 정보보호의 기본목표가 된다고 할 수 있다. 그러나 대부분의 기업들은 중요한 내부정보가 유출되어 심각한 피해를 야기하는 사고가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 내부정보유출을 방지하고 안정적인 데이터보안 및 정보보호관리 구축을 위한 DLP(Data Loss Prevention) 기술과 솔루션에 대해 살펴본다.