최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.
본 연구에서는 NFT, 블록체인, 메타버스의 이론적 내용을 살펴보고, 현재 대중적 인지도가 높은 NFT 아트의 다양한 표현방식을 분석하였다. 사례연구 내용으로는 2D 그래픽, 3D 그래픽, 모션그래픽 작품을 오픈씨 전체랭킹 100개의 프로젝트를 분석하였다. 메타버스 공간과 NFT 기술은 디지털 아트 창작자뿐 아니라 기존의 예술작가 모두에게 새로운 공급과 수요의 시장을 만들어 줄 것이다. 가상 자산인 코인에 대한 관심과 거래가 증가함에 따라 NFT 시장에서의 디지털 아트의 거래 수요는 점차 늘어가고 있다. 이후 창작자들을 위하여 NFT 디지털 아트의 그래픽스타일을 2D그래픽, 3D그래픽, 2D 모션그래픽 3D 모션그래픽 4가지로 분류하여, 연구하였다. 추후 디지털아트 NFT 창작들에게 그래픽스타일의 방향성을 제시해 줄 수 있을 것이라 사료된다.
인터넷 기술을 기반으로 전 세계에 걸친 정보서버들의 상호연결을 통해 실제 환경처럼 원하는 거래를 할 수 있는 가상의 공간으로서의 새로운 활동영역으로 대두되었다. 사이버스페이스를 통해 새로운 비즈니스를 실현 하고자 하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 가상공간에서의 쇼핑몰의 필요성을 인식하고 많은 기업들이 참여하였으나 사이버쇼핑몰은 인터넷이 가진 잠재력만큼 발전하지 못했다. 사이버쇼핑몰에서 제공하는 단순 평면, 정보의 한계성을 말할 수 있다. 소비자에게 좀더 나은 정보전달의 필요성이 나타나게 된 것이다. 이에 따라서 본 논문에서는 2차원쇼핑몰과 3차원 쇼핑몰의 상호보완적 구성을 통하여 3차원 제품과 쇼핑몰의 연구가 이루어졌다. 연구는 세부 분으로 구성되어 있다. 먼저 문헌 연구와 자료조사를 통해 인터넷 쇼핑몰 안에서의 소비자특성을 파악하고 인터넷 쇼핑몰 제품의 판매 한계성을 제시하였다. 그리고 두 번째로 쇼핑몰과 3차원 쇼핑몰의 특성 비교 및 가상현실기술 자료를 정리 소개하였다. 그리고 마지막으로 3D제품 모델링과 쇼핑몰을 개발하여 소비자의 구매를 증대시키고 앞으로 쇼핑몰의 방향성을 제시하고자 한다.
미국의 Arcot사는 가상 세션을 이용하여 트랜잭션 변경 사항을 표시하는 안전한 온라인 금융 거래 서비스 솔루션을 판매 중이며, 해당 기술의 특허를 출원 중이다. 하지만 VPS(Virtual Private Session)가 제공하는 캡챠의 구성 방식에 의해 취약점을 갖는다. VPS가 제공하는 캡챠는 색상정보를 이용한 공격이 가능함을 보였고, 이는 VPS 또한 안전성을 확신할 수 없음을 시사한다. 이 논문에서는 VPS의 공격 방법을 제시하고 유사 VPS를 만들어 앞서 제시한 방법으로 모의 공격을 통한 취약점을 알아본다.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
낙동강 하굿둑의 주요 기능인 염수피해 방지와 홍수 배제를 효과적으로 수행하기 위하여, 주요 지점의 하천 수위 변화를 감시하여 하굿둑 수문(水門) 운영에 신속히 반영할 수 있도록 하천수위감시시스템을 구축하였다. 하굿둑 운영에 직접 영향을 미치는 낙동강 본류 3개 지점에 PLC와 공중통신망을 이용하여 시스템을 구축하고, 하굿둑 통합운영시스템과 연계하였다. PLC를 활용하여 안정성과 범용성을 확보하고 유지관리의 편의성을 제고할 수 있었다. 전원 제어장치를 설치하여 경고장 발생 시 원격에서 신속히 조치를 취한 뒤, 초기화할 수 있도록하여 현장까지의 출동 횟수를 대폭 감소시킬 수 있었다. 현장 데이터 저장 기능을 추가하여, 통신망 이상 등으로 데이터가 센터로 전송되지 못할 경우를 대비하였으며, 통신망은 공중통신망인 ADSL(FTTH)을 이용하여 경제성을 고려하였고, CDMA(M2M)를 보조망으로 구성하여 이중화하였다. 공중통신망의 보안 취약성을 보완하기 위하여 전용망과 같은 효과를 볼 수 있도록 VPN을 각각 설치하고, 가상사설망을 통하여 센터와 관측국이 통신하도록 하였다. 일반적으로 하천 수위관측국에는 목적에 따라 전용의 원격터미널을 이용하고 있으나, 본 사례는 범용적인 PLC를 이용하여 개방적 구조의 시스템을 구축함으로써, 향후 유역통합물관리에 대비하여 여러시스템간의 인터페이스와 유지관리의 용이성, 보안성, 경제성을 고려한 모델이라는 점에 의의가 있다.
온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.
개인정보가 대량으로 유출되는 사고가 최근 몇 년에 걸쳐 지속적으로 발생하고 있다. 이렇게 외부로 유출된 대량의 개인정보는 명의도용 및 계정도용에 불법적으로 사용되고 있다. 특히 온라인 게임머니 게임아이템 등의 가상의 재화를 현금으로 거래할 수 있는 온라인 게임서비스에서 다수 발생하고 있다. 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 사례를 분석해 보면 몇 가지 특징을 확인 할 수 있는데, 요약해 보면 짧은 시간에 대량으로 발생한다는 것이다. 본 연구에서는 온라인 게임에서 발생하고 있는 도용 공격 사례를 통해 대량의 자동화된 계정 도용 공격의 특징을 정의하고 실시간으로 대응할 수 있는 탐지 및 차단 방안을 제안 하였다.
금융거래를 위한 강력한 암호화 방식인 공인인증서 방식이 최근 들어 보관상의 문제점으로 인한 피해가 우려되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결책으로 사용자의 실제 개인정보를 대체한 가상의 동적아이디를 활용하여 사용자를 익명 인증하는 스마트카드 기반의 익명 인증 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 익명 인증 기법은 사용자의 개인정보가 내부 유출이나 중간자 공격, 제한적 재전송 공격, 서비스 거부 공격, 전방향 안전성, 은밀한 검증자 공격 등에 대해 개인정보가 유출될 우려가 없고, 사용자의 익명성을 제공함으로써 발생할 수 있는 악의적인 공용자의 불법적인 행위를 필요 시 추적할 수 있다. 비교 분석에서 기존 스마트카드를 이용한 인증과의 실험을 통한 결과 암 복호화 효율성에서 약 10%의 성능 향상을 보였고, 안전성 측면에서 가능한 위협적 요소들에 대해 증명을 통해 안전함을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 관련 기술이 급변하는 환경에서 사이버 위협들은 새로운 기술과 함께 고도화되고 다양화되어 지속해서 등장하고 있다. 이에 본 연구에서는 보안 관련 뉴스 기사를 수집해서 LDA 토픽 모델링을 진행해 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 2020년 1월부터 2023년 8월까지의 뉴스 기사를 수집하였으며 LDA 분석을 통해 주요 토픽을 도출하였다. 이후 토픽별 흐름을 파악하고 주요 기점에 대해 분석하였다. 분석 결과를 통해 2021년의 랜섬웨어 공격과 2023년의 가상자산거래소 해킹이 최근 보안 분야에서 큰 이슈인 것을 파악할 수 있다. 이를 통해 보안 이슈에 대한 동향을 확인하고, 앞으로 어떤 연구에 집중해야 하는지 확인해 볼 수 있다. 또한 최신 위협을 인지하고, 적절한 대응 전략을 지원할 수 있으며 효과적인 보안 대책의 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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