현대인에게 필수적인 스마트폰에는 통화기록, 문자 메시지, 이메일과 같은 사용자 개인 정보뿐 아니라 사진, 동영상, 문서 등과 같은 미디어 파일이 저장된다. 이러한 스마트폰 데이터는 포렌식 수사 입장에서 중요한 증거로써 사용될 수 있기 때문에 필수적으로 획득해야 하는 데이터이다. 하지만, 스마트폰의 꾸준한 업데이트와 FDE (Full Disk Encryption), FBE(File Based Encryption)과 같은 암호 기능의 적용으로 인해 스마트폰에서 사용자 데이터를 추출하는데 어려움이 있다. 이에 따라 스마트폰에서 사용자 데이터를 추출하는 연구가 지속적으로 수행되고 있으며, 본 논문에서는 그 중 하나인 백업 데이터에서 스마트폰의 데이터를 획득하는 연구 동향에 대해 설명한다.
최근 많은 관심을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅이 해결해야할 가장 큰 문제는 바로 보안이다. 일반적인 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터 보호를 위해 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 저장한다. 하지만 분산서버에 저장된 데이터를 암호화 과정을 거치지 않고 그대로 저장하게 된다면, 마스터 서버에 저장된 분산파일 위치를 추적하여 그대로 유출이 되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 비밀키를 이용하여 분산된 데이터를 암호화해야할 필요성이 존재한다. 그러나 대용량 데이터의 경우 수십, 수백 개의 조각으로 나누어지게 되는데 분산서버마다 각각의 비밀키를 이용하게 된다면, 관리의 어려움이 존재할 뿐 아니라 분산 서버에 대한 정당한 인증, 암복호화 과정을 수없이 거치게 되어 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 Hadoop 환경에 적합한 XOR 및 RAID기반의 효율적인 분산 저장 및 복구 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 고비용의 엔트프라이즈급 RAID 저장장치를 저비용의 RAID 저장장치로 대체하고 인공위성 연구센터에서 개발한 데이터 수신카드를 이용하여 고속 데이터 수신저장 시스템을 구축하였다. 350Mbps로 수신되는 데이터를 처리하기 위해서 S-ATA2 방식의 하드디스크 3개와 자체 제작한 성능 시험 소프트웨어를 이용하였다. 성능 시험 결과 79MB의 속도로 RAID에 저장할 수 있음을 확인하였다.
네트워크상의 사이버 공격을 막고 원인분석 및 공격지를 찾기 위하여, 네트워크패킷 캡쳐 및 플로우 데이터를 수집 저장하고, 수집된 정보를 고속으로 검색하여 분석하는 것을 필요로 한다. 인터넷의 발달과 네트워크를 이용하는 기기들이 많아짐에 따라 네트워크상에는 1초에 수백만 개의 네트워크 패킷이 이동하고 있다. 이러한 대용량 네트워크 패킷을 고속으로 저장하고 검색하기 위하여, 대용량 저장 및 검색에 가장 적합한 데이터베이스를 이용하는 것이 중요하다. 대용량 네트워크 데이터의 저장에 가장 최적인 데이터베이스를 찾기 위해 이 논문에서는 관계형 데이터베이스(MySQL)와 컬럼기반 데이터 베이스(InfiniFlux), 그리고 Bitmap Index 기반 저장구조(FastBit)를 사용하여 로딩속도와 검색 속도, 그리고 각각의 디스크 사용량을 비교하였다.
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.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의상에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.
PDA(Personal Data Assistant)나 Handheld PC와 같은 모바일 디바이스(Mobile Device)를 이용하여 주소록이나 일정관리와 같은 개인 정보를 관리하는 것이 일반적인 추세이다. 모바일 디바이스는 그 특성상 중요한 정보를 신뢰성 있는 서버와 같은 컴퓨터에 중복 저장하는 것이 필요한데, 동일한 데이터를 중복 저장하면 데이터 동기화(Data Synchronization)를 통하여 일치성을 유지하도록 해야 한다. 그러나 동기화 과정에서 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터 충돌에 대한 해결 정책을 제시하였고, 그 중 서버 우선 정책과 클라이언트 우선 정책에 필요한 해결 규칙을 설명하였다. 서버 우선 정책은 서버에 이미 존재하고 있는 값을 유지하는 것을 기본으로 하는 정책이며, 클라이언트 우선 정책은 클라이언트가 요청한 값이 우선하는 정책이다.
최근 개인 사용자에게 최적화된 정보 및 서비스를 제공하기 위해 다수의 소형파일에 대한 분석이 요구되고 있다. 이런 요구사항을 고려해 본 논문에서는 통신주기에 따라 캐시 메타데이터 동기화를 적용한 분산 캐시 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 소형파일을 병합하여 청크에 저장함으로써, 네임노드가 관리하는 메타데이터의 양을 줄였으며, 클라이언트 캐시에 캐시 메타데이터를 추가적으로 저장하는 구조를 갖는다. 또한, 클라이언트와 네임노드 간 통신주기 조절을 통해 클라이언트의 캐시 메타데이터를 갱신함으로써 불필요한 처리시간을 감소시킨다.
지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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