무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
본 논문은 Torus-Based-Cryptosystem 중 $T_2(p)$ 에서 부채널공격을 방지하는 효율적인 지수 연산방법을 제안한다. 제안한 지수 연산방법은 일반적인 지수 연산보다 더 효율적일 뿐만 아니라 제곱과 곱셈 연산의 계산량 차이를 없게하여 SPA 공격에 안전하다. 또한 상군(quotient group)의 특성을 이용하여 지수 연산시 메시지를 난수화하여 제1차 DPA 공격도 방어할 수 있다.
본 연구에서는 여러 응용분야에서 자주 사용되는 통계적 모의실험이나 통계계산에 유용하게 사용될 루틴들을 Fortran과 C 언어의 Subroutine이나 함수 형태로 작성하여 라이브러리로 구현하였다. 여기에는 일반적으로 자주 사용되는 확률변수들의 난수생성기와 대표적인 확률분포들의 확률 계산이나 상위확률 및 상위백분위수의 계산 등에 유용한 루틴들을 포함하고 있다.
본 논문에서는 약한 키를 가지는 대화식 영지식 증명을 이용한 인증 프로토콜의 안전성을 강화하는 방법을 제시한다. 일반적으로 대화식 영지식 증명을 이용한 인증 프로토콜은 충분히 길고 랜덤한 비밀키를 가정하고 그 비밀키에 대한 영지식 증명을 수행하게 된다. 하지만 때에 따라서 충분히 길지 않거나 랜덤하지 않은 비밀키가 선택될 수 있다. 즉, 좋지 않은 난수 발생기를 써야 하는 경우, 또는 패스워드처럼 의도적으로 약한 키를 사용하는 경우가 생기며, 대화식 영지식 증명은 이에 적합하지 않다고 알려져 있다. 본 논문에서는 비밀 동전 던지기(Secret Coin Tossing)라는 개념을 제시해서, 일반적인 영지식 증명을 이용한 인증 프로토콜을 약한 키를 가지는 영지식 증명 기반 인증 프로토콜로 쉽게 변환할 수 있는 프레임웍을 제안한다. 또한, 이 프레임웍을 이용해서 설계된 인증 프로토콜이 ideal cipher model에서 안전함을 보인다.
본 논문은 클라이언트가 서버에 로그인을 요청할 때 사용자를 인증하기 위해 사용되는 패스워드를 매번 생성하여 한번 사용한 패스워드는 다시 사용하지 않는 안전한 JOTP 알고리즘의 설계 및 구현에 대해 설명한다. 확장된 JOTP에서는 클라이언트가 난수 발생에 의해 생성한 패스워드로 로그인할 때 사용하고, 패스워드의 저장과 관리가 클라이언트 측에서 이루어져 서버의 침입 또는 패스워드의 도난에 대해서도 안전하다. 또 웹 기반의 관리자 인터페이스와 클라이언트가 서버에 접속하기 위한 절차가 기존의 OTP 알고리즘보다 간단하다는 특징을 가진다.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
패스워드는 컴퓨터보안의 첫 단계이다. 패스워드 보안이 허술해지면 방화벽은 사실상 무용지물이나 다름없다. 그러나 일반 사용자들은 고난이도의 패스워드 관리가 불가능하므로 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 클라이언트 측에서 난수를 이용하여 일회용 패스워드를 생성하는 알고리즘을 사용하였다. 이것은 사용자들이 패스워드 관리를 용이하게 할 수 있으며, 서버해킹에 대한 불안을 해소시킬 수 있다.
본 논문에서는 사이트 인증을 위해 효율적으로 토큰을 업데이트하여 등록된 사용자만을 대상으로 인증하는 것을 목적으로 하고 있다. 일반적인 OTP(one-time password)와 스마트카드를 이용한 인증은 다양한 공격에서 서버와 클라이언트를 보호하는데 사용이 되고 있으며, KIC(key information center)를 통해 서버와 클라이언트를 상호 인증을 한다. 제안하고 있는 기법에서 KIC를 거치지 않고 대체 사용이 가능한 컴퓨터 안에 있는 랜 카드의 고유한 값인 맥(media access control) 주소와 난수를 사용하여 토큰을 업데이트하는 방법은 사이트 인증에 매우 효율적인 알고리즘이다.
홈 네트워크 서비스 산업은 미래의 국가발전과 새로운 변혁의 원동력으로서 향후 발전 가능성이 매우 크다고 할 수 있으나, 홈 네트워크 서비스의 보급이 확산되고 다양한 형태의 홈 네트워크 서비스가 등장하면서, 사이버공격의 대상 범위 또한 확대되어 사회적, 경제적으로 우리 사회에 큰 불안 요소로 작용할 가능성이 있고, 홈 네트워크 서비스의 침해사고 발생을 방지하고 사용자의 정보가 노출되지 않는 사용자 인증이 필요하다. 본 논문에서는 OTP를 기반으로 한 인증서를 이용하여 홈 네트워크의 보안요소 중 사용자 인증과 접근제어에 관하여 연구 하였으며, 인증 서버와 클라이언트 간에 동기화된 OTP 난수 값으로 인증서 정보를 암호화 하여, 외부 공격으로부터 보다 안전한 사용자 인증 기법을 제안한다.
본 연구에서는 사회인들의 정해진 패턴을 IoT를 기반으로 AI 기술을 활용하여 Deep Learning 기술을 적용하여 행동패턴을 자동으로 시스템에 업로드 한다. 업로드된 데이터는 Deep Learnig 기술을 통해 유의미한 데이터를 추출하고 이를 각종 가전제품에 제공한다. 데이터의 정합도를 높이기 위해서 초기 데이터는 사용자가 입력한 정해진 생활 패턴을 바탕으로 하며 가우시안 분포를 따르는 난수를 생성하여 training data set으로 사용하여 실제 학습에 적용시켰다. 실생활에서 자동으로 데이터를 활용하기 위해서 IoT기기를 연결하여 AI 학습을 진행하였다. 사회인들은 이 시스템을 통해 집에 들어올 때와 집 밖에 외출할 때 댁내에 있는 편리한 서비스를 제공받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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