• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1049-1052
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• 2001

고가용 E-Business모델을 위해 구축된 나중 웹 클러스터 모델은 구조적 특성상 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 불법적인 3자에 의한 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지고 있다. 따라서 구성된 시스템 노드들을 보호하고 불법적인 사용자로부터의 정보유출과 부당한 서비스 요구를 효과적으로 대응할 수 있는 보안 시스템이 필요하나 제안한 분산 침입 탐지 시스템은 불법적인 침입을 탐지하기 위하여 일차적으로 Detection Agent를 이용한 작업요구 패킷의 검사를 수행하려, 이후 작업이 진행되었을 때 Monitoring Agent를 동하여 작업과정을 관찰하며 허용되지 않는 자원의 접근 및 요구가 발생하였을 때, 다른 시스템 노트와의 긴밀한 협조작업을 동해 침입여부를 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2017

최근 급증하는 보안 침해 사고와 함께 보다 다양해지고 있는 해킹 기법들에 대한 대응책 마련이 논의되고 있다. 기업의 내부 인프라 자산 보호를 위해 조치를 취할 수 있는 기본적인 1차 대응책으로 네트워크 계층에서의 방어에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 일반 공중망(Public Network)과 분리된 가상의 사설망(VPN: Virtual Private Network)을 구현함으로써 기존의 VPN 모델보다 보안성이 뛰어나며 저렴한 비용으로 외부에서의 접근 및 스누핑(Snooping) 공격과 같은 보안위협에 대비할 수 있는 VPN 모델을 구축하여 실제 현업 망에서의 적용 가능성을 도출하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-53
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• 2021

망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3045-3052
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• 2010

국제 표준 디지털 서명 알고리즘인 DSA(Digital Signature Algorithm)는 이산 대수 문제에 기반하여 이론적 안전성을 보장하지만 최근 서명 시스템 구동시 오류가 주입되면 디바이스 내부에 있는 비밀키를 노출시킬 수 있는 물리적 공격이 제시되었다. 본 논문에서는 Bao 등이 제시한 DSA의 비밀키 비트에 오류를 주입하는 오류 공격법을 소개하고, 서명에 사용되는 랜덤 수에 오류를 주입하는 새로운 공격 모델을 제안한다. 또한, 오류 확산 기법을 이용하여 두 가지 오류주입 공격을 모두 방어할 수 있는 대응책을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 안전성과 효율성을 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.205-210
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• 2015

자동차산업의 발전과 함께 M2M(Machine-to-Machine)통신이 자동차 산업분야에서 많은 관심이 되고 있다. M2M은 기상, 환경, 물류, 국방, 농.축산 등에서 사용하기 시작하여 장비들이 자동으로 상황에 맞추어 통신을 하고 상황에 맞는 동작을 함으로써 운영해가는 시스템이다. 자동차에서도 차량내부 장치 간, 차대 차, 차와 교통시설물, 차와 주변의 환경 등에 적용되고 있다. 그러나 통신시스템의 특성상 전송구간에서 공격자의 공격에 대한 문제가 있으며 자동차의 운행, 제어계통 및 엔진제어 등에 공격자의 공격이 진행되면 안전에 심각한 문제가 발생하게 된다. 따라서 디바이스 간 보안통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 차량의 디바이스간 안전한 통신을 위해 해시함수 및 수학적 복잡한 공식을 이용하여 프로토콜을 설계하였으며 프로토콜 정형검증 도구인 Casper/FDR을 이용하여 실험하였으며 제안한 프로토콜이 각종 공격에 안전하게 동작되며 실제 적용할 때 효과적임을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제18권5호
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• pp.49-61
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• 2008

IT기술의 변화에 따라 금융기관의 정보보호 또한 안정성을 보장하면서도 새로운 비즈니스모델에 적합한 보안대책이 요구되고 있다. 금융 어플리케이션의 보안은 정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 만족하는 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템과 네트워크, 그리고 보안사고에 큰 비중을 차지하고 있는 내부 사용자에 대한 적절한 권한 부여와 접근통제가 요구되어진다. 정당한 사용자가 접근하여 발생하는 보안 문제, 즉 내부자에 의한 악의적인 행위나 오용, 실수 등에 의한 기업의 피해는 외부자에 의한 의도적인 공격보다 피해 규모가 크다. 따라서 정당한 사용자로 인증을 받았다고 할지라도 업무처리에 있어서 필요한 최소한의 권한만을 부여하는 것이 필요한 것이다. 이를 위해 금융기관에 적합한 접근통제가 필요하다. 역할기반 접근통제는 적용범위가 제한적인 강제적 접근통제와 분산된 보안관리로 중앙에서 통제가 어려운 자율적 접근통제의 단점을 보완하고, 실제 업무처리에 적합한 특성을 갖는다. 하지만 기존 역할기반 접근통제를 금융기관의 다양한 금융 어플리케이션에 적용하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다. 첫째, 금융 어플리케이션에서 사용되는 역할 추출 및 관리가 어렵다. 둘째, 다양한 비즈니스모델이 원하는 직무분리가 복잡하고 어렵다. 셋째, 악의적인 내부 사용자가 역할을 변조하여 과도한 권한을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 역할기반 접근통제에 인사정보 연동을 통한 효율적인 역할 추출 및 분류방안과 역할관리, 직무분리의 세분화 그리고 역할의 안전한 관리를 위해 X.509기반의 권한관리 기반구조(PMI)를 이용한 권한관리 기술을 금융 어플리케이션 환경에 효율적으로 적용하는 방안을 제시한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-120
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• 2024

개체군 희소 지표는 인공 신경망을 구성하고 있는 내부 레이어의 동작을 뉴런의 관점에서 관찰할 수 있기 때문에 블랙박스로 불리는 인공 신경망 내부의 동작을 설명하기 위하여 활용될 수 있다. 최근의 연구에서는 개체군 희소 지표를 두 종류의 컨벌루션 신경망 모델 분석에 적용하여, 레이어의 층이 깊어질수록 지표 값이 비례하여 증가하는 것이 관찰되었음을 보고하였다. 또한, 영상 분류를 위한 컨벌루션 신경망 모델에서 개체군 희소성 지표와 성능이 양의 상관성을 보인다는 연구도 있다. 본 연구에서는 적대적 예제가 컨벌루션 신경망에 적용되었을 때 신경망 내부에서 어떠한 동작이 수행되는지에 대하여 관찰하였다. 이를 위하여 적대적 예제를 입력으로 하는 컨벌루션 신경망의 개체군 희소 지표를 구한 다음, 컨벌루션 신경망의 성능과의 상관성을 비교하였다. 실험의 결과로부터 사전에 5%의 정확도를 갖도록 변형된 적대적 예제들에 대하여 온건한 데이터를 적용한 경우와 유사한 패턴의 양의 상관성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 이 실험결과는 적대적 예제와 온건한 데이터에 대한 각각의 개체군 희소성 지표 값들이 거시적인 관점에서 차이가 없다는 것을 의미하며 적대적 예제가 뉴런의 활성화 측면에서부터 적대적으로 동작한다는 것을 의미한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권10호
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• pp.512-519
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• 2005

E-BLP(Extended BLP) 보안모델은 시스템 내에서 실질적인 주체가 되는 프로세스에 대한 신뢰성을 고려한 BLP 모델의 확장이다. 본 논문은 임베디드 시스템의 보안을 위하여 E-BLP 보안모델을 구현한 내용을 다룬다. 구현된 EBSM(E-BLP Based Security Module)은 식별인증, 접근통제 및 프로세스의 동적 신뢰성 검사를 위한 DRC(Dynamic Reliability Check) 부분으로 구성된다. EBSM의 접근통제에 의해 악의적인 프로세스의 중요객체에 대한 접근 시도가 차단되는 것과, 정상적인 내부사용자가 불법적인 루트권한 탈취를 위해 버퍼 오버플로우 공격을 하는 경우 DRC에 의해 차단되는 것을 보인다. 또한 EBSM을 적용한 임베디드 시스템의 성능 오버헤드에 대해 소개한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.271-278
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• 2021

현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.679-691
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• 2016

자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.