봇넷(Botnet)은 이미 해킹당한 좀비 PC들로 구성된 거대한 네트워크이다. 본 논문에서는 대다수의 스팸이 봇넷에 의해 발송되고 있다는 점에 착안하여 스팸메일을 분석하여 봇넷과 좀비 PC들을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 이를 검증하였다. 특히, 본 논문에서는 국가차원에서 스팸 수집 분석 증거물 확보를 목적으로 KISA에서 운영하고 있는 이메일 스팸 트랩 시스템에서 수집된 방대한 스팸 메일을 분석에 활용하였다. 본 논문에서는 동일한 URL이나 첨부파일을 가진 스팸을 하나의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 전체 IP들이 어느 정도 봇넷의 특정을 가지고 있는지와 그룹 내의 각각의 IP들이 어느 정도 좀비 PC의 특정을 가지고 있는지를 측정하여 봇넷 그룹과 좀비 PC를 판별할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과 1시간동안 16,030개의 좀비 의심 PC를 추출할 수 있었으며, 이메일 스팸이 좀비 PC를 추적하는데 상당히 유용한 정보를 제공해 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.
VNDN 기술을 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스를 위한 통신 기술로 활용할 시 데이터가 통신의 주체가 되는 데이터중심네트워킹 기술 실현이 가능하며, 차량 보안 공격 및 해킹, 장거리 데이터 전송 시 성능 저하, 잦은 데이터 끊김 현상 등 현재의 호스트 중심 인터넷에 기반한 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스 기술이 갖는 한계를 극복 할 수 있다. VNDN 안에 지연에 매우 민감한 critical 정보 데이터를 RSU(Road Side Unit) 등에게 푸쉬 기반으로 전달해 주기 위한 Data 패킷 포워딩 이슈는 VNDN 기반 응용 서비스 실현을 위해 해결해야 할 이슈 중 하나이며, 이를 해결하기 위해 먼저 NDN 환경하에서 푸쉬 기반 데이터 트래픽을 지원해주기 위한 현존하는 포워딩 기법들을 포괄적으로 분석해 보고 각 기법 들을 성능 측면에서 비교 분석해 본다. 이를 통해 VNDN 환경하에서 보다 향상된 푸쉬 기반 중요 데이터 포워딩 기법 연구를 위한 사전 지식으로 활용되어질 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.
다가오는 미래에는 인터넷을 사용하는 사람이라면 누구나 NFT를 1개 이상 가지게 될 것이다. NFT는 FT와는 다르게 소유자를 명시할 수 있고, FT에 비해 추적관리도 용이하다. 2022년의 조사에서도 현재까지 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 무선 프로토콜은 WPA2이다. 2006년에 나온 프로토콜인 만큼 현시점에서는 다양한 취약점이 존재하는 프로토콜이다. 취약점을 보완하기 위해 2018년에 새로 나온 WPA3나 기존의 WPA2를 강화한 WPA2-EAP를 사용하기 위해선 접속하는 기기인 STA(스테이션)과 AP(액세스포인트, 공유기)에 추가적인 장비 업그레이드가 필요하다. 고가의 라우터 장비를 사용하면 보안적인 부분은 해결되지만 SOHO(Small Office Home Office)에서 도입하기엔 경제적인 비효율성이 있다. 본 논문에서는 NFT를 인증 수단으로 사용하여 기존의 WPA2를 그대로 사용하고 장비적인 업그레이드를 하지 않으면서 현재까지 널리 사용되고 있는 크랙 툴들을 방어하며 기존 WPA2와 비교해서도 실제로 SOHO에서 사용하는데 무리가 없음을 보였다.
행정부, 입법부, 사법부 등의 국가기록물은 영구기록물로 관리가 필요하다. 범죄사건이 발생 시마다 사법부의 기록물은 참고자료로 빈번하게 대출되고 반납되는데, 영구기록물의 관리를 위해서는 기록물들의 사건등록, 이력조회, 대출/반납, 보존검색, 기록물 폐기관리가 이루어져야 한다. 최근의 유비쿼터스 정보화의 활용방안으로 RFID가 활용되고 있다. 본 논문에서는 RFID를 이용한 영구기록물에 태그를 부착하여 기록물을 등록 관리하고, 이력을 추적하고, 보존, 검색하기 위한 영구기록물의 현황 분석, S/W, H/W, 네트워크 설계, 유비쿼터스 RFID 영구기록관리시스템 설계를 한다. 900MHz 대역의 RFID 태그를 부착한 현장에서 적용되는 성능 실험과 추적실험 후에 영구기록관리시스템을 구축한다. 구축 실행 후에 관련 시스템과의 연계성, 보안성 분석과 포렌식 자료를 생성하고 개선효과를 분석한다. 본 논문의 연구를 통하여 국가기록물 관리에 유비쿼터스 정보화 기술 적용과 포렌식 기술 발전에 기여하게 될 것이다.
최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.
운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
본 연구는 현재운용중인 국방정보통신망의 운용실태와 시스템의 구조 관리, 통신선로, 선로용 보안장비, 네트워크 및 소프트웨어의 관리, 보관중인 자료와 전송자료, 우리 군(軍)의 C4I체계에 대한 전반적인 취약점에 대해 분석을 실시하였다. 특히, 이중에서도 차후 전장에서 정보전의 핵심이 될 수 있는 육군전술지휘정보체계(C4I)에 대해 중점적으로 분석을 실시하여, 제시된 취약요소를 토대로 정보보호 적용방안을 제시하였다. 첫째, C4I 체계의 취약요소에 실질적으로 적용될 수 있는 보안운용체제, 인증제도, 바이러스 및 악성소프트웨어에 대한 대비, 가상사설망(VPN), 침입차단 탐지시스템, 방화벽 등 다양한 정보보호 요소기술을 제시함으로써 네트워크, 하드웨어(컴퓨터보안), 통신측면(통신보안)에서 강구될 수 있는 방안을 마련하였다. 둘째, 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 해커전에 대비하기 위해 해킹수법의 분석을 통한 위협을 살펴봄으로써 육군전술지휘정보망에 대한 대응책을 수립할 수 있도록 방안을 제시하였음. 셋째, 합리적인 국방정보보호체계를 구축하기 위해서 정보보호 관련된 제도 및 규정, 조직의 정비와 보완 등 여러 가지 선행되어야 할 요인들을 제시함으로써 효율성 높은 국방정보보호 체계를 구축할 수 있는 기반을 마련하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 얻어진 결론을 제시하면 성공적인 정보보호체계의 구축을 위해서는, 여러 기종의 다양한 보안시스템을 통하여 침입행위를 실시간으로 탐지하고 신속한 대응을 수행하며 침입관련 정보를 수집 분석하여 적절한 구성정보를 유지하여 주는 효율적인 '통합보안시스템'의 구성 운영이 필수적임을 강조한다.
인터넷과 스마트 디바이스, IoT와 같은 정보통신매체의 급격한 보급으로 전자금융거래 또한 활발히 증가하고 있지만 이에 따른 파생적 부산물로써 각종 개인정보 유출, 해킹과 같은 금융보안의 위협 또한 증가하고 있다. 따라서 이에 대비한 금융보안의 중요성은 높아지고 있지만 국내의 경우 아직 Active-X를 사용하고 있는 등 금융보안 분야의 선진국에 비해서는 상대적으로 금융보안 기술력이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내·외 금융보안 관련 특허데이터를 토대로 IPC 분류 빈도분석, 키워드 빈도분석, 키워드 네트워크 분석으로 주요기술 동향을 비교하여 국내의 금융보안 분야의 주요 발전 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로는 최근 국내외 동향은 스마트 디바이스 기반 전자금융서비스 개발에 따른 관련 기술 개발에 초점이 맞춰진 것으로 판단된다. 이에 향후 상용화 단계의 기술로 선행적인 측면의 연구를 반영하는 논문 데이터 분석을 통해 금융보안 연구동향과 기술동향 분석 결과를 매핑함으로써 금융보안의 기술개발을 위한 기반데이터로 활용될 수 있고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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