• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.649-658
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• 2005

네트워크 기반의 공격은 그 위험성과 피해의 규모가 크기 때문에 공격 초기에 빨리 탐지하는 것이 중요하다. 그러나 지도학습 데이터 마이닝을 이용한 네트워크상의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법은 방대한 양의 데이터 전처리와 관리자의 분석이 요구되며 관리자의 분석이 정확하다는 보장이 없을 뿐만 아니라 각 네트워크의 실시간 특성을 고려하지 못하기 때문에 탐지의 어려움이 크다. 본 논문에서는 실시간 침입 탐지와 점진적 학습을 위해 비지도학습의 데이터마이닝 기법중 하나인 자기 조직화 지도를 기반으로 트래픽 속성 상관관계 메커니즘을 제안한다. 이는 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 초기 학습이 이루어지는 단계로 비지도 학습을 통하여 성격이 비슷한 트래픽끼리 클러스터링 한 맵을 생성시킨다. 두 번째 단계는 맵의 각 클러스터가 정상과 비정상 트래픽의 클러스터로 구분되기 위해 각 공격별로 추출된 규칙(rule)을 적용하여 맵을 분석한다. 이 규칙은 지도 학습을 통한 규칙 기반의 방법으로, 각 데이터 항목마다 SOM을 이용한 속성별 맵의 상관관계(correlation) 분석을 통해 생성되었다. 마지막으로 분석된 맵을 이용하여 실시간 탐지와 함께 점진적 학습이 이루어지게 된다. 여러 실험을 통하여 비지도 학습과 지도 학습을 결합한 SOM 기반 트래픽 속성 상관관계 메커니즘이 지도 학습에 비해 실시간 탐지에 우수함을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권10호
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• pp.35-45
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• 2006

ZigBee 보안에서 네트워크 키나 링크키의 전달 및 상호 인증은 ZigBee Alliance 규격에 포함되어 있으나, 마스터키를 안전하게 각 노드에 전달하기 위한 방법을 제공하지는 않는다. 마스터키를 전송하는 과정이 안전하지 않은 채널을 통해서 전달하기 때문에 마스터키가 직접적으로 노출되는 단점을 가지고 있다. 또한 ZigBee Alliance에서는 보안에서 가장 핵심인 trust center 역할을 코디네이터가 하도록 정의하고 있다. 새롭게 PAN에 조인하는 디바이스마다 코디네이터와 키 연결을 해야 하기 때문에 코디네이터는 부하가 집중되고, 악의 있는 디바이스에게 직접적으로 위험에 노출되는 단점이 있다. 몇 개의 디바이스만 키 연결을 할 때는 문제가 되지 않지만 네트워크가 거대해지면 코디네이터에서 발생하는 트래픽 양이 증가하면서 코디네이터의 부하가 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 Parent-Child 키 연결 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 두 가지 구조로 되어있다 일방향 해쉬 체인을 사용해서 안전하게 마스터키를 전송할 수 있는 마스터키 전송알고리즘과, 새롭게 PAN에 조인하는 디바이스가 효율적으로 키 연결을 할 수 있게 child 노드와 parent 노드끼리 키 연결을 하는 Parent-Child 네트워크 키 전송 알고리즘으로 구성되어 있다. 디바이스가 마스터키를 가지고 있는 경우에는 제안한 방식이 기존 방식보다 키 연결 시간이 $200{\sim}1300ms$ 정도 더 좋은 성능을 보였고, 디바이스가 마스터키를 가지고 있지 않은 경우에는 제안한 방식이 기존 방식보다 키 연결 시간이 $400{\sim}500ms$정도 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1-7
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• 2017

네트워크 환경의 개발과 고속화가 되면서 수많은 스마트 기기가 개발되고, 사람과 사물의 상호작용을 가능하게 하면서 고속화된 스마트사회를 구현할 수 있다. 사물인터넷의 수가 급증함에 따라 장치, 플랫폼 및 운영 체제, 통신 및 연결된 시스템에 대한 광범위한 새로운 보안 위험 및 문제점들이 부각되고 있다. 사물인터넷(Internet of Things)장비 들이 갖는 물리적인 특성상 기존 일반 시스템에 비해 크기가 작고 저전력, 저비용, 상대적으로 낮은 스펙으로 운용 제작되기 때문에 연산 및 처리 능력이 떨어져 기존 시스템에서 사용하던 보안 솔루션 적용에 한계가 있다. 또한 IoT(Internet of Things)기기들이 네트워크에 항상 연결되어 있는 특성에 따라 도청 및 데이터의 위 변조, 프라이버시 침해, 정보 유출, 비 인가된 접근, 루팅 및 업데이트 취약성 등 개인의 사생활 노출이나 국가의 중요 기밀과 시설에 대한 위협까지 중대한 보안상 문제들이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷(IoT)의 네트워크의 보안위협사례와 피해사례를 조사하고, 취약성을 시나리오를 통해 분석하여 사물인터넷에 의한 재산피해 최소화하기 위한 방안을 제시하였으며, 시나리오를 이용하는 방법으로 취약점을 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.71-90
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• 2012

오랜 기간에 걸쳐 다양한 분야에서 연구되었음에도 불구하고 전통적인 통제이론의 관심은 단순한 업무에 머물러 있다. 최근에 시작된 정보시스템 개발을 대상으로 한 연구도 실제 프로젝트에서 관찰되는 통제 현상의 일부분에 대한 설명에 그치고 있다. 이 연구는 정보시스템 개발 통제에 대한 종합적인 설명과 이해에 도움이 되는 개념과 구조의 식별과 분석에 초점을 둔다. 이 연구는 조직론과 경제학의 통제이론을 기반으로 한다. 통제 관점의 업무 분석에 적용할 수 있는 개념 틀을 제공하고, 이를 바탕으로 정보시스템 개발 업무의 특징을 분석하였다. 통제방법과 설계에 대한 논의 결과는 실무 프로젝트의 통제체계를 설계할 때 출발점으로 삼을 수 있다. 통제 네트워크의 분석으로 프로젝트의 통제에는 통제자와 피통제자가 연결된 복잡한 네트워크 구조가 필요하다는 것을 밝힐 수 있었다. 계약 방식의 차이로 발생하는 내부 개발과 외부 개발의 대리 문제와 대리 비용의 차이가 매우 크다는 것도 분석되었다. 연구의 결과는 계획과 실행에 치중된 정보시스템 개발에 관한 연구의 균형을 회복하고, 기존 연구 결과를 확장하여 개발 프로젝트의 통제에 관한 이해의 폭을 넓혀줄 것으로 기대한다. 실무적으로 연구 결과는 1) 통제의 구체적인 방법과 네트워크의 설계 지침으로 활용할 수 있으며, 2) 외주 개발에 내재하는 대리 위험에 대한 경각심을 높여줄 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.901-909
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• 2021

모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.203-212
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• 2007

같은 도로를 달리고 있는 차량들 사이에서 긴급메시지를 이용하여 긴급정지, 사고, 방해물, 차량 고장 등의 위험 관련 정보를 교환하는 고도화된 차량안전 시스템을 구축할 수 있다. 차량의 고속 이동성으로 말미암아 네트워크위상 변화가 심하고, 미리 설정된 연계성이 없는 상태에서 전달되기 때문에, 브로드캐스팅의 형태로 긴급메시지를 전파하고 있다. 하지만, 다중 홉의 영역과 무선 충돌 문제로 말미암아 효율성에 많은 문제점이 제시되고 있다. 차량안전통신을 위한 메시지 전달 방법으로 본 논문에서는 줄기와 가지 구조를 이용하는 선별적 재송신 방법을 제시한다. 제안된 방법은 같은 도로를 이동 중인 후방의 차량들에게 네트워크 플러딩과 유사한 방법으로 메시지를 전파하나 적절한 위치의 노드에게 높은 우선순위 부여하는 선택적인 전달 방법으로 메시지 전달의 효율성을 극대화 한다. 본 논문에서 제시한 방법과 유사연구를 비교하여 성능을 분석, 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2309-2315
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• 2013

차량애드혹네트워크(VANET: Vehicular Ad-hoc Network)는 차량 간 통신을 통하여 운전자의 안전을 향상시키는 응용으로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 VANET의 활성화를 위해서는 프라이버시가 보장되는 상호 인증이 보장되어야 한다. 기존 연구에서는 그룹 기반 인증 프로토콜들이 제안되었다. 그러나 키 그룹의 반복사용으로 인한 ID노출과 RSU(Road side Unit)의 DoS의 공격 위험에 대한 문제가 고려되지 않았다. 본 논문에서는 강한 익명성이 지원되는 인증 프로토콜을 위한 확률론적 접근방식을 제안한다. VANET 환경에서 제안된 구조를 몇 가지의 조건 하에서 성능을 평가하여 제안한 구조가 프라이버시를 향상시키는데 더 효율적인 방식임을 밝힌다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.119-132
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• 2006

지금까지 잘 알려진 네트워크 기반 보안 기법들은 공격에 수동적이고 우회한 공격이 가능하다는 취약점을 가지고 있어 인라인(in_line) 모드의 공격에 능동적 대응이 가능한 오용탐지 기반의 침입방지시스템의 출현이 불가피하다. 하지만 오용탐지 기반의 침입방지시스템은 탐지 규칙에 비례하여 과도한 오경보(False Alarm)를 발생시켜 정상적인 네트워크 흐름을 방해하는 잘못된 대응으로 이어질 수 있어 기존 침입탐지시스템보다 더 위험한 문제점을 갖고 있으며, 새로운 변형 공격에 대한 탐지가 미흡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 오용탐지 기반의 침입방지시스템과 Anomaly System 중의 하나인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입방지시스템 기술을 제안한다. 침입 방지시스템의 탐지 패턴을 SVM을 이용하여 진성경보만을 처리하는 기법으로 실험결과 기존 침입방지시스템과 비교하여, 약 20% 개선된 성능결과를 보였으며, 제안한 침입방지시스템 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고 새로운 변종 공격에 대해서도 효과적으로 탐지 가능함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.3-11
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• 2017

저전력 블루투스(BLE) 기술을 IoT(Internet of Things) 응용에 적용하는 연구 개발이 이루어지고 있다. 이러한 응용 환경의 특징은 동일 공간에 많은 피코넷이 동작할 수 있다는 것이다. 따라서 동종 네트워크 간 간섭이 발생할 가능성이 크다. BLE 데이터 채널에서는 37 개의 주파수 채널 중에서 적응 주파수도약(AFH) 방식을 적용하여 주파수를 변경하면서 마스터와 슬레이브가 통신을 한다. 같은 공간에 다수의 BLE 피코넷이 동작하면 주파수 충돌이 발생할 위험이 있으며, 이로 인해 패킷오류가 발생한다. 본 논문에서는 동기가 맞추어지지 않은 다수의 BLE 피코넷 환경에서 데이터 채널에 대해 동일 주파수채널 간섭으로 인한 패킷충돌 확률을 분석하였다. Connection 주기 대 connection 이벤트 길이의 비율을 주요 파라미터로 하여 동시에 작동하는 BLE 피코넷의 수에 따른 패킷충돌 확률을 분석하였다. 분석 결과는 주어진 공간에서 BLE 기기를 소지한 사용자 수에 따라 원하는 패킷충돌 확률을 위한 connection 이벤트 관련 파라미터의 설정에 활용할 수 있다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.561-564
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• 2004

국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.