스마트 폰의 보급이 확대됨에 따라 많은 종류의 악성코드가 등장하였다. 이 중 스파이웨어는 기존과 다르게 운영체제가 제공하는 기능을 보안 정책에 따라 사용자의 동의를 정상적으로 획득하여 설치된다. 하지만 사용자가 의도하지 않은 기능을 내포하고 있는 스파이웨어는 기존의 악성코드 감지방법으로 쉽게 잡아내지 못하고 있다. 이러한 상황에서 본 논문은 스파이웨어 중 도청을 감지하는 연구를 진행하였으며, 스파이웨어가 가진 문제를 해결하기 위한 새로운 접근을 통해 도청 감지 모델과 이를 실행하는 어플리케이션을 개발했다. 음성 도청을 판별하기 위해서 각 어플리케이션별 전력 사용량 도출 기능, 모듈별 전력 사용량 도출 기능, 네트워크 사용량 감지를 수행하였다. 전력 사용량 도출을 위한 Open Source Project인 Power Tutor에 네트워크 사용량 감지 기능을 추가하였으며, 여기서 측정 및 수집된 데이터를 알고리즘을 거쳐 도청 위험도를 판별했다. 또한 이 논문에서 구축된 어플리케이션은 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 위험군 산출을 통해 도청 위험군을 감지한다. 어플리케이션을 스마트 폰에 설치하여 데이터의 측정 및 수집을 진행하였으며, 도청 시뮬레이션을 위해 Vice Application을 Background로 하여 사용하였다.
무선센서네트워크는 위험 지역에서의 데이터 수집 용도로 최근 각광받고 있는 기술이다. 하지만 위험한 지역에서는 다수 노드들에서 동시 다발적인 장애발생 위험이 크기 때문에 대규모의 장애를 빠르게 복구시키기 위한 자가 복구 능력을 높여야 한다. 기존의 라우팅 프로토콜들은 하나의 노드에서 발생한 장애는 빠르게 복구하지만 다수의 노드들에서 장애 발생시 이에 효과적으로 대처하지 못한다. 이에 본 논문에서는 대규모 장애 발생시 이를 빠르게 복구하기 위한LSFA(Large Scale Failure Adaptive Routing Protocol)을 제안한다. LSFA는 다수의 노드들에 장애가 발생하여 데이터 전송이 이루어지지 못하는 환경에서 장애를 빠르게 감지하고 라우팅 주기를 적응적으로 조절하여 빠른 시간에 네트워크를 복구한다. LSFA는 패킷손실 정도를 장애발생 판단의 기준으로 사용하며 장애를 감지하면 라우팅 주기를 짧게 하여 장애가 발생한 사실이 네트워크에 빠르게 퍼지도록 한다. 베이스스테이션으로의 경로를 유지하고 있는 노드가 주위에 장애가 발생한 사실을 감지하면 자신의 라우팅 정보를 빠르게 전파시켜 장애 복구가 빠르게 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 LSFA가 다른 프로토콜들에 비해 적은 패킷을 사용하면서도 장애를 빠르게 복구함을 보인다.
선박 및 해양구조물의 화물 중 많은 수가 가연성, 휘발성의 석유 및 석유 가공 화물이다. 뿐만 아니라 컨테이너 박스, 벌크화물, 차량 등의 중량 화물이 그 나머지를 차지한다. 게다가 선박은 파랑, 해류 등의 하중을 주기/비주기적으로 받기 때문에 화물의 위치 및 이동 가능성이 존재한다. 그렇기 때문에 선상 사고 위험은 육상의 산업현장 보다 훨씬 크다. 선박 및 해양 구조물은 화물 및 화물의 영향으로 인한 사고 위험성이 항시 존재하기 때문에 그 모니터링과 대비가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 선상에서 선원 및 작업자의 안전을 보장하기 위해 무선센서네트워크를 도입하여 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구를 진행하였다.
건설사업은 위험에 대한 노출수위가 크기 때문에 프로젝트의 공정을 관리하는 적극적인 위험관리가 강하게 요구되고 있으나 현재의 일반적인 공정관리기법은 위험인지 및 위험분석을 하기에는 부적합한 것이 사실이다. 따라서 본 연구는 현재의 공정관리 문제점을 개선하기 위한 공정관리 모델의 개발을 목적으로, 건설현장에서 실질적 인 위험관리를 수행할 수 있는 모델을 개발하였다. 위험관리에 초점을 둔 새로운 공정관리모델은 주공정 관리 및 위험주공정 관리를 함께 수행할 수 있을 것이다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다. 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입 탐지를 하고자 한다.
본 연구에서는 GIS 및 지진취약도 분석기법이 결합된 방법에 의한 교통망 시스템의 방재 시스템 구축방안의 국내 적용성을 검토하였다. 연구대상으로는 경상남도 창원시의 교통망을 선택하였고, 지진취약도 분석을 위해 먼저 창원시에 위치한 교량 8개를 선택하고 기본 외관 조사를 수행하였으며, 이를 바탕으로 교량의 FE 모델을 만들었고, 국내 표준 설계 시방서에 의한 응답스펙트럼에 기준하여 인공지진을 생성하고 비선형 해석을 수행하였다. 또한, 각 결과를 500년, 1000년 및 2400년 재현주기를 가지는 지진위험도 곡선 (Seismic Hazard Curve)과 중첩하여 각 교량의 확률적 위험도 및 교통망의 확률적 위험도를 분석하였다. 본 논문에서는 지진 취약도 분석 기법을 활용하여 교량 구조물의 지진 안전도를 분석하였고 그 결과와 GIS를 이용한 네트워크의 지진에 의한 피해를 예측하였다.
네트워크에서의 공격은 일반 사용자의 개인 정보 노출 및 국가 중요 네트워크에서의 불법 정보 노출 등 많은 위험 상황을 야기할 수 있다. 현재의 네트워크가 대규모화되고 고속화되고 있는 시점에서 기존의 저 수준의 공격이 아닌 다양한 기술이 접목된 네트워크 공격이 발생하고 있다. 이러한 공격의 영향을 실제 상황에서 분석하기에는 많은 어려움이 따르며 정확한 분석에 제약이 따르게 된다. 따라서 이러한 네트워크 공격을 모델링하고 침입탐지 및 차단을 모델링할 수 있는 시뮬레이션의 발달이 필요하다. 본 논문에서는 정상상태 모델, 공격 모델, 방어 모델로 이루어지는 네트워크 공격 및 방어 시뮬레이션 프레임워크를 제안하도록 하겠다.
최근 홈 네트워크를 구축할 수 있는 기반 전송기술이 급속도로 발전하고 있다. 또한, 이를 이용할 수 있는 고성능의 가전기기가 속속 개발됨에 따라 흠 네트워크가 대중화되고 있다. 이러한 상황에서 가장 중요한 이슈로 떠오르고 있는 것이 홈 네트워크 보안이다. NAT기술은 내부 네트워크를 외부로 부터 은닉시키고 보호할 수 있는 새로운 기법을 제공한다는 점에서 최근 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 홈 네트워크 보안 시스템을 구현함에 있어 NAT기술과 범용 보안 메커니즘 IPSec을 적용하여 홈 네트워크를 인터넷과 같은 외부의 전산망에 존재하는 위험으로부터 안전하게 보호할 수 있는 기법을 제시한다.
센서 네트워크는 않은 수의 센서 노드들로 구성된 네트워크로 센서를 통한 주변 정보 감지 및 감지된 정보를 처리하는 기능을 수행한다. 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 도입과 함께 이를 실생활에 구현하기 위한 기반 기술로 큰 관심을 모으고 있다. 그러나 센서 네트워크의 일상 생활 시스템에서의 의존도가 높아질수록 이로 인한 위험성 또한 높아 질 수밖에 없다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 보안 서비스를 제공하기 위하여 필수적인 키 관리 기술을 고찰하고 효율적인 키 관리 방법을 제안하고자 한다. 센서 네트워크의 구축 시 센서 노드들의 배치 특성을 고려하여 키 스트링 풀을 설정하고, 배치된 센서 노드의 위치에 따라 필요한 키를 집중적으로 분배하여 센서 네트워크 내의 공통 키 설정 확률을 높이고 센서 노드의 메모리 소모량을 줄이는 키 관리 방법을 고안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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