코로나19 이후로 재택근무의 대폭 활성화로 기업 네트워크의 내부와 외부의 경계가 모호해졌다. 이로 인해 전통적인 경계형 보안으로는 기업의 업무 생산성이 정체되고 정보 유출 등의 위험 관리가 어려워졌다. 제로 트러스트 아키텍처 모델이 등장하였으나 기업별로 다양하게 구성된 IT 환경에 적용하기에는 어려움이 있다. 이에 재택근무 시스템 구성을 예시로 온-프레미스, 클라우드 및 망 분리 등의 네트워크 환경에서도 제로 트러스트 모델을 적용할 수 있는 구성과 방법론을 제시하였다. 이를 통해 사이버 위협에 능동적으로 대응하는 지능형 체계인 제로 트러스트 아키텍처를 적용하려는 기업에 가이드를 제공하여 안전하면서도 편리한 사이버 환경 조성에 기여 하고자 한다.
최근 대용량, 초고속 통신 서비스의 비중이 높아짐에 따라 배열 안테나를 사용하는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템의 활용이 중요하게 평가되고 있다. 하지만 기존의 MIMO 시스템은 다수의 안테나를 사용하기 때문에 안테나의 개수만큼 RF(Radio Frequency) 체인이 요구되며, 이로 인해 복잡도와 전력 소모가 크다는 단점을 가진다. 이러한 기존 MIMO 시스템의 단점을 해결하기 위해서 단일 능동 소자와 다수의 기생 소자를 이용하는 방식의 ESPAR(Electronically Steerable Parasitic Array Radiator) 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템은 단일 RF 체인으로 구성되어 있기 때문에 기존 MIMO 시스템의 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 시스템의 보안성을 향상시키기 위해 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 변조 방식의 ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템에 비예측성, 비주기성, 구현의 용이성, 민감한 초기조건 등의 특징을 가지고 있는 카오스 통신 알고리즘을 적용하여 QPSK 변조 방식의 ESPAR 안테나를 사용하는 카오스 빔 공간 MIMO 시스템을 구성하고 성능을 평가한다.
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.
본 논문은 RFID 보안 시스템에서 2단계 인증 과정을 통하여 RFID시스템의 안정성을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그 인증 후 추가적으로 사용자를 인증하기 위하여 카메라를 통하여 입력된 사용자의 이미지 정보에서 특징을 추출 한다. 출입구에서 인증을 위해 먼저 RFID태그를 사용하여 인증하고, 다음으로 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하여 시스템에 등록된 사용자 정보와 유사도 비교를 통하여 최종 인증하는 시스템을 제안한다. RFID 시스템에서 사용하는 태그는 2.450Hz 대역의 다양한 주파수를 발진하는 능동형 태그를 사용한다. 또한 사용자 이미지의 특징 정보는 윤곽선 정보와 색상 특징 정보를 이용하여 시스템에 등록된 정보와 일치 하는지 유사도를 비교하여 인증할 수 있도록 하였다.
지식사회의 역기능인 정보시스템에 대한 각종 침해행위들로 정보자산의 피해규모는 나날이 증가하고 있다. 이러한 침해행위 중에서 네트워크 보안과 관련된 범죄수사 요구의 강화는 침해행위탐지와 이에 대한 대응 및 보고를 포함하는 다양한 형태의 침입탐지시스템들에 대한 연구개발을 촉진시켜왔다. 그러나 초기 침입탐지시스템은 설계상의 한계로 다양한 네트워크 환경에서 오탐지(false-positive)와 미탐지(false-negative)뿐만 아니라 침입탐지시스템을 우회하는 방법에 대처하기 힘들었다. 본 논문에서는 이런 문제점을 모바일 코트를 통한 최적적응 능력을 갖춘 가상프로토콜스택(Virtual Protocol Stack)을 통해 보완함으로서 침입탐지시스템이 다양한 환경에서 능동적으로 감시중인 네트워크의 상황을 자동학습 하도록 하였다. 또한 본 논문에서는 이를 적용하여 삽입/회피(Insertion/Evasion) 유형의 공격이 적극적으로 탐지될 수 있음을 보였고, 이러한 방법은 보다 다양한 혼성의 네트워크 환경에서도 적응능력을 갖춘 침입탐지 기법으로 확대 적용될 수 있음을 논의하였다.
대용량, 초고속 통신으로 인해 MIMO 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 MIMO 시스템은 다수의 배열 안테나를 사용하기 때문에 다수의 RF 체인이 존재한다. 이로 인해 복잡도와 전력 소모가 증가하고, 안테나의 소형화가 불가능하다는 단점을 가진다. 이런 단점을 극복하기 위해 ESPAR 안테나를 사용하는 Beamspace MIMO 기술이 제안되었다. ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템은 단일 능동 소자와 다수의 기생 소자로 구성되어 있기 때문에, 단일 RF 체인으로 구성되어 있기 때문에 복잡도와 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 ESPAR 안테나를 사용하는 QPSK 변조 방식의 빔 공간 MIMO 시스템에 보안성 향상을 위해 최초로 카오스 통신 알고리즘을 적용시킨다. 이 시스템을 카오스 빔 공간 MIMO 시스템이라고 정의하고, 통신 성능을 평가한다. 또한, ESPAR 안테나는 기생 소자의 리액턴스를 조절하여 리액턴스 셋을 생성함으로써 QPSK 심볼을 만들고, 이를 이용한 통신 성능을 평가한다.
본 논문에서는 복잡하고 변형된 공격을 탐지할 수 있는 사이버 공격 모델을 위해서 공격 시나리오를 유연하게 표현할 수 있는 능동적인 사이버 공격 트리를 제안하였다. 공격 트리는 네트워크 시스템에 대한 다양한 공격에 대해 보안 대책을 수립할 수 있도록 체계적이고 조직적인 해결책을 제시한다. 기존의 공격 트리는 정점 (${\nu}$), 엣지(${\varepsilon}$) 그리고 조합(${\theta}$)을 이용하여 공격 시나리오를 표현할 수 있다. 그러나 제한적인 애트리뷰트를 인해서 복잡하고 변형된 공격을 표현하기에는 한계가 있다. 우리는 공격 트리 애트리뷰트에 조합 요소와 위협발생확률을 추가하여 기존에 공격 트리가 갖고 있던 한계점을 해결하였다. 우선 조합요소를 강화하여 공격 순서의 모호성을 줄였으며 변형된 공격 표현의 유연성을 향상시켰다. 위협발생확률을 추가하여 자식노드부터 부모노드까지의 공격단계별 위험수준을 알 수 있게 하였다.
최근 바이러스가 날로 지능화되고 있고 해킹수법이 교묘해지면서 이에 대응하는 보안기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 팀 주소 등을 통해 네트워크를 관리하는 방화벽과 방화벽을 뚫고 침입한 해커를 탐지해 알려주는 침입탐지시스템(IDS)에 이어 최근에는 침입을 사전에 차단한다는 측면에서 한 단계 진보한 IDS라고 볼 수 있는 침입방지시스템(IPS)이 보안기술의 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 현재 대부분의 침입방지시스템은 정상 트래픽과 공격트래픽을 실시간으로 오류없이 구별할 수 있는 정확성과 사후공격패턴분석 능력 등을 보장하지 못하고 기존의 침입 탐지시스템 위에 단순히 패킷 차단 기능을 추가한 과도기적 형태를 취하고 있다. 이에 본 논문에서는 침입방지시스템의 패킷 분석 능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 netfilter 시스템을 기반으로 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 프레임워크와, iptables를 이용한 패킷 필터링 기술에 CBQ 기반의 QoS 메커니즘을 적용한 비정상 트래픽 제어 기술을 제시한다. 이는 분석된 트래픽의 침입 유형에 따라 패킷의 대역폭 및 속도를 단계적으로 할당할 수 있도록 하여 보다 정확하고 능동적인 네트워크 기반의 침입 대응 기술을 구현할 수 있도록 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 무선 Ad Hoc네트워크가 거론되고 있으며, 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술이 최근 활발히 논의되고 있다. 따라서 이에 관한 보안을 검토하여 보는 것도 향후 전개될 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 현실화를 앞당길 수 있다. 따라서 센서 네트워크의 일환인 스마트 태그 기술을 이용한 RFID 기술이 최근 각광을 받고 있다. 특히, 다양화된 정보를 관리하는 지식 관리시스템에 RFID 태그를 적용할 경우 정보의 이동성과 관리의 편의성을 제공할 수 있어 차세대의 능동형 지식 관리 서비스를 사용자에게 제공하는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지식 관리시스템과는 차별화된 형태의 이동성을 고려한 지식 관리 시스템의 안전한 구성 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 멀티 에이전트에서 사용자의 인증과 권한 정보를 설정하고 사용자 정보에 기반을 둔 그룹화를 통해 사용자의 이동성을 고려한 지식 서비스를 제공하며, 지속적인 정보 제공을 위하여 서비스의 가용성을 보장한다.
IoT 보안은 공유 목적을 위한 결함 없는 시스템과 일련의 규정을 필요로 하기 때문에 기술적 문제보다 더 필요하다. 따라서 본 연구는 IoT 데이터 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅에서 IoT 데이터가 신뢰받을 수 있는 효율적인 키 관리를 제안한다. 기존 센서 네트워크의 키 분배센터와는 달리, 제안한 클라우드 프락시 키 서버의 연합키 관리는 중앙집중적 관리가 아니며, 능동적인 키 복구와 업데이트가 가능하다. 제안한 키 관리는 사전 설정된 비밀키 방식이 아닌 자율적인 클라우드의 클라우드 프락시 키 서버의 키 정보 공유로써, 키 생성과 공간 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, 이전의 IoT 키 연구와는 달리, 클라우드 프락시 키 서버의 연합키는 데이터가 이동하는 동안에 유의미한 정보를 추출해 낼 수 있는 능력을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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