본 논문에서는 악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지고 비악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지지 않도록 하는 투 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. Discrete Wavelet Transform(DWT)의 계수를 이용해 이미지를 인증하는 기법으로, 워터마크로 사용될 이진 이미지와 LL3 영역에서 추출된 특징을 조합하여 이미지에 삽입될 정보를 생성한다 이미지의 공간영역과 주파수영역에 정보를 다중으로 삽입하여 공간영역에서 일어날 수 있는 악의적인 공격에 대응할 뿐만 아니라 주파수영역에서의 blurring, sharpening 및 JPEG 압축과 간은 비 악의적인 공격을 허용하는 기법이다. 공간영역에서는 이미지 블록의 모든 픽셀의 Least Significant Bit(LSB)에 정보를 삽입하고, 주파수영역에서는 삽입할 정보에 따라 LH2와 HL2의 계수를 조절하므로 정보를 삽입하게 된다.
클라우드 컴퓨팅의 다양한 구현은 서비스, 플랫폼, 인프라 각 서비스 영역에서 데이터 보호와 자원의 관리, 가용성 확보, 개인 정보보호 등 해결되어야 할 다양하고 복잡한 보안 문제를 포함하고 있다 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 보안의 다양한 요구사항 중에서 개인 인증에 대해서 검토해 보고자 한다. 특히, PC에서 스마트폰까지 확대되는 다중 플랫폼 및 다중 브라우저 환경에 최적화된 표준 웹기반 클라우드 플랫폼에서의 가장 큰 문제인 중간자 공격에 대응할 수 있는 개인 인증 방법의 보안생과 접근 용이성 및 상호운영성에 대해서 집중 검토하고자 한다.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
논문에서 언급되어지는 대부분의 패스워드 인증 키 교환 프로토콜은 사전 분배된 패스워드를 기반으로 해서 서버와 사용자간의 인증된 키 교환을 제공한다. 현대 통신 환경의 빠른 변화에 의해, 기존의 서버와 사용자간의 패스워드인증 키 교환 프레임워크(framework)와는 틀린, 사용자와 사용자간의 안전한 종단간 인증(end-to-end authentication) 구축이 요구되어진다. 본 논문에서는 어떤 사전 비밀 값 분배 없이, 오직 사용자들간의 서로 다른 패스워드를 기반으로한 사용자간의 패스워드 인증 키 교환 프레임워크인, C2C-PAKE(client-to-client password-authenticated ky exchange)를 제안한다. 새로운 프레임워크에 적합한 안전성 개념들과 공격형태들이 정의된다. 또한 제안된 스킴이 정의되어진 총격들에 대해 안전함을 보인다. 본 논문은 두 개의 안전한 C2C-PAKE 스킴을 다중 영역(cross-realm) 환경과 단일서버(single-server) 환경에서 각각 제안한다.
본 논문은 치아의 전치 교합과 후치 교합 상태에서 획득된 영상들에 대해 BMME와 LDA에 기반한 개인 인증 방법을 제안한다. 이 방법은 두 치아 교합 상태의 영상들로부터 치아 영역 추출, BMME, 패턴인식 과정으로 구성된다. 두 상태의 치아 교합을 사용하면 영상에서 일정한 치아 모양이 유지되며, BMME는 패턴인식에서 정합 오차를 줄일 수 있도록 해 준다. 강체인 치아는 영상 획득시 왜곡되지 않으므로 치아 영상을 이용하는 방법은 생체 인식에 장점으로 작용한다. 실험에서, 제안한 방법은 20명에 대해 개인 인증을 위한 인식에 성공하여 다중 인증 시스템에 사용될 수 있음을 보였다.
최근 Selim등은 공개키 암호 기반의 프라이버시를 제공하기 위해 다중-컨텍스트 RFID 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Selim등이 제안한 프로토콜은 리더와 태그 간의 인증을 수행하는 과정에서 공개키 기반의 암호 알고리즘을 사용하므로 수동형 태그에는 적합하지 않을 뿐만 아니라 상호 인증 부재로 인한 위장 공격에 취약하다. 위와 같은 효율성 문제와 보안 취약점 해결을 위해 본 논문에서는 각각 다른 영역에서 단일 수동형 태그와 다양한 목적을 제공하는 리더들 간의 상호 인증을 제공함으로써 프라이버시 침해와 태그 위장 공격을 방지하며, 중계 공격과 서비스 거부 공격에 안전한 다중-컨텍스트 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 프로토콜은 RFID 리더로부터 수집된 공간과 시간의 정보를 토대로 안전한 상호 인증이 수행되고, 수동형 태그에 적합하도록 안전한 일방향 해쉬 함수와 대칭키 암호 연산을 수행함으로써 강한 보안성과 높은 연산 효율성을 제공한다.
보안운영체제에서는 등급기반 사용자, 프로세스, 파일에 대한 영역분리 및 등급별 보안관리를 하는 다중등급보안(Multi Level Security)을 구현하고 있다. 안전한 운영체제에서는 사용자가 등급 즉, 자신의 보안등급과 보호범주를 설정하기 위해 권한 인증절차를 수행한다. 권한은 보안운영체제에서 강제적 접근 제어(Mandatory Access Control)의 기본이 되므로 그 보안에 중요성이 크다. 따라서, 권한 인증 절차의 보안이 부각되고 있다. 본 논문에서는 PKI 기반 전자서명 인증절차를 이용하여 신원 확인과 권한 인증을 한번에 수행할 수 있는 방법을 제시한다.
정보통신의 발전으로 많은 정보들이 디지털화되면서 각종 시설과 개인영역 등에 대한 보안의 필요성이 커지고 있다. 이와 관련해서 보안을 위한 신원확인과 인증 기술들이 소개되고 있으며 그 중 하나의 방법으로 생체인식이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 생체인식에 관해 알아보고 생체인식의 단점을 보완한 다중 생체인식의 기술과 어느 보안수단보다도 적극적인 보안수단으로 가치를 평가받고 있는 ‘무형 인프라’위에서 또 하나의 인프라로 잡아가는 PKI 이 두가지 기술을 결합하여 새로운 보안수단으로서의 방향에 관해 연구하였다.
본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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