지금까지 침입탐지 시스템에 대한 많은 연구와 개발이 수행되었음에도 불구하고 시스템에 불법적인 접속이나 공격방법은 역으로 침입탐지 시스템을 무력화시키거나 침입탐지 시스템의 취약성을 이용하는 등 지능화되고 다양해지고 있는 실정이다. 따라서 단일침입탐지 시스템으로 현재의 고도화되고 지능화된 침입과 공격들을 정확하게 탐지하거나 완벽하게 대응할 수 없다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 취약점 분석과 더불어 단일 침입탐지 시스템의 단점을 보완하고자 침입탐지 감사자료의 다양화를 통한 다중센서 기반의 침입탐지 시스템에 대하여 제안하고자 한다.
최근 COVID-19 팬데믹 시대 도래로 ICT 기술 기반의 지능화된 사회실현에 대한 관심이 높아지고 있지만, 사이버 위협의 다변화로 그 범위와 피해 또한 확대되고 있다. 특히, 개인의 민감 데이터뿐만 아니라, 산업체와 공공기관의 사이버 위험성 및 노출은 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 정보보호 분야에서의 위협행위 등을 탐지, 분석, 대응할 수 있는 교육 프로그램 개발과 전문 인력양성을 위한 사이버 레인지의 국내·외 기술 동향을 살펴보고자 한다. 마지막으로, 더욱 지능화되고 발전하는 사이버 위협으로부터 이를 방지하고 대응하기 위한 사이버 레인지의 발전 방향을 논하고자 한다.
각종 사물에 네트워크 기능이 탑재되어 초연결 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 급속히 확산됨에 따라, 최근에는 그 사물 자체가 지능화되어 지능형 스마트 사물로 진화하고 있다. 기기들이 자신을 구별할 수 있는 유일한 IP를 보유하면서 사물인터넷에 연결되어, 모든 기기가 해킹의 대상이 될 수 있어 보안적인 측면에서도 취약하게 되었다. 본고에서는 최근들어 급증하는 초연결 네트워크 환경과 사물인터넷에 대하여 알아보고, 초연결 환경에서 보안 위협에 대응하는 사물인터넷 보안 기술에 대한 연구와 표준화 동향, 그리고 사물인터넷 보안 위협에 대응하는 보안 기술의 방향을 알아본다.
정보통신기술의 비약적인 기술혁신은 인간의 생활에 큰 변화를 가져왔다. 사회전반에 걸친 정보화는 여가의 증대, 교육욕구의 충족, 주거생활의 개선, 생활정보의 확충 등을 통해 생활을 윤택하게 하고 복리증진에 기여하고 있다. 한편, 이러한 정보화는 건물의 지능화를 촉진하여 많은 인텔리전트 건물을 탄생시켰다. 건물의 지능화는 건물의 이용이나 유지관리의 편리성에 크게 기여하는 동시에 보다 효율적인 정보를 제공하므로 양자는 불가분의 관계에 있다. 지금까지는 생산성 향상을 목표로 하는 사무소 건물이 인텔리전트 건물의 대부분을 차지하였으나 이제는 개인정보 욕구의 상승 및 편리한 생활을 지향하는 가정자동화 등에 대한 요구가 높아지면서 주택의 지능화에 관심이 커지고 있는 추세이다.
Based on data provided by the science and technology knowledge infrastructure (ScienceON, 2017-2021), this paper reviews the research trends of domestic police services and related technologies, and describes the research and development direction of policing technology. For this purpose, the research was searched using the keywords science policing, smart policing, predictive policing, and policing. Policing technology is used for crime investigation (prevention), such as crime analysis and crime prediction. The collection of related data use urban infrastructure, the processing of data collected using technologies, such as artificial intelligence, and the utilization of data in police services (system) were summarized. In future, on-site support technology and crime investigation (prevention) technology for a preemptive correspondence to social threats and effective police activities must be developed. In addition, the quality of police services should be improved, a system to use police-related data should be developed, and the capabilities of police experts need to be strengthened.
본 고에서는 1.25 인터넷 대란과 같은 버퍼오버플로우를 이용해 침투하는 인터넷 웜 및 DOS (Denial of Service) 공격을 Secure OS(보안운영체제), IDS(Intrusion Detection System : 침입탐지시스템), Scanner(취약성진단도구), Firewall(침입차단시스템)의 지능형 상호연동 스킴을 이용해, 근본적인 대응이 가능한 지능형 다단계 정보보호체계를 제시하였다. 본 고에서 제시한 정보보호대응책은 고도로 지능화하고 있는 인터넷 웜 및 DoS(Denial of Service 서비스거부) 공격을 미연에 예방하고, 실시간으로 대응할 수 있는 시스템이 될 것이다.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 국내 외적으로 스마트그리드가 주목받고 있다. 스마트그리드는 기존의 전력시스템과 IT기술을 접목하여 지능화된 전력시스템으로 스마트 미터는 이러한 스마트그리드의 핵심 구성요소라 할 수 있다. 하지만 이러한 IT기술이 융합됨으로 인해 스마트 미터는 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협을 그래도 상속받을 수 있으며 이로인한 다양한 보안침해사고들이 발생될 수 있다. 스마트 미터에서 발생할 수 있는 보안 침해사고를 조기에 발견하고 대응할 수 있는 기초자료로 로그정보가 활용될 수 있지만 현재 스마트 미터와 관련한 로그 관리 방안이 부재한 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 스마트 미터의 특성을 고려한 보안 침해사고에 대응할 수 있는 로그 생성 및 수집하여 추후 침해사고 대응 시 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 외부 해킹으로 대량의 개인정보 유출, 대규모 시스템 장애 등 사고가 빈번히 발생하고 있다. 특히, 보안체계를 잘 갖추고 있던 조직들도 지능화되고 있는 사이버 공격 앞에 무력하게 당하는 사건들을 접하면서 많은 기업 및 조직들이 대응 방안 마련에 고심하고 있다. 본 논문에서는 ITU-T SG17에서 진행 중인 사이버보안 국제 표준화 동향을 살펴본다.
Digital Transformation과 4차 산업혁명 등 변화의 시대에 급변하는 기술 변화에 맞게 전자금융서비스는 안전하게 제공하여야 한다. 그러나 전기통신금융사기(보이스피싱) 사고는 현재진행형 이어서 사고의 지속적 증가, 지능화 및 고도화 현상을 대응하려 법률 제 개정 및 정책 제도 개선등 사고 근절을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 더불어 금융회사는 이상금융거래탐지 시스템 개선 및 고도화를 통한 전기통신금융사기 사고 방지에 노력하고 있으나, 그 대응 결과는 그리 밝지 않다. 이러한 노력에도 불구하고 전기통신금융사기 사고는 관련 대책에 맞서 변화하며 진화를 거듭하고 있다. 본 연구에서는 보이스피싱에 의한 금융거래 사고발생 방지를 위해 시나리오 기반의 Rule 모델과 인공지능 알고리즘을 통해 모델링 된 지능형 이상금융거래 시스템을 설계하고 금융기관의 전자금융거래 시스템 에 실제 설치 운용해 본 결과를 바탕으로 인공지능형 이상금융거래 탐지시스템의 구현 모델과 분석 탐지 결과를 차단 대응 할 수 있는 고도화 된 대응 모델을 제안하고자 한다.
Emergency numbers, such as 112 and 119, are used in many countries to connect people in need with emergency services such as police, fire, and medical assistance. We describe development directions of intelligent response technology for emergency calls. The development of this technology refers to enhancing the efficiency and effectiveness of response systems by using advanced methods such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. We focus on a system that assists the receptionist of an emergency call. In the future, the recognition rate and decision-making accuracy of intelligent response technologies should be improved considering characteristics of public safety and emergency domain data. Although the current technology remains at the level of assisting a receptionist, a fully autonomous response technology is expected to emerge in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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