• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.169-172
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• 2020

비프로파일링 부채널 분석은 프로파일링 장비가 없는 환경에서 부채널 정보를 이용해 비밀정보를 분석하는 방법이다. 기존에 알려진 Timon의 비프로파일링 분석은 학습 데이터 집합만을 이용해 공격하므로 전력 파형의 수가 제한된다면 과적합이 발생하여 키 분석 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 비프로파일링 환경에서의 딥러닝 기반 부채널 분석 성능을 향상시키기 위해 학습 데이터 집합과 독립적인 검증 데이터 집합을 활용해야 하는 실증적 근거를 제시한다. 이에 대한 실험으로 기존 기법과 제시한 기법의 성능을 비교해 봤을 때, 검증 데이터를 활용하면 더 적은 데이터로 비밀키 추출이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.308-310
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• 2012

최근 무선 센서 네트워크 환경에서 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 증가하면서 통신 대역폭 및 한정적인 에너지의 한계를 극복하기 위한 대안으로 데이터 분할 및 다중 경로 기법들이 제안되었다. 기존 기법들은 데이터 전송 시에 발생하는 부하의 분산을 통해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 증명하였지만, 데이터의 효율적인 분할과 악의적인 공격에 의한 보안성 문제에 대해서 고려하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비트평면 분할 기반의 보안성 있는 비-중첩 다중경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 비트평면 단위로 분할하여 다중 경로로 전송함으로써 기존의 키 기반의 암호화 기법을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 향상 시켰다. 또한 경로 상 노드들의 잔여 에너지를 고려하여 데이터 전송을 수행함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 노드의 생존율이 평균 50% 이상 향상되었고, 데이터가 노출되더라도 해당 패킷을 가지고 본래 이미지를 복구하는 것이 불가능하기 때문에 높은 보안성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.736-739
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• 2012

Cloud Computing is attracting attention are activated and rapidly spread to companies and public institutions, etc. have been introduced are getting. Spotlighted these effects due to the utilization and integration of information system using cloud computing technology resources, and the resulting data security issue has been. In this paper, the side lights on due to the introduction of a cloud computing system, the resources of information systems, data security, and knowledge to provide the foundation for cloud computing infrastructure.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.12
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• pp.125-134
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• 2019

As the limitations of the passive recognition domain, which is not guaranteed transparency of the operation process, AI technology has a vulnerability that depends on the data. Human error is inherent because raw data for artificial intelligence learning must be processed and inspected manually to secure data quality for the advancement of AI learning. In this study, we examine the necessity of learning data management before machine learning by analyzing inaccurate cases of AI learning data and cyber security attack method through the approach from cyber security perspective. In order to verify the learning data integrity, this paper presents the direction of data-preserving artificial intelligence system, a blockchain-based learning data environment model. The proposed method is expected to prevent the threats such as cyber attack and data corruption in providing and using data in the open network for data processing and raw data collection.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.90-93
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• 2017

인터넷과 클라우드 서비스 사용이 증가하면서 패킷의 양과 사이버 위협이 증가하였다. 본 논문에서는 빅데이터를 처리하기 위해 사용되는 NoSQL을 보안이벤트의 신속한 처리를 위한 침입탐지시스템에 적용하였다. 다양한 데이터 모델 유형의 NoSQL 데이터베이스 중에서 빅데이터 보안이벤트를 처리하는데 가장 적합한 시스템을 찾기 위해 세 가지 유형의 Snort 룰 기반 보안이벤트 분산 처리 프로토타입 시스템들을 구축하였고 각 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과로 MongoDB 기반의 보안이벤트 분산 처리 시스템이 가장 속도가 빠른 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1135-1138
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• 2002

최근 인터넷 관련 기술이 급속하게 발진하고 있다. 과거의 단순한 데이터 서비스에서 음성, 화상 등의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하고 있다. 모든 미디어가 인터넷으로 수렴되는 NGN(Next Generation Network)으로 발진되어 가고 있다. 개방형 네트워크는 다양한 유무선 통합망의 융합화에 따른 통신망간의 간섭이 증가하고 네트워크 접속점 중심의 통신망간 접속구조가 확대되어 지금까지의 시스템 보안 위주의 단순한 보안 기술을 적용하기가 어려웠다. 따라서 네트워크 노드간을 효율적으로 보호하는 네트워크 중심의 보안 기술이 필요한 시점이다. 이에 본 논문은 진화망을 중심으로 하는 통신 산업의 유 무선 데이터 서비스 증가로 원래 데이터 서비스를 위하여 설계된 것에 다양한 데이터 응용 서비스의 하나로 진화 서비스를 수용학 수 있는 새로운 통신 인프라를 구축하여 통합하는 차세대 통신망에 대해서 살펴보고 차세대 통신망(NGN)에서의 보안기술을 연구한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.73-76
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• 2001

다중등급을 갖고 있는 대용량 데이터베이스 환경에서 각 보안등급을 갖고 있는 사용자가 데이터베이스에 접근할 때 확장된 강제적 접근제어(MAC:Mandatory Access Control) 방식과 역한 그래프(Role Graph)를 이용해 하위등급의 사용자가 상위등급의 데이터를 추론하거나 인지하는 데이터 유출을 방지하여 데이터의 무결성(integrity)과 데이터베이스 관리시스템(DBMS:Database Management System) 전체의 보안을 유지하며 각 보안등급의 데이터와 사용자를 효율적으로 관리하고 제어한 수 있는 역할관리 보안모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.461-463
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• 2014

네트워크 공격이 다양해지고 빈번하게 발생함에 따라 이에 따라 해킹 공격의 유형을 파악하기 위해 다양한 보안 솔루션이 생겨났다. 그 중 하나인 통합보안관리시스템은 다양한 로그 관리와 분석을 통해 보안 정책을 세워 차후에 있을 공격에 대비할 수 있지만 기존 통합보안관리시스템은 대부분 관계형 데이터베이스의 사용으로 급격히 증가하는 데이터를 감당하지 못한다. 많은 정보를 가지는 로그데이터의 유실 방지 및 시스템 저하를 막기 위해 대용량의 로그 데이터를 처리하는 방식이 필요해짐에 따라 분산처리에 특화되어 있는 하둡 에코시스템을 이용하여 늘어나는 데이터에 따라 유연하게 대처할 수 있고 기존 NoSQL 로그 저장방식에서 나아가 로그 저장단계에서 정규화를 사용하여 처리, 저장 능력을 향상시켜 실시간 처리 및 저장, 확장성이 뛰어난 하둡 기반의 로그 수집 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.420-423
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• 2020

본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.7-12
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• 2023

디지털운행기록장치(DTG)는 차량의 운행정보를 기록하고 저장하는 장치로, 여객 및 화물자동차에 의무적으로 장착되어 여러 실시간 운행기록을 수집하고 관리할 수 있도록 하고 있다. 대부분 버스, 택시, 화물차 등에 사용되며, 상용 자동차의 운전자를 인증하고 과도한 운행으로 인한 사고를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 기존의 국내 디지털운행기록장치 관련 지침 및 표준 사양의 보안 기술 관련한 내용을 살펴보고 더 나아가 문헌조사를 통해 발견된 디지털운행기록장치 데이터 보호 관련 기본적 보안원칙을 소개한다. 더불어, 디지털 포렌식을 위한 데이터 식별 방법에 대한 실험적인 시도 사례의 결과를 함께 소개한다.