• 제목/요약/키워드: 데이터보안

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SIP망에서 트래픽 측정 및 IP 추출을 통한 DDoS공격 탐지 기법 설계 (A Design of DDoS Attack Detection Scheme Using Traffic Analysis and IP Extraction in SIP Network)

  • 윤성열;심용훈;박석천
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.729-732
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    • 2010
  • 통신망의 발달로 다양한 인터넷 기반 기술들이 등장함에 따라 현재는 데이터뿐만 아닌 음성에 대한 부분도 IP 네트워크를 통해 전송하려는 움직임이 발판이 되어 VoIP(Voice Over Internet Protocol)라는 기술이 등장하였다. SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 통신 절감 효과가 큰 장점과 동시에 다양한 부가서비스를 제공하여 사용자 수가 급증하고 있다. VoIP 서비스는 호(Call)를 제어하기 위해 SIP 기반으로 구성이 되며, SIP 프로토콜은 IP 망을 이용하여 다양한 음성과 멀티미디어 서비스를 제공하게 되는데 IP 프로토콜에서 발생하는 인터넷 보안 취약점을 그대로 동반하기 때문에 DoS(Denial of Service) 및 DDoS(Distribute Denial of Service)에 취약한 성향을 가지고 있다. DDoS 공격은 단시간 내에 대량의 패킷을 타깃 호스트 또는 네트워크에 전송하여 네트워크 접속 및 서비스 기능을 정상적으로 작동하지 못하게 하거나 시스템의 고장을 유도하게 된다. 인터넷 기반 생활이 일상화 되어 있는 현 시점에서 안전한 네트워크 환경을 만들기 위해 DDoS 공격에 대한 대응 방안이 시급한 시점이다. DDoS 공격에 대한 탐지는 매우 어렵기 때문에 근본적인 대책 마련에 대한 연구가 필요하며, 정상적인 트래픽 및 악의적인 트래픽에 대한 탐지 시스템 개발이 절실히 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜 및 공격기법에 대해 조사하고, DoS와 DDoS 공격에 대한 특성 및 종류에 대해 조사하였으며, SIP를 이용한 VoIP 서비스에서 IP 분류와 메시지 중복 검열을 통한 DDoS 공격 탐지기법을 제안한다.

실내 문화시설 안전을 위한 딥러닝 기반 방문객 검출 및 동선 추적에 관한 연구 (Deep Learning-based Approach for Visitor Detection and Path Tracking to Enhance Safety in Indoor Cultural Facilities)

  • 신원섭;노승민
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권4호
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    • pp.3-12
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    • 2023
  • 포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.

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AES 기반 화이트박스 암호 기법의 지연 시간과 연산량 분석 (Analysis of Latency and Computation Cost for AES-based Whitebox Cryptography Technique)

  • 이진민;김소연;이일구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.115-117
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    • 2022
  • 화이트박스 암호 기법은 암호 키 정보를 소프트웨어 기반 암호화 알고리즘에 섞어 암호 키의 노출을 막는 방식이다. 화이트박스 암호 기법은 허가되지 않은 역공학 분석으로 메모리에 접근하여 기밀 데이터와 키를 유추하기 어렵게 만들어서 종래의 하드웨어 기반의 보안 암호화 기법을 대체하는 기술로 주목받고 있다. 하지만, 암복호화 과정에서 연산 결과와 암호 키를 숨기기 위해 크기가 큰 룩업테이블을 사용하기 때문에 암복호 속도가 느리고, 메모리 사이즈가 커지는 문제가 발생한다. 특히 최근 저가, 저전력, 경량의 사물인터넷 제품들은 제한된 메모리 공간과 배터리 용량 때문에 화이트박스 암호을 적용하기 어렵다. 또한, 실시간 서비스를 지원해야 하는 네트워크 환경에서는 화이트박스 암호의 암복호화 속도로 인해 응답 지연 시간이 증가하여 통신 효율이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 S.Chow가 제안한 AES 기반 화이트박스(WBC-AES)를 사용하여 속도와 메모리 요구조건을 만족할 수 있는지 실험 결과를 토대로 분석한다.

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상세한 프로토콜 구조를 추론하는 프로토콜 리버스 엔지니어링 방법에 대한 연구 (A Study on the Inference of Detailed Protocol Structure in Protocol Reverse Engineering)

  • 채병민;문호원;구영훈;심규석;이민섭;김명섭
    • KNOM Review
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    • 제22권1호
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    • pp.42-51
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    • 2019
  • 최근 네트워크 환경은 고속화, 대용량화 등으로 인터넷 트래픽 발생량이 증가하고 있으며, 모바일 및 IoT 환경, 지속적으로 증가하는 어플리케이션, 악성행위로 인해 비공개 프로토콜 데이터가 늘어나고 있다. 이러한 비공개 프로토콜들의 대다수는 구조가 전혀 알려지지 않고 있다. 효율적인 네트워크 관리 및 보안을 위해 비공개 프로토콜의 구조 분석은 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 많은 프로토콜 리버스 엔지니어링 방법론이 제안되었지만, 적용하기에 각기 다른 단점이 존재한다. 본 논문에서는 CSP(Contiguous Sequential Pattern)와 SP(Sequential Pattern) Algorithm을 계층적으로 결합하여 네트워크 트레이스 분석 기반의 상세한 프로토콜 구조를 추론하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 선행 연구인 A2PRE을 개선하는 방식으로 설계 및 구현을 하였으며 다른 방법론과 성능 비교를 위해 성능지표를 정의하고 HTTP, DNS 프로토콜의 예를 통해 제안하는 방법론의 우수성을 설명한다.

인공지능 챗봇 발전에 따른 AI 리터러시 필요성 연구 (A Study on The Need for AI Literacy According to The Development of Artificial Intelligence Chatbot)

  • 이철승;백혜진
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.421-426
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    • 2023
  • 인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.

하이퍼 스케일 클라우드에 적합한 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증 통제항목 연구 (A Study on ISMS-P Controls for Hyper Scale Cloud)

  • 신용녀
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.19-26
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    • 2023
  • 전 세계적으로 에너지, 금융 서비스, 보건, 통신, 교통 분야의 클라우드 전환에 따라 지속적으로 클라우드제공업체에 대한 주요기반시설 지정 움직임이 확산되고 있다. 또한, 우크라이나 사태에서는 국가 주요시설의 클라우드 사용 규제 철폐와 신속한 주요 데이터에 대한 클라우드 전환으로 인해 러시아의 기반시설을 겨냥한 사이버 공격에 효율적으로 대처할 수 있었다. 한국에서는 체계적, 종합적인 정보보호 관리체계를 구현하고, 조직의 정보보호 및 개인정보보호 관리 수준 향상을 위해 ISMS-P가 기업의 정보보호 및 개인정보보호 수준 제고를 위해 운영되고 있다. 클라우드 환경을 고려한 통제항목이 수정, 추가 되어 기업의 심사에 운영되고 있다. 그러나, 클라우드의 국내외 기술적 수준이 상이하고 하이퍼스케일 규모에 대한 국내 인증심사원들의 교육을 위해서는 Microsoft같은 클라우드 공급업체의 결함사항에 대한 정보를 구하기 쉽지 않았다. 이에, 본 논문에서는 하이퍼스케일 클라우드상 에서의 결함사항을 분석하고, 하이퍼스케일환경과 ISO/IEC 27001 및 SOC 보안 국제 표준과의 정합성을 고려하여 보다 클라우드에 특화된 통제항목 개선방안을 제시하였다.

산업별 정보보안의 투자 수준과 관리 역량에 관한 연구 (A Study on the Investment Level and Administrative Competence of Information Security by Industry)

  • 정병호;주형근
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.89-102
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    • 2023
  • The purpose of this study is to examine what are the important variables for information security compliance and whether the information security investment by the industry is different. To comply with the information security policies, the organization must establish measures to prevent or resolve information security incidents. This research process consists of four stages, and the analysis method was conducted with the categorical regression analysis and the correspondence analysis. The first analysis analyzed the independent variables that affect security regulations compliance. The rest of the analysis was conducted by industry in the order of security compliance regulations, manpower investment, and budget investment. As a result of the first analysis, this had positive effects on an organization and personal information protection awareness, joint operation organization of information protection, manpower and budget investment, corporate size, and industry. The correspondence analysis was conducted from the second analysis to the fourth analysis and it analyzed the differences in information security investment by industry. The second analysis showed that the construction industry, science and technology industry, and finance industry have higher compliance with security regulations than other industries. The third analysis showed that the financial industry and the science and technology industry were higher than other industries. The last analysis showed that the financial industry was higher than other industries. The theoretical contribution of this study provided the basis for updating the information security theory. The practical contribution of this study requires government support to reduce information security deviations by industry.

4차 산업 벤처기업의 기술사업화 성공 요인 분석 : 스마트팜 기업 중심으로 (Analysis of Success Factors for Technology Commercialization of Venture Companies in the 4th Industry : Focusing on smart farm companies)

  • 김대유;배장원
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권3호
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    • pp.317-323
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 혁신 설비 투자, 혁신 연구인력 역량이 특허, 디자인등록의 기술성과와 매출 영업이익 재무성과에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 방법으로 총 47개 벤처업체를 표본으로 선정하여 회귀분석을 수행하였다. 연구 결과 본 연구는 4차 산업 스마트팜 관련 벤처기업의 기술사업화 요인을 분석하여 재무적 기술적 성공 기업성과를 위해서 R&D 정부 과제 예산편성 확대를 제안한다. 향후 연구 방향은 기업의 양적인 성장 기여와 질적인 성장 기여에 대한 논의가 더욱 필요할 것이라고 본다.

스마트팜 벤처기업의 기술사업화와 경영성과 분석 (Technology Commercialization and Management Performance Analysis of Smart farm Venture companies)

  • 김대유;박태현;나원식
    • 산업과 과학
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    • 제2권2호
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    • pp.25-30
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 스마트팜 사업 참여 기업 자료를 이용하여 기업의 혁신 활동이 기업 혁신 성과에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였다. 기업의 혁신활동을 기획역량, R&D역량과 사업화 역량으로 구분하고 각 혁신 활동이 기업의 매출 및 특허 창출에 미치는 영향을 추정하였으며, 정부의 기술정책지원이 기업의 혁신활동과 성과와의 관계에서 미치는 조절효과도 분석하였다. 연구방법으로는 회귀분석을 진행하였으며 분석 결과, 기업 내 혁신과 관련된 기획역량, R&D역량, 사업화 역량은 기업 성과 창출에 영향을 미치는 것으로 나타으며 정부의 기술정책 지원도 기업 성과를 더 높이는 영향을 주는 것으로 나타났다. 기술사업화 경영성과를 높이기 위해서는 기획, R&D역량과함께 정부의 기술정책지원이 필요한 것으로 확인되었다.

딥러닝 영상 분할의 정확도 향상을 위한 처리방법 연구 (A Study on the Processing Method for Improving Accuracy of Deep Learning Image Segmentation)

  • 최동규;김민영;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.169-171
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    • 2021
  • 자율주행, CCTV, 휴대폰 보안, 주차시설 등 카메라를 통한 이미지 처리는 실생활의 많은 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. 간단한 구분의 경우는 이미지 처리를 통해 해결하지만, 복잡하게 섞인 물체의 이미지 또는 이미지 내 특징을 찾아내기 어렵다. 이런 특징점 해결을 위해 사람에 가깝게 생각하고 판단할 수 있도록 영상데이터에 분류, 탐지, 분할에서 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 물론 이미지 처리만 수행하는 것보다 결과가 좋지만, 딥러닝을 사용한 영상 분할의 방법에서 판단된 결과물이 실제 객체와 편차가 있는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 영상 분할의 정밀도를 높이기 위해 딥러닝 영상 분할의 결과물을 출력하기 직전 간단한 이미지 처리를 통하여 정확도 향상을 수행하는 방법에 관해 연구하였다.

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