운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.
본 논문에서는 스팸 SMS 발신번호와 메시지 텍스트의 특징을 기계학습한 스팸 필터링 시스템을 논한다. 최근 변화하는 스팸SMS에 대한 적응력을 위해서, 각 트레이닝 셋의 수신 텍스트를 음절단위로 분석 할 것을 제안한다. 그리고 기존의 분류기는 성능이 미흡하거나 구현의 복잡성으로 인해 실제로 스펨 필터엔진으로 활용되지 않는 점을 극복하기 위해서 보다 단순한 분류기를 사용한다. 제안하는 시스템은 트레이닝 셋의 발신번호 및 수신 텍스트의 음절단위를 빈도수와 묶어 학습데이터를 구성하고, 테스트 셋을 스팸적 논스팸적으로 분석하여 스팸일 확률을 계산한다. 또한 Naive baysian를 바탕으로 한 경계값 기반 분류기를 통해, 타 분류기에 비해 구현 및 활용면에서 실용성이 높으면서도 성능이 뒤처지지 않는 시스템을 제안한다.
차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)에 많은 관심이 고조되는 가운데 Time-Triggered 와 Event-Triggered 패러다임의 장점을 모두 갖춘 하이브리드(Hybrid) 프로토콜인 FlexRay 가 최근 들어 많은 자동차 분야 업체들로부터 주목 받으면서 이에 대한 다양한 성능 분석 시도가 이루어지고 있다. 하지만 FlexRay 프로토콜의 메시지 전송의 유연성(Flexibility)으로 인해 정확한 성능 분석에 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 길이의 메시지를 고려한 동적 구간 분석 모델을 제안하였고, 이를 바탕으로 잔여 미니 슬롯 확률 분포(Empty Minislot Distribution)를 도출하였으며 FlexRay 메시지 셋(Set)를 이용한 실험을 통하여 특정 길이의 동적 구간에서 미니 슬롯 개수에 따른 잔여 미니 슬롯 발생확률 값의 변화를 확인하였다.
이용자들은 최근 소셜 미디어를 활발하게 이용하고 있으며, 소셜 미디어는 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 배태가 주요한 특징이다. 본 연구는 트위터 상에서 이미지 이용 행태를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 2013년 4월에 발생한 "보스턴 마라톤 대회 테러" 사건과 관련된 1,589건의 이미지 포함 트윗 메시지를 수집하여 이 중에서 영향력 있는 트윗 메시지 200건과 선호하는(favorite) 트윗 메시지 200건, 무작위로 선택된 일반 트윗 메시지 200건을 각각 선정하여 데이터 분석을 실시하였다. 데이터 분석은 두 단계의 분석과정과 세 그룹의 데이터 셋을 대상으로 수행하였다. 첫 번째 단계에서는 기존 선행연구를 바탕으로 개발된 코딩 체계를 활용하여 세 그룹의 데이터에 대해서 트윗 메시지, 이미지 이용, 이용자에 관하여 각각 수행되었다. 두 번째 단계는 세 그룹의 데이터 셋(일반 트윗, 영향력 있는 트윗, 선호하는 트윗)의 코딩 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석과정을 통해서, 의견을 표현하는 트윗이 가장 선호되었으며, 정보를 공유하는 트윗이 가장 영향력이 있는 것으로 나타났다. 이미지 이용 관점에서는 정보배포, 일러스트레이션, 감정적/설득적, 정보처리 이용목적이 가장 두드러지게 나타났다. 이러한 이미지 이용은 기존의 이미지 이용 패턴과 달리 이미지를 데이터로서 이용하는 목적이 객체 중심으로 이용하는 목적보다 높은 것으로 나타났다. 이용자 분석에서는 정부기관, 유명인, 이미지 사이트가 가장 선호되고 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 이용 맥락 관점의 차세대 이미지 정보 검색 패러다임을 위한 이용자 관점의 이해 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 자동차의 원활한 주행을 위해서는 도로상에 설치된 교통안전시설에 대한 정보 취득이 필요하다. 이에 본 연구는 자율주행 자동차에게 교통안전시설에 대한 표준화 된 정보를 제공하려는 방안으로 한국형 통합 메시지 셋 설계 방안을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 자율주행 자동차의 주행을 위해 제공되어야 하는 정보에 따라 필요한 교통안전시설을 4가지 기준(법적 근거, 자율주행 자동차에 대한 정보 제공 유무, 중복된 정보 제공 유무, 기준 및 설치 형태의 모호성)에 따라 구분하였다. 주행 시 제공되는 정보의 중요도(12대 중과실, 행동 변화)에 따라 정보 전달의 우선순위를 구분하고, 전달 정보의 분류 코드 형태를 정의하였다. 마지막으로, SAE J2735 준용을 위한 교통안전시설의 정보 위치와 전달 방안을 파악하였다. 본 연구는 향후 자율주행 자동차의 실 도로 주행에 앞서, 일반 운전자 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행 자동차에게 정보를 제공하는 방안을 제시함으로써 미래 도로의 운영 방안을 마련하였다는 데 의의가 있다.
딥러닝이 각광받기 시작하면서 인간의 자세와 행동을 인식하고 분류하기 위한 인공지능 기술 또한 급속도로 발전하게 되었다. 영상에서 인간의 자세를 디지털 데이터로 표현할 때 인체의 주요 관절점의 위치와 연결관계를 나타내는 스켈레톤 표현 방식을 주로 사용한다. 본 논문에서는 스켈레톤 데이터에 비밀 메시지를 은닉할 수 있는 스테가노그라피 알고리즘에 대해 소개하고, 스켈레톤을 구성하는 주요 관절점 키포인트를 조작했을 때 행동 인식 인공지능 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 스켈레톤 데이터에 대한 스테가노그라피 알고리즘의 특성과 보안성에 대해 논의한다.
최근 수년 동안 무인지상차량 및 무인항공기와 같은 Robotics 분야에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 발전에는 서로 다른 애플리케이션 간의 통신 및 데이터 관리를 원활하게 해주는 미들웨어의 사용이 중요한 역할을 하고 있으며, 여러 가지의 산업용 통신 미들웨어 프로토콜들이 출시되고 있다. 그중 ROS (Robot Operating System)가 로봇 시스템 개발을 위한 주요 플랫폼으로 널리 사용되고 있지만, 초기 설계 과정에서 보안 측면을 전혀 고려하지 않았기 때문에 통신을 도청하거나 악의적인 메시지를 주입하는 등의 다양한 공격에 취약한 상태이다. 이에 대응하기 위해, ROS에 대한 보안 솔루션을 제안하는 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 침입 탐지 시스템을 위한 ROS 데이터셋을 제안하는 연구도 진행되었지만, 이와 같은 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 논문에서는 ROS 침입 탐지 시스템의 성능 발전에 기여할 수 있도록 ROS 환경에서 발생 가능한 새로운 유형의 공격 시나리오를 제안하고, 실제 로봇 시스템으로부터 수집한 ROS 공격 데이터셋을 구축하며 오픈 데이터셋으로 제공한다.
이동 에이전트 환경에서는 에이전트의 이동성으로 인하여 플레이스간에 연속된 위임(cascaded delegation)이 빈번하게 발생한다. 이동 에이전트 환경에서의 연속된 위임은 에이전트가 셋 이상의 플레이스를 이주하면서 플레이스간에 권한을 위임하는 과정으로서 정의된다. 이동 에이전트 환경에서 위임에 대한 대표적인 연구로는 Berkovits의 연구가 있다. 이 연구에서는 에이전트의 안전한 이주를 위하여 에이전트를 실행하고 있는 플레이스와 에이전트가 이주하게 될 플레이스간에 주고받아야 할 메시지만을 정의하고 있다. 그러나 이 연구는 에이전트의 이주와 관련된 두 플레이스만을 위임의 대상으로 고려하기 때문에, 셋 이상의 플레이스를 대상으로 하는 연속된 위임을 위한 연구로는 부적절하다. 즉, 연속된 위임을 안전하게 수행하기 위해서는 연속된 위임에 참여하는 모든 플레이스들이 주고받는 메시지간의 관계 형성이 필수적이나, 이러한 관계 형성 과정이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 이동에이전트 환경에서 연속된 위임을 안전하게 수행하는 위임 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 위임토큰(delegation token)을 다음에 생성되는 위임토큰에 내포시킨 후 서명하는 방법을 사용한다. 또한, 제안 기법이 재연(replay)에 의한 공격 및 위임토큰의 치환에 의한 공격으로부터 안전함을 증명한다.
현재, 차량 내에서 사용하는 대부분의 블루투스 핸즈프리 디바이스는 음성 통화, 발신자 식별번호 표시 및 SMS 메시지 표시 등의 전화 서비스 기능을 제공하고 있지만 인터넷 기반의 텍스트 데이터 디스플레이 기능은 지원하지 않고 있다. 최근 들어 차량에서도 SNS와 같은 인터넷 서비스 이용에 대한 요구가 증가하고 있어, 기존의 핸즈프리 기능 이외에도 인터넷 기반의 텍스트 데이터를 표시하는 기능의 개발이 필요하다. 제안하는 블루투스 디바이스 응용은 SNS 메시지 및 이메일 도착 알림 표시 등의 향상된 기능을 포함하며, 구현 플랫폼으로는 대부분의 SNS 응용 프로그램의 동작이 가능하고 소형 임베디드 디바이스에 탑재가 용이한 안드로이드 플랫폼을 사용한다. 제안하는 블루투스 디바이스와 연결되는 스마트폰 또는 태블릿 PC 역시 안드로이드 플랫폼 기반의 단말기이며, 단말 탑재 기능 모듈인 오디오-텍스트 게이트웨이는 안드로이드 앱 형태로 설계된다. 오디오-텍스트 게이트웨이 앱은 SNS 텍스트 데이터 수신시, 메시지 헤더 정보에서 제목, 발신자 정보 등을 추출하여 텍스트 데이터 형태로 ACL(Asynchronous Connection-Oriented) 링크를 통해 블루투스 디바이스로 전송하여 화면에 표시되도록 한다. 일반적으로 안드로이드 플랫폼에 탑재된 블루투스 핸즈프리 또는 헤드셋 프로파일은 오디오 게이트웨이의 기능만을 포함하고 있기 때문에 안드로이드 기반의 블루투스 디바이스에서는 음성 데이터의 스피커 출력이 불가능하다. 따라서 제안하는 블루투스 디바이스 응용은 블루투스 헤드셋 프로파일에서 일반적으로 사용되는 SCO(Synchronous Connection-Oriented) 링크를 통한 음성 데이터 전송 방식 대신에 ACL 링크를 통한 스트리밍 방식을 적용한다.
스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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