최근 세계적으로 사물인터넷 부문의 지출 성장이 높아짐에 따라 이를 암호화하기 위한 경량 블록 암호의 중요성 또한 높아지고 있다. ICISC 2020에 제안된 경량 블록 암호 PIPO 암호화 알고리즘은 Unbalanced bridge 구조를 이용한 SPN 구조의 암호이다. 화이트박스 공격 모델은 공격자가 암호화 동작의 중간값까지 알 수 있는 상태를 의미한다. 이를 대응하기 위한 기법으로 2002년 Chow 등은 화이트박스 구현 기법을 제안하여 DES와 AES에 적용하였다. 본 논문에서는 경량 블록 암호 PIPO 알고리즘에 화이트박스 구현 기법을 적용한 화이트박스 PIPO를 제안한다. 화이트박스 PIPO는 Chow 등이 제안한 화이트박스 AES 대비 테이블의 크기는 약 5.8배, 연산 시간은 약 17배 감소하였다. 또한, 모바일 보안제품에 화이트박스 PIPO를 활용하였으며 적용 범위에 따른 테스트 케이스 별 실험 결과를 제시한다.
모바일 기기나 임베디드 기기 등의 운영체제는 대부분 리눅스 커널을 기반으로 동작한다. 이러한 운영체제는 암호키와 보안 기능 등 시스템 운영에 필요한 난수를 리눅스 커널에 요청한다. 안정적으로 난수를 제공하기 위해, 리눅스 커널은 내부에 전용 의사난수발생기를 탑재하고 있다. 최근에 이 의사난수발생기에 대대적인 구조 변화가 이루어졌다. 그러나 대대적인 변화에도 불구하고 새로운 리눅스 의사난수발생기의 구조에 관한 안전성 분석 결과가 발표되고 있지 않다. 본 논문은 새로운 리눅스 의사난수발생기의 안전성을 분석하기 위한 사전 연구로서 이러한 구조 변경을 살펴본다. 추가로 변경 전과 변경 후의 차이점을 암호학적 관점과 성능 관점으로 구분하여 비교하고 안전성 분석이 필요한 요소를 식별한다. 이 결과는 새로운 리눅스 의사난수발생기 구조에 관한 이해를 제공하여 안전성 분석의 토대로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 ICT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 코로나19 펜데믹 전후의 교과과정 변화를 분석하였다. 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용소프트웨어공학, 전산학·컴퓨터공학, 그리고 인공지능공학으로 분류된 172개 전공을 대상으로, 2023학년도와 2019학년도 교과과정을 비교 분석하였다. 제4차 산업혁명 대응을 위해 도입된 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야의 교과과정 변화를 분석하였다. 분석결과 각 교육과정 군에 대해 코로나19 팬데믹 전후로 관련 교과과정 도입이 약2.6%p 증가(2023 84.2%, 2019 81.6%)하였으며, 교육영역별 가중치를 부여하여 계산한 4차산업혁명 대응지수(100점 만점)는 9.5점 상승(2023 37.0점, 2019 27.5점)하였으며, 이는 인공지능과 클라우드 및 빅데이터 분야의 교과 개설 증가에 기인한 것으로 분석되었다.
많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 공간정보 오픈플랫폼의 활용도가 지속적으로 증가하고 있으며, 지형, 건물, 쇼핑몰 등과 같이 3차원 공간정보에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 특히, 단순화된 3차원 공간정보가 아니라 실세계와 유사한 고정밀 공간정보에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 3차원 공간정보에 대한 수요를 충족시키기 위하여 다양한 3차원 공간정보 오픈플랫폼들이 개발되어 서비스를 제공하여 왔다. 그러나, 대부분의 3차원 공간정보 오픈플랫폼들은 빠른 렌더링 성능을 제공하기 위하여 설치 과정의 어려움, 크로스 웹 브라우저/운영체제 지원 불가, 보안 약화 등의 많은 문제점에도 불구하고, 플러그인 모듈을 부득이하게 이용하고 있다. 더구나, 최근 크롬, 파이어폭스 등의 웹 브라우저에서 플러그인 모듈의 동작을 지원하였던 NPAPI 서비스에 대한 중단을 선언함으로써, 기존 플러그인 기반 3차원 공간정보 오픈플랫폼의 동작에 큰 문제가 발생하게 되었다. 이에 본 연구에서는 플러그인을 사용하지 않고 3차원 공간정보를 빠른 성능으로 서비스할 수 있는 방법으로 HTML5/WebGL의 차세대 웹 표준 기술을 활용한 새로운 3차원 공간정보 오픈플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 이러한 HTML5/WebGL 기반의 차세대 공간정보 오픈플랫폼은 Windows, Linux, Mac 등의 크로스 운영체제와 IE, Chrome, Firefox, Safari 등의 크로스 브라우저, 그리고 모바일 플랫폼에서 동작이 가능하다.
Symantec의 인터넷 보안위협 보고서(2018)에 따르면 크립토재킹, 랜섬웨어, 모바일 등 인터넷 보안위협이 급증하고 있으며 다각화되고 있다고 한다. 이는 멀웨어(Malware) 탐지기술이 암호화, 난독화 등의 문제에 따른 질적 성능향상 뿐만 아니라 다양한 멀웨어의 탐지 등 범용성을 요구함을 의미한다. 멀웨어 탐지에 있어 범용성을 달성하기 위해서는 탐지알고리즘에 소모되는 컴퓨팅 파워, 탐지 알고리즘의 성능 등의 측면에서의 개선 및 최적화가 이루어져야 한다. 본고에서는 최근 지능화, 다각화 되는 멀웨어를 효과적으로 탐지하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 멀웨어 탐지 기법인, stream order(SO)-CNN과 incremental coordinate(IC)-CNN을 제안한다. 제안기법은 멀웨어 바이너리 파일들을 이미지화 한다. 이미지화 된 멀웨어 바이너리는 GoogLeNet을 통해 학습되어 딥러닝 모델을 형성하고 악성코드를 탐지 및 분류한다. 제안기법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명시대의 지능형 전자정부와 같은 바람직한 미래형 전자정부의 구현에 있어, 블록체인 기술의 전자정부 도입 방안 측면에서 제4차 산업혁명과 지능형 정부 운용전략으로서 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야의 네 가지 측면에서 심도있는 고찰을 수행하고 바람직한 전략을 제안하였다. 제4차 산업혁명시대는 정보 혹은 데이터의 공유, 개방, 소통, 공개를 특징으로 클라우드 컴퓨팅 체제에 정보 혹은 데이터를 집중하고 빅데이터를 분석하여 사물인터넷을 통해 정보를 수집하고 언제 어디서나 모바일 등의 스마트기기로 정보통신기술을 활용하여 인간의 행복을 증진시키는 것을 목적으로 한다. 따라서 이를 위해서는 그 중심이 되는 정보 혹은 데이터에 대한 신뢰는 매우 중요하며 정보 혹은 데이터가 위변조되지 않고 참여자 모두가 투명하게 공유하는 것이 중요하다. 즉 그런 점에서 보안성을 강화하여 신뢰성을 높일 수 있는 블록체인 기술의 도입 또는 활용이야말로 필수적인데 여기서는 관련 선행연구를 검토하고 제4차 산업혁명과 지능형 정부 측면에 대한 논의를 진행한 뒤 전자투표, 전자계약, 주민등록 전자문서 등의 관리, 부동산 등기 분야에서 제4차 산업혁명과 전자정부 운용전략을 제시하였다.
최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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