현재 지문인식시스템 제품은 양적으로 빠른 성장세를 보이고 있으나 그 동안 질적인 품질을 고려하는 노력이 미흡한 것이 사실이었다. 따라서, 본 논문에서는 지식정보보안 제품의 질적인 면을 평가하여 품질 수준을 파악하여 개선방향을 도출함으로써 품질향상을 지원할 수 있는 평가모델을 개발하기 위해 지문인식시스템 제품의 국내외 시장현황과 기술적인 요소들을 분석하였다. 제품의 특성을 고려하여 보안성, 성능, 신뢰성 요구사항을 분석하여 기존 보안기능 중심의 평가에서는 다루지 못했던 비 기능 요소를 포괄적으로 적용할 수 있는 신뢰성 품질평가 모델을 구축하였다. 본 논문을 통해 지문인식 제품 특성과 동향을 반영하고 제품별 평가를 수행할 수 있는 신뢰성 평가모델을 구축함으로써 지식정보보안 제품의 전반적인 품질향상에 기여할 수 있을 것이다.
초고속통신망의 발달로 네트워크 보안 및 시스템 침해 사고에 대응하기 위한 다양한 인증 및 접근제어 시스템이 도입되고 있다. 그러나 실제로 초고속통신망에서는 정보 보호를 위한 보안 자체가 취약성을 보이고 있다. 따라서 기존의 사용자의 다양한 욕구를 충족 시키고 보다 안전하고 신뢰성있는 새로운 인증 시스템의 도입이 필요하다. 이에 본 논문에서는 접근 권한(Explicit 인증, Implicit 인증) 및 보안성이 우수한 인증방법을 제시하고 스몰망를 통해 우수함을 보이고자 한다.
인터넷의 급속한 확산과 전세계 통신 서비스의 확장으로 세계는 정보의 공유와 이용을 통해 다양한 삶의 변화를 가져오고 있다. 전 세계까 정보화의 물결 속에서 보다 신속하고 안전한 정보의 교류를 위한 기술 개발 및 연구는 시간의 변화와 더불어 급변하고 있다. 정보의 중요성과 효용가치의 증대는 다양한 분야에서의 기술 발전을 함께 필요로 하게 되었고 특히, 정보보호의 필요성은 그 핵심기술로 자리잡게 되었다. 안전하고 신뢰성있는 정보의 교류와 공유는 곧 국가와 기업의 존폐를 가늠하게 하는 척도가 된 것이다. 이러한 이유로 관련기술에 대한 다양한 연구와 개발이 이루어지고 있다. 하지만, 대부분의 시스템 공격이 운영체제의 취약성을 기반으로 하고 있어, 응용 레벨에서의 보안기술만으로는 소기의 목적을 달성하기에 어려움이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 운영체제 자체에서 안전하고 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 따라서 본 고에서는 현재 보안커널의 세계적인 추세와 동향을 파악하고자 안전한 운영체제 개발 프로젝트들을 소개하고, 전자서명 검증을 운영체제의 수준에서 수행하여 홈페이지 등의 파일시스템의 위·변조를 원천적으로 방지하는 WebGriffin에 구현된 보안 메커니즘에 대하여 알아본다.
인터넷이 널리 사용되면서 이동 에이전트와 관련된 기술들은 지속적인 관심과 연구의 대상이 되고 있다. 이동 에이전트는 분산 정보 검색, 네트워크 시스템 관리, 분산 시스템 관리, 전자 상거래 분야에서 기존의 통신 패러다임보다 우수한 성능을 나타낸다. 이런 우수한 성능에도 불구하고 이동 에이전트가 상업적으로 널리 사용되지 않는 이유는 이동 에이전트가 갖는 보안 취약성 때문이다. 최근 이동 에이전트의 보안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 대부분 보안성을 높이기 위해 복잡한 연산이나 규약을 사용함으로써 성능 저하를 유발하였다. 따라서 본 논문에서는 상호 신뢰하는 이동 에이전트 시스템을 신뢰 도메인(Trusted Domain)으로 관리하고, 보안 서비스를 제공하며, 지역성을 고려한 여행을 안내하는 역할을 수행하는 TDGM(Trusted Domain 8f Guide Manager)을 이용한 이동 에이전트 보안 모델을 제안하고, 그 성능을 평가하였다. 제안한 모델은 이동 에이전트를 이용한 대규모 분산 검색 환경에서 높은 보안성을 제공하면서도 성능 저하를 최소화하는 것을 살펴볼 수 있다.
신뢰채널은 시스템 사이에 신뢰성이 보장되는 통신 경로를 제공하며, 이는 통신 트래픽에 대한 기밀성 및 인증, 부인방지 등의 다양한 보안 서비스를 포함한다. 본 논문에서는 강제적 접근제어가 구현된 커널, 즉 보안 운영체제 사이에서의 신뢰채널 구현에 대해 설명한다. 설명하는 신뢰채널은 트래픽에 대해서 불법적인 노출과 변조를 방지할 수 있도록 기밀성 서비스와 인증 서비스 중 메시지 인중을 제공하며, IP 계층의 커널수준에서 구현되어 사용자에게 투명하게 동작한다.
우리나라에서도 정보 보안에 관한 인식이 이젠 과거와는 달리 많이 높아지고 있는 실정이며, 그래서 과거의 시스템 구축만으로 보안을 끝이라고 아는 인식보다는 보안의 사후 지속적인 관리가 더 중요하다고 인식하는 사례가 증가하고 있는 실정이다. 이에따라 구축해 놓은 보안 시스템을 24시간 감시해주고 모니터링 해주는 관제서비스 분야가 서서히 두각을 나타내고 있다.
본 고에서는 범죄 예방 및 시설물 보호 등을 위해 다양한 분야에서 사용되고 있는 국내외 영상보안시스템 제품 및 기술 현황을 살펴보고, IP 환경으로 진화함에 따른 차세대 영상보안시스템이 가져야할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴보았다. 특히, 영상보안제품의 신뢰성 확보 및 제품 경쟁력 강화를 위한 핵심기술로 부상할 보안기술에 대해서 집중적으로 분석하였다.
운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
다단계 보안 데이타베이스 관리체계(Multi-Level Secure Database Management System: MLS/DBMS)에서 모든 거래와 데이타는 각각 유일한 보안성을 가지고 있다 MLS/DBMS 상에서 동시수행중인 거래들은 공유 데이타를 접근하는 과정에서 충돌가능성을 항시 지니고 있다. 이러한 충돌을 해결하는 과정에서 만약 낮은 보안등급을 가지는 거래가 지연되는 현상이 발생하였을 경우, 높은 보안등급의 정보가 낮은 보안등급의 거래로 유출되어 결과적으로 보안정책을 위반하게된다 이러한 종류의 통신경로를 비밀경로라고 한다. 비밀경보 문제를 해결하기 위한 몇몇 종류의 거래관리 기법들이 제시되었다. 이들 기법들은 비록 비밀경로 문제를 해결하였지만, 불행하게도 이들은 보안의 또 다른 측면인 무결성에 대한 고려를 간과하고 있다. 본 논문에서 제안하는 고수준 보안 거래 관리기는 동시에 수행중인 거래들을 스케줄링하는 과정에서 정보의 기밀성 유지를 무결성의 손실없이 이루고 있다. 기밀성을 위하여 고수준 보안 거래관리기는 비완료된 데이타의 은닉에 방법적 기반을 두고 있다. 또한, 무결성을 얻기 위하여 데이타의 적절성을 판단하는 과정에서 데이타의 신뢰성을 최신성과 함께 고려하고 있다.
다양한 분야에서 인공지능을 활용한 사례가 증가하면서 침입탐지 분야 또한 다양한 이슈를 인공지능을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만, 머신러닝을 통한 예측된 결과에 관한 이유를 설명하거나 추적할 수 없는 블랙박스 기반이 대부분으로 이를 활용해야 하는 보안 전문가에게 어려움을 주고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 다양한 분야에서 머신러닝의 결정을 해석하고 이해하는데 도움이 되는 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기반의 침입탐지 예측 결과에 대한 신뢰성을 강화하기 위한 설명 가능한 AI를 제안한다. 먼저, XGBoost를 통해 침입탐지 모델을 구현하고, SHAP을 활용하여 모델에 대한 설명을 구현한다. 그리고 기존의 피처 중요도와 SHAP을 활용한 결과를 비교 분석하여 보안 전문가가 결정을 수행하는데 신뢰성을 제공한다. 본 실험을 위해 PKDD2007 데이터셋을 사용하였으며 기존의 피처 중요도와 SHAP Value에 대한 연관성을 분석하였으며, 이를 통해 SHAP 기반의 설명 가능한 AI가 보안 전문가들에게 침입탐지 모델의 예측 결과에 대한 신뢰성을 주는데 타당함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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