VANET(Vehicle Ad-hoc Network)은 통신 기능을 지원하는 지능형 차량들로 이루어진 애드혹 네트워크 환경으로써 최근 들어서 그 연구가 매우 활발하게 진행되고 있는 분야이다. VANET은 원활한 교통 소통, 사고 방지 등 여러 가지 편리한 기능들을 제공하지만, 그 기반을 애드혹 네트워크에 두고 있기 때문에 애드혹 네트워크에서 발생할 수 있는 보안 문제가 그대로 발생하며, 또한 그 환경적 특성에 따라 추가적인 보안 요구사항 역시 존재한다. VANET 환경에서 가장 중요하게 요구되는 보안요소는 협력 운전(cooperative driving) 시 메시지 인증, 무결성, 부인방지 등과 특정 차량에 대한 추적을 할 수 없도록 하는 위치 프라이버시 보호이다. 그러나 이 가운데 사용자의 위치 프라이버시는 조건적으로 신뢰기관에 의한 추적 역시 가능해야 한다는 조건을 포함한다. 본 논문에서는 L. Martucci 등이 제안한 자체적으로 생성하고 인증하는 pseudonym 기법[1]을 이용하여 이러한 보안 요구사항들을 만족시키는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 최초 차량 등록 시 받은 비밀 인자를 이용하여 보안 통신을 하며 추가적으로 신뢰 기관으로의 통신이 필요하지 않는 효율적인 보안 기법이다. 또한 기존 연구에서 발생했던 저장 공간의 문제, RSU(Road Side Unit) 접근 문제 등을 해결한다.
산업과 ICT 기술간의 융합으로 새로운 부가가치를 창출할 수 있는 융합환경이 도래되어짐에 따라 경제성장과 더불어 우리의 삶의 질이 향상 되고 있지만 이러한 융합환경은 다수의 이익만을 제공하는 것이 아니라 융복합적인 보안 위협이 발생됨에 따라 다양한 보안문제를 발생시켰다. 이러한 보안 문제를 해결하기 위해서는 기존의 기술적인 접근으로 단편적인 보안 문제 해결방식이 아닌 통합적인 관점에서 보안문제를 접근할 필요가 있다. 그래서 본 연구에서는 전략적 관점, 관리적/운영적관점, 기술적 관점 등 다차원적인 관점에서 신뢰성 있는 보안 거버넌스 관리를 할 수 있도록 인적측면이 고려되어진 보안 거버넌스 프레임워크를 개발하였다. 그래서 이 프레임워크를 통해 보안 관리에 대한 단일 기준을 제시함으로서 최고 경영진들의 직접적인 관여가 가능하고 조직구성원들이 스스로 보안활동을 수행하고 책임 질수 있는 신뢰성 있는 보안관리체계를 구축할 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터 기술의 발전과 네트워크의 개방화 그리고 무선 모바일 통신 기술의 비약적인 보급으로 인하여 컴퓨팅 환경을 이루고 있는 각종 장치(PC, 모바일 단말, 저장장치, 네트워크 기기 등)가 다양한 형태의 보안 위협에 노출되어 데이터의 유실, 조작, 유출되어 금전적인 피해를 입거나 프라이버시 침해를 받고 있다. 이러한 문제를 근본적으로 해소하기 위하여 설립된 TCG(Trusted Computing Group)는 세계적인 IT 핵심기업들을 중심으로 구성된 비영리 단체로서 PC 혹은 모바일 기기 등의 단말과 서버 장비 그리고 저장 장치 및 네트워크로 구성된 컴퓨팅 환경에서 보안성 향상 및 데이터의 신뢰성을 제고하기 위하여 TPM(Trusted Platform Module)이라는 반도체 칩을 신뢰의 기반(root of trust)으로 한 신뢰 플랫폼을 제안하고 있다. 한편 SaaS(Software as a Service)는 패키지 형태의 소프트웨어를 네트워크 서비스 형태로 바꾸어 사용량에 비례한 요금제로 과금하는 방식을 채택하고 사용자가 온디맨드로 요청한 서비스를 적시에 제공하는 기술로 최근 전세계적으로 각광을 받고 있다. 이때 다양한 컴퓨팅 환경 안의 사용자에게 높은 신뢰성과 보안성 그리고 연속성을 갖는 SaaS 서비스를 제공하고 데이터의 무결성 및 비밀유지와 정확한 서비스 사용시간을 기록하고 업로드하는 기능들을 제공하는 SaaS 플랫폼은 TPM기반의 신뢰컴퓨팅 기술을 통하여 쉽게 구현될 수 있다. 본 논문에서는 일시적으로 네트워크와 차단된 상태의 PC 혹은 모바일 단말에서도 위의 조건들을 만족하는 SaaS 서비스를 지원하는 신뢰 플랫폼이 가져야 할 기능들에 대하여 분석-도출한 후 그러한 기능들을 제공하는 컴포넌트로 구성된 신뢰형 SaaS 사용자 플랫폼을 설계하였다.
4차 산업 혁명의 정보통신기술 산업 분야의 새로운 성장 동력으로 주목받는 사물인터넷 기술은 단순한 보안 기술을 넘어 신뢰성이 필요하다. 이러한 신뢰성은 IoT 제품의 기획 및 설계 단계부터 고려되어 제품을 개발하고 평가하며 사용하는 모두가 보안성을 측정하고 신뢰할 수 있는 시스템이 구축되어야 한다. 사용되는 IoT 기기 수의 급격한 증가와 사용 생명주기의 증가는 소프트웨어 패치와 업데이트 및 관리의 어려움으로 인한 보안 취약성 증가로 이어진다. 본 논문에서는 IoT 산업 분야의 기술적 정책적 동향을 분석하고 이를 통해 IoT 기기의 보안성과 확장성의 한계점을 분석한다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 블록체인의 요소 기술인 해시를 활용해 소프트웨어의 무결성을 자동 검증하는 방법을 제안한다. 해시를 활용한 소프트웨어 무결성 자동 검증 방법으로 사물인터넷의 보안성과 확장성을 강화하고, 제안하는 보안 기술 적용을 위한 정책적 솔루션을 제시한다.
최근 무선 센서 네트워크에 적용되는 응용 서비스들은 점점 증가하며 다양화 되는 추세이고, 이에 센서 데이터에 대한 전송 신뢰성이나 보안 기능 제공이 핵심적인 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 센서 네트워크 환경에서 전송 신뢰성을 제공하기 위해 링크 특성과 패킷 타입을 고려하는 ALC(Adaptive Link Control)와 Hop-cache와 Hop-ack를 지원하는 EHHR(Enhanced Hop-by-Hop Reliability)이 적용된 IMHRS(IEEE 802.15.4 MAC-based Hybrid hop-by-hop Reliability Scheme) 기법을 제안하였으며, 또한 네트워크와 애플리케이션 특성을 고려하여 보안 슈트를 결정함으로써 에너지 효율성을 고려하는 HAS(Hybrid Adaptive Security) 프레임워크를 통해 보안성을 제공한다. 본 논문에서 제안된 방식들은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증 하였으며, 또한 H/W 프로토타입을 제작하여 실제 응용 서비스에 적용함으로 써 본 방안의 효용성을 입증하였다.
웹사이트는 주소, 연락처 등의 개인정보를 포함하고 있어 보안에 대한 주의가 요구된다. 본 연구는 개인정보를 보유하고 있는 웹사이트에서 사용자의 보안인식이 웹사이트 품질요소와 신뢰, 정보품질과 서비스가치 간의 관계에 어떤 조절효과를 미치는지 알아보는 연구이다. 중고등학교 학생 및 학부모 635명을 대상으로 설문을 실시한 결과, 사용성을 제외한 웹사이트 품질요소는 웹사이트 신뢰에 긍정적인 영향을 주었다. 웹사이트 정보품질은 서비스가치에 긍정적인 영향을 미쳤으며 서비스가치는 신뢰에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 웹사이트 보안인식은 정보품질과 서비스가치의 관계에서 조절효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구 결과는 사용자들이 보안수준이 낮은 웹사이트를 지속적으로 사용하지 않는다는 것을 의미한다. 본 연구 결과를 바탕으로 웹사이트 이해관계자들을 위한 이론적, 실무적 시사점을 제시하였다.
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.
오늘 날의 클라우드 워크로드는 인공지능 및 빅 데이터 활용의 비약적인 발전으로 인하여 메모리 대역폭이 프로세서의 연산 속도를 따라가지 못해 병목 현상을 겪고 있다. 이러한 이른바 메모리 벽 문제 (Memory Wall Problem)를 해결하기 위해 컴퓨터 아키텍처 및 운영체제는 변화해 나가고 있다. 그 중 최근 가장 주목 받는 기술 중 하나인 메모리내 연산기술(Processing-In-Memory)는 프로세서를 메모리 디바이스 내에 탑재함으로써, 데이터를 메인 프로세서에 이동시켜 처리할 필요 없이 데이터 내부에서 처리한다. 이로 인해 대용량 데이터의 처리속도 향상과 동시에 메인 메모리버스의 부하를 줄여 클라우드 시스템의 전반적인 성능 향상 또한 꽤할 수 있다. 한편, 클라우드 아키텍처는 또 다른 요구에 의하여 변화를 거치고 있으며, 이는 바로 보안이다. 오늘 날의 컴퓨터 아키텍처 및 GPU등의 가속기들은 신뢰실행 기술 (Trusted Execution)의 지원을 통하여 클라우드에서의 민감한 연산을 격리 및 보호하고자 한다. Intel의 SGX와 NVIDIA GPU의 confidential computing기능 지원이 이러한 흐름을 대표한다. 최근 PIM을 활용한 보안기술의 새로운 방향들을 제시하는 연구들이 소개되고 있는 가운데, 본 논문은 클라우드 신뢰실행 (Trusted Execution)에서의 PIM을 적용한 최신 연구들의 방향을 소개하고 또한 향후 연구 전망을 제공하고자 한다. PIM기술의 동향과 PIM을 보안에 특화시킨 연구, 그리고 앞으로 해결되어야할 과제들을 논함으로써, 새로이 주목받는 PIM 기반 보안 기술들을 정리하고 향후 전망을 제공한다.
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.
CC는 평가보증등급에 따라 정보보호제품의 보안취약점을 최소화할 수 있도록 지원하는 제도이다. 소프트웨어 개발보안은 소프트웨어의 개발 생명주기에서 보안취약점을 발생시킬 수 있는 보안약점을 제거하는 방법이다. 하지만 CC는 정보보호제품이 인증된 시점 이전의 보안취약점에 대해선 고려하지만 인증된 시점 이후에 발생할 수 있는 새로운 보안취약점에 대해서 고려하지 않기 때문에 정보보호제품의 안전성과 신뢰성에 대한 문제가 발생할 수 있다. 또한, 국가 및 공공기관의 정보화사업에 도입되는 정보보호제품은 CC와 소프트웨어 개발보안을 모두 만족시켜야 되기 때문에 개발자, 평가자에게 부담이 된다. 따라서 본 논문은 CC에서 소프트웨어 개발보안을 활용해야하는 당위성을 검증하기 위해 CC와 소프트웨어 개발보안이 제거할 수 있는 보안약점 및 보안취약점의 상관관계를 비교하였다. 또한, CC에서 소프트웨어 개발보안을 활용하기 위한 평가방법을 제안하여 정보보호제품의 안전성과 신뢰성을 극대화하고 개발자와 평가자의 부담을 최소화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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