최근 몇 년 동안 전자상거래는 새로운 비즈니스 환경으로 인식되어 급속하게 성장하고 있다. 온라인 상거래가 활성화 되면서 전자상거래를 위한 웹사이트도 많이 생겨나고 있지만, 사기, 개인 및 신용정보 노출, 개인의 사회적 신뢰도 저하 등 전자상거래 보안에 관련된 문제들이 전자상거래 시장의 활성화를 위협하고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반의 전자상거래 발전에 있어 보안 문제의 해결이 가장 중요함을 인식하고 전자상거래 웹사이트에 대한 보안 평가 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 전자상거래 보안과 관련한 다수의 보안 평가 항목을 선정하고, AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하여 영역별 가중치를 산정한 모델을 설계한다. 본 논문에서 제시한 보안 평가 모델은 안전한 전자상거래 웹사이트 설계, 구축 및 운영에 필요한 보안 가이드라인으로 활용될 수 있다.
지문 정보 등의 생체 정보를 이용하는 생체 기술은 컴퓨터 시스템의 로그인, 출입 ID, 전자상거래 보안 등의 여러 서비스에서 사용자의 안전한 인증을 위해 널리 사용되고 있다. 근래에 이르러, 생체 기술은 비밀 번호와 같은 기존의 개인 인증 방법에 비해 안전하면서도 자동화를 가져올 수 있다는 장점으로 인해 보안 토큰, 스마트 카드와 같은 소형의 임베디드 시스템에 탑재되고 이용되는 추세이다. 본 논문에서는 보안 토큰을 이용한 생체 인식 기술의 시장 동향을 살펴보고 임베디드 시스템의 형태인 보안 토큰 시스템을 개발하고 시험한 결과를 기술하였다. 보안 토큰과 호스트와의 통신은 USB를 이용하여 시험 및 검증하였으며 보안 토큰 상에서의 지문 정합 프로그램의 성능 측정 및 개선에 대해 기술하였다. 나아가, 보안 토큰에서 매치 온 카드(match-on-card)로의 전이를 위해 필요한 내용을 언급하였다.
클라우드 서비스는 2008년 대기업의 기업용 서비스로 우리나라에 도입되었으나, 그 효과에 대한 인식이 높아짐에 따라 중소기업은 물론 공공기관까지 도입을 추진하는 등 중장기적으로 확산될 조짐이다. 그동안 많은 연구에서 클라우드 서비스 활성화의 저해요인으로 보안문제를 지적하였으나 예상되는 보안위협과 함께 대응 기술만을 제시하는 수준이었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 서비스를 사용 해본 경험이 있는 기업 종사자들을 대상으로 이들이 인식하고 있는 보안위협의 중요도에 대하여 분석하였다. 이를 위해 클라우드 서비스 보안 영역을 관리적, 물리적, 기술적 보안으로 구분하고 각 영역별 세부요인들을 도출하였다. 순서화 로짓 모형을 통해 각 영역 및 세부 요인별 중요도를 분석한 결과 물리적 보안과 관리적 보안의 중요성을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 각 영역별로 보안정책, 서비스 시설에 대한 출입감시/통제 및 어플리케이션 보안을 중요하게 인식하는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 클라우드 서비스를 도입한 기업 종사자들의 실제 사용경험을 바탕으로 그들이 인식하는 보안위협 우선순위를 제시하여 향후 클라우드 서비스를 도입하려는 기업 및 기관들의 보안전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
개체명 인식(Named Entity Recognition)은 주로 인명(PS), 지명(LC), 기관명(OG) 등의 개체를 인식하기 위한 방식으로 많이 사용되어왔다. 그 이유는 해당 개체들이 데이터에서 중요한 의미를 가진 키워드이기 때문이다. 그러나 다른 도메인이 달라진다면 그동안 사용된 개체보다 더욱 중요한 의미를 갖는 개체가 존재할 수 있다. 특히 정보보안 분야에서는 악의적으로 사용되는 위협정보가 문서 내에서 중요한 의미를 갖는다. 보안 문서는 해시값, 악성코드명, IP, 도메인/URL 등 위협정보에 중요한 단서가 될 수 있는 다양한 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 정보보안 분야의 위협정보를 탐지할 수 있는 개체명 시스템 개발을 위해 4개의 클래스와 20가지 속성으로 정의한 구축 방식을 구축하고 그 구축 방식에 대해 제안한다.
최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.
사용자의 감정을 자동으로 인식하는 연구는 사용자 중심의 서비스를 제공할 때 중요한 요소이다. 인간은 하나의 감정을 다양하게 분류하여 인식한다. 그러나 기계학습을 통해 감정을 인식하려고 할 때 감정을 단일값으로 취급하는 방법만으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비감독 학습과 감독학습을 결합한 감정인식 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 핵심은 비감독 학습을 이용하여 인간처럼 한 개의 감정을 다양한 하부 감정으로 분류하고, 이렇게 분류된 감정을 감독학습을 통해 성능을 향상 시키는 것이다.
이메일은 일상생활에서 사람들과 커뮤니케이션하는데 중요한 도구 중 하나이다. COVID-19(코로나바이러스)로 비대면 활동이 증가하면서 스팸메일, 피싱, 랜섬웨어 등과 같은 이메일을 통한 보안사고가 증가하고 있다. 이메일 보안사고는 이메일이 가지고 있는 기술적인 취약점으로 발생하는 것보다는 사람의 심리를 이용한 사회공학적 공격으로 증가하고 있다. 사람의 심리를 이용한 보안 사고는 보안 인식 개선을 통해 예방과 방어가 가능하다. 본 연구는 국내외 기업 임직원을 대상으로 악성 이메일 모의 실험을 통해 보안 인식개선으로 악성 이메일에 대한 대응 변화 분석을 실증적 연구하였다. 본 연구에서 보안교육, 상향식 보안 관리, 보안 이슈 공유의 요인은 악성 이메일을 안전하게 대응하는데 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구는 보안 인식에 대한 이론적 연구 내용을 악성 이메일 대응과 관련하여 실증적 분석을 실시하여 새로운 연구를 제시해 학술적 의의가 있으며, 실무 환경에서 모의 실험으로 얻어진 결과는 보안담당자에게 업무 하는데 실무적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.
최근 스마트폰 해킹과 관련한 다양한 종류의 위험들이 등장하고 있다. 이중 스미싱은 그 범죄 수법이 교묘해지고 피해 사례가 증가하고 있어 효과적인 예방 및 대응방안이 요구되고 있다. 특히 스미싱 위험에 대한 기술적 접근 외에 스마트폰 이용자의 보안인식 개선 및 교육의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 스미싱 위험인식 제고를 위한 효과적인 홍보 메시지 및 뉴스 제공 방안에 대해 고찰하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 스미싱에 대한 뉴스 프레임과 주제 유형, 그리고 관여도에 따라 스미싱 위험에 대한 낙관적 편향(자신보다는 타인에게 위험 발생 가능성이 높다고 생각하는 경향) 정도가 어떻게 달라지는지 실험을 통해 실증적으로 분석하도록 한다. 본 연구를 통해 스미싱 위험인식에 영향을 미치는 요인을 파악하고 어떠한 방식이 개인의 보안 인식 개선에 효과적인지 검증함으로써 스마트 기기 관련 정보보호 인식 제고를 위한 사용자 교육 및 홍보 방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
조직의 정보 자산에 대한 보호가 조직의 지속가능성에 영향을 주면서, 조직들은 체계적인 정보 자산관리 및 보호를 위한 정책, 규정, 그리고 기술 등에 대한 투자를 높이고 있다. 본 연구는 조직 내 도입된 정보보안 정책을 실제 업무에 적용하는 조직원의 관점에서 보안 준수에 미치는 영향을 확인한다. 특히, 본 연구는 억제 이론 확장의 관점에서 정보보안 정책 인식, 제재의 방식, 공정성, 그리고 정보보안 준수로 이어지는 메커니즘을 밝힌다. 본 연구는 정보보안 규정을 업무에 적용한 조직의 근로자를 대상으로 확보된 316개의 표본을 적용하였으며, AMOS 및 SPSS 패키지를 활용하여 메커니즘의 연관 관계를 확인하였다. 가설 검증 결과, 정보보안 정책 인식이 제재의 심각성과 명확성을 통해 조직 공정성 및 준수 의도를 높이는 것을 확인하였으며, 개인의 공정 민감성이 공정의 원인과 결과의 과정에 조절 효과를 가지는 것을 확인하였다. 본 연구에서 확인한 제재의 영향 메커니즘은 조직내부의 보안 행동 수준 강화를 추구하는 조직에서 조직원의 참여 증진을 위한 방법 마련에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서 제안된 모델은 기존의 얼굴 인식 및 지명수배자 얼굴 인식 시스템보다 효과적인 인식률 향상을 위해 전역적 특징을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘과 지역적 특징을 사용하는 2D-HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 결합한 지명수배자 얼굴인식 시스템이다. 입력된 영상을 전역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 얼굴 탐지 및 인식을 수행하고, 탐지 및 인식에 실패한 영상은 지역적 얼굴인식 알고리즘을 통해 2차 인식 과정을 수행한다. 실험과 분석을 통해 제안된 방법을 효율성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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