연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.
신경망은 주로 전체 데이터를 중앙에서 학습시키거나 상황에 따라 데이터나 모델을 나누어 분산학습 방법으로 처리해 왔다. 그러나 데이터의 양의 증가와 보안적 이유로 인해 모든 환경에서 기존의 방법을 쓰기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제한된 데이터만으로 모든 데이터로 학습한 것과 같은 학습 효과를 내기 위한 방법을 제안한다. 데이터의 구성이 다른 두 가지 환경인 V-환경과 H-환경에서 학습한 모델을 어떤 방법으로 통합해야 기존의 성능과 비슷한 성능을 낼 수 있는지 연구한다. 우리는 가중치를 합치는 방법을 avg, max, absmas 3가지 방법으로 실험하였으며, 실험 결과로 V-환경에서는 기존의 성능과 비슷한 성능을 보였으며, H-환경에서는 기존의 성능에는 부족하지만, 의미 있는 성능을 보였다.
분산 DBMS는 네트워크의 각 사이트에서 서로 다른 사용자에 의해 독립적으로 설 계, 관리, 유지보수되고 있는 지역 스키마들을 통합하여 전역 가상 스키마를 제공하 며, 특정 사이트의 사용자가 다른 사이트의 지역 데이타베이스를 투명하게 이용할 수 있는 환경을 지원한다. 또한 각 지역 스키마에 부여된 스키마 구성 엔티티들의 보안 성질이 통합된 스키마에서도 유지되도록 해야 한다. 그러나 분산 DBMS에서 지역 스키 마의 보안성질을 유지할 수 있는 통합에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논 문은 분산 DBMS 환경에서 각 사이트의 지역 스키마 정의를 위한 모델로서 객체지향 모 델을 확장한 다단계 보안 객체지향 데이타베이스 모델을 사용하였으며, 지역 스키마를 통합하는데 있어서 본래의 보안성질을 유지할 수 있는 통합 방법을 객체클래스, 객체 클래스사이의 관계를 중심으로 각각 8가지로 구분하여 제안하였다.
인터넷과 World Wide Web의 폭발적인 성장은 네트워크에 많은 정보와 리소스를 제공하고 있다. 그렇지만, 대부분의 사용자들에게 있어서 인터넷 리소스의 사용은 Bandwidth에 의하여 많은 제한을 받고 있다. 그러나 애플릿 방식을 통해서 HTML이 가지고 있는 정적인 면과 CGI의 bandwidth에 따르는 성능 저하 문제를 해결할 수 있다. Mobile Agent는 사용자의 특정 목적을 성취하기 위해서 사용자의 컴퓨터에서 출발하여 네트워크를 이동하면서 작업을 수행한다. 이렇게 수행할 수 있는 코드가 네트워크를 통하여 전송되고, 네트워크에서 수행되기 때문에, 자연스럽게 mobile code의 보안에 중요한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 Mobile Agent를 사용하는 분산 웹 환경에서, Mobile Agent를 호스트와 Agent를 보호할 수 있는 방안을 모색보고, Mobile Agent 의 개념과 Mobile Agent를 구성하면서 생기는 문제를 기술하고, 이러한 문제를 해결하기 위해서 연구중인 방법을 제시하고, 제시된 방법 중에서 현실적으로 적용 가능한 방법을 사용하여 이동 에이전트의 보안 시스템을 설계해 보도록 한다.
분산서비스거부(Distributed Denial of Service or DDoS)틀 이용한 공격은 공격목표시스템이 보안이 철저하다고 해도 쉽게 공격을 가할 수 있는 공격법이다. 근래에 들어 이러한 공격법은 여러 해킹 툴의 보급과 함께 급격히 증가하고 있다. 하지만, 시스템 자체의 보안만으로 대처 방안이 되지 못하고 있는 실정이다. DDoS 공격을 방지하기 위해서는 전체 시스템들이 모두 보안체계를 갖추고 있어야 하지만, 이것은 현실적으로 불가능하다. 결국 DDoS 공격을 탐지하고 대처하기 위해서는 라우터와 네트워크를 기반으로 한 대응시스템 설계가 요구된다. 또한 DDoS 공격의 재발을 막기 위해서는 DDoS 공격 시스템으로 이용된 시스템을 찾아 악성프로그램을 탐지하고 제거할 수 있는 악성에이전트 탐지 및 제거 시스템을 설계하였다.
현재 활발하게 진행되고 있는 편재 컴퓨팅을 위한 기반에 대한 연구들은, 문맥-인식(Context-Aware) 어플리케이션 및 이를 지원하는 서비스 컴포넌트들을 기반으로 하는 능동 공간(Active Spaces, Smart Spaces)[1][2]을 규모 있게 구현할 수 있도록 해준다. 이러한 기반들의 근간에는 편재 컴퓨팅 디바이스들간의 통신을 위한 분산 서비스가 자리잡게 되며, 환경 내에 있는 주체들과 객체들간의 상호 작용이 이러한 분산 서비스를 통하여 이루어진다. 본 논문에서는 능동 공간을 위한 기반에 대한 설명과 이와 관련한 연구들을 소개하고 공간 내에 있는 주체와 객체들 사이에서 일어날 수 있는 보안 문제에 대한 고려사항을 살펴본다. 또한 편재 컴퓨팅 환경 기반의 보안 서비스를 위한 인증 및 접근 통제 컴포넌트를 제안한다.
최근 클라우드 서비스의 호스트를 감염시켜 봇넷화 시킨 후 분산 서비스 거부 공격을 시도하는 사례가 증가하고 있다. 이와 같은 공격을 대응하기 위한 방법 중 공격의 근원지를 추적하여 차단함으로써 피해를 감소시키는 역추적 기술이 있으며, 이를 클라우드 환경에 적용시킬 수 있는 방안을 고려해야 한다. 따라서 클라우드 환경에서 분산 서비스 거부 공격의 역추적에 관한 보안 요구사항을 분석하고 이를 기반으로 역추적 기술을 클라우드 환경에 적용시켜 보안성 및 효율성을 향상시키고자 한다.
이 연구에서는 IoT 보안을 강화하기 위해 Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 기반으로 YARA와 RNN을 통합한 탐지 및 대응 시스템을 제안한다. Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 분석한 후, 이를 기반으로 YARA 규칙과 RNN을 결합하여 악성 코드를 탐지하는 시스템을 설계한다. 실험 결과를 통해 이 시스템이 높은 정확도와 효율성을 보일 것으로 예상되며, 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 기술을 활용하여 보다 효과적인 보안 대응 시스템을 개발할 것으로 기대된다.
클라우드 컴퓨팅이 많은 관심을 받고 발전하면서 여러 IT선도업체에서 클라우드 컴퓨팅 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 데이터를 서버에 저장한다. 이러한 이유로 클라우드 환경에서 사용되는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템 보다 많은 데이터를 저장하게 된다. 이에 따라 많은 데이터를 처리하기 위해서 클라우드 환경에서는 분산 파일 시스템 기술을 활용하고 있다. 또한 분산 파일 시스템은 네트워크상의 여러 스토리지 서버에 데이터가 분산되어 저장되기 때문에 데이터의 관리뿐만 아니라 성능, 장애 허용, 보안 등의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 XtreemFS, Ceph, GlusterFS, MooseFS 등의 분산 파일 시스템들을 기능적 측면에서 살펴보고, 각 분산 파일 시스템을 본 논문에서 제안하는 기능적 평가요소 측면에서 비교하고 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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