사용자 인증에 관한 연구 중 지문인식에 대한 연구는 매우 진보적인 발전을 거듭해왔다. 지문인식 장치의 보급으로 지문영상을 입력받기 위한 센서의 소형화와 저가화가 요구되어짐에 따라 Area-Sensor를 대신하여 Line-Sensor에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 잡음에 민감한 Line-Sensor의 특성과 비효율적인 스캔방법으로 인하여 양질의 지문영상을획득하기에 어려움이 있다. 기존의 지문인식 알고리즘의 지문영상개선 방법으로는 인식과정 중 오류를 일으키는 확률이 높아 Line-Sensor에서 획득한 지문영상의 개선에 관한 알고리즘을 제안한다.
최근 여러 IoT 기기 사용이 급증하면서 보안 위협요소가 사회적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 IoT 기기에서 사용자 생체정보를 활용해 사용자를 인증하는 시스템은 보편적으로 사용되고 있다. 그 중 지문인식은 스마트폰부터 여러 기기에 탑재되어 있다. 본 논문에서는 지문인식 센서에 온도, 압력, 터치 센서를 추가하는 기법과 군집화, 패턴 학습 알고리즘을 적용하여 위 변조 검출 능력을 향상시키는 방법을 통하여 지문인식에 대한 이상 징후 탐지 방법을 제안하고자 한다.
최근 센서 네트워크 분야를 비롯해 네트워크 분야에서 내용 보호, 인증뿐만 아니라 Source의 위치 프라이비시와 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 센서 네트워크에서의 Source 위치는 실제 센서의 지리적 위치이기 때문에 Source의 위치를 노출하지 않는 것이 매우 중요하다. 그리고 인터넷과 Ad-Hoc 네트워크에서 익명성(Anonymity)을 제공하기 위한 기법들이 많이 제안되었지만, 이러한 기법들은 센서 네트워크에 적합하지 않기 때문에 센서 네트워크의 특성에 맞는 익명성 제공 요법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 Source의 익명성과 관련해 센서네트워크에서 나타날 수 있는 Eavesdropper의 유형을 정의하고, 이러한 Eavesdropper의 유형에 따라 Source의 익명성을 제공할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 방법이 얼마만큼의 익명성을 제공하는가를 정량화하기 위해 엔트로피(Entropy) 성질을 이용해 수학적으로 분석하였다. 그 결과, 제안하는 방법이 보다 높은 익명성을 제공하고, 센서의 전송 거리가 Source의 익명성 제공에 있어 매우 중요한 요소임을 확인하였다.
전장 지역에서 각종 전술정보를 실시간으로 수집할 수 있는 센서기반의 감시체계인 감시정찰 센서네트워크는 Sensor-to-Shooter 개념의 네트워크 중심전 환경에서 핵심 역할을 수행한다. 그러나 네트워크를 구성하는 센서노드들의 자원제약적 특성과 무선통신 사용 등 센서네트워크 자체의 특성으로 인해 감시정찰 센서네트워크는 일반 네트워크에 비해 보안이 취약해 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크 운용 간 기밀성, 무결성, 가용성 및 인증 등을 보장하기 위한 기반이 되는 그룹 키 관리 기법을 제안한다. 제안된 키 관리 기법은 감시정찰 센서네트워크의 토폴로지 특성과 확률론적 키 공유를 기반으로 그룹 키를 생성하고 분배하며, 그룹 키분배에 소요되는 통신 비용은 O(logn)이다.
무선 센서 네트워크에서 보안 서비스를 제공하기 위하여 키 관리 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분 센서 노드의 자원적인 제약사항으로 인해 공개키 방법보다는 대칭키 방법을 이용하기 위한 연구가 진행되었으며 그 결과 센서 노드 사이에 대칭키를 공유하여 기밀성, 인증 그리고 무결성 등의 보안 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 센서 노드의 저장 공간의 제약으로 인해 모든 노드와의 대칭키를 저장할 수 없어 대부분의 센서 네트워크에서의 키 관리 메커니즘들은 확률적인 방법을 이용하여 키를 공유하도록 한다. 이 경우 확률적으로 공격자가 네트워크에 물리적 노드 획득 공격을 감행할 경우 공격자에게 타협되지 않은 정상 노드 사이의 키를 얻을 수 있다. 공격자는 이러한 키를 이용하여 센서 네트워크의 정상적인 동작을 방해할 수 있으며 특히 센서 네트워크 어플리케이션의 동작에 있어서 치명적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 공격자에게 드러난 키를 통해 공격자가 공격을 감행한 경우 해당 오용키를 효율적으로 파악하고 정상노드 사이의 대칭 키를 안전한 키로 대체하는 방법을 제안한다.
현재 많은 연구가 진행되고 있는 행위 기반 인증 기술은 다른 인증 기술들에 비해서 인증의 인식률을 높이는데 많은 데이터의 장기간 추출이 필요하다. 본 논문은 안드로이드 환경의 스마트폰에 내재되어있는 터치 센서와 자이로스코프를 이용하여 그동안의 행위 기반 인증 연구에서 사용 되었던 행위 특징 데이터들 중에서 핵심적인 최소한의 데이터들만을 이용하기 위해 사용자에게 다섯 차례의 측정을 요구하여 다섯 번의 터치스크린 화면을 터치 하는 방식으로 총 6가지의 행위 특징 데이터를 수집하였고 다음 터치 측정으로 넘어가는 동안의 데이터들의 변화 값에 평균 값을 구하여 이 값과 측정값의 코사인 유사도 측정을 수행하여 코사인 유사도 허용 범위를 생성 한 후, 인증 시도 데이터의 코사인 유사도 값과 비교하는 방식의 사용자 행위 기반 인증 방식을 제안한다. 본 논문을 통해서 적은 수의 특징 데이터와 실험자수 환경에서도 코사인 유사도 인증 범위에 적용되는 임계값을 조절하는 방식을 통해서 최초 EER 37.6%에서 최종 EER 1.9%의 높은 성능을 증명하는데 성공하였다.
최근 4차 산업 혁명이 사회적으로 대두되면서 IoT 관련 제품에 대한 사용자들의 관심이 증가하고 있다. IoT 장치에 사용되고 있는 센서의 종류와 기능은 점점 다양화되고 있어 IoT 장치의 상호 인증 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 종류의 IoT 장치들이 서로 상호 연계하여 원활하게 동작될 수 있도록 파스칼 삼각형 이론을 이용한 효율적인 이중 서명 인증 키 설립 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치간 인증 경로를 2개(주경로와 보조 경로)로 구분하여 IoT 장치의 인증 및 무결성을 보장한다. 또한, 제안 기법은 IoT 장치를 인증할 때 추가적인 암호 알고리즘이 필요하지 않도록 키를 생성하기 때문에 적은 용량을 필요로 하는 IoT 장치에 적합하다. 성능 평가 결과, 제안 기법은 IoT 장치의 지연시간을 기존 기법보다 6.9% 향상되었고, 오버헤드는 기존 기법보다 11.1% 낮은 결과를 얻었다. IoT 장치의 인증 처리율은 기존 기법보다 평균 12.5% 향상되었다.
Zigbee 홈 센서네트워크에서의 보안은 최근 떠오르는 중요한 문제 중 하나이다. 네트워크에 침입하거나 기능을 마비시키기 위해 여러 가지 공격방법들이 사용되고 있으며, 기 중 정상 노드로의 DoS(Denial of Service)공격은 네트워크에서 사용 중인 주파수를 알고 있다면 쉽게 수행될 수 있고 그 후 무력화된 노드의 인증정보를 이용해서 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 zigbee 노드에 대한 DoS 공격과 인증정보위조 공격을 효율적으로 탐지해 낼 수 있는 방식을 제안한다.
IoT 환경에서 사용되는 프로토콜 중 IETF의 CoRE 워킹 그룹에서 채택한 IoT 프로토콜 CoAP가 표준으로 사용되고 있으며 IoT 인증 프로토콜에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. CoAP 프로토콜은 저전력, 저용량 메모리 등의 제한된 환경에서 IoT 센서 디바이스들 간의 통신을 지원한다. CoAP 프로토콜은 안전성을 제공하기 위해 DTLS와 함께 사용되는데, 점점 경량화 되어가는 IoT 환경에서 오버헤드가 존재하는 DTLS에 대해 개선되어야 할 사항들이 존재한다. 이를 개선하기 위해 DTLS의 문제점을 해결하기 위한 여러 연구들이 진행되고 있으며, 본 논문에서는 LESS 인증기법을 분석하고 이를 기반으로 보다 향상된 효율성을 제공하는 기법을 제안한다.
최근 생체 인식이 도입된 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 디바이스들의 수요가 증가함에 따라 생체를 이용한 인식 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷과 PPG(광용적맥파)를 사용한 사용자의 인증 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 아두이노에 연결된 PPG센서를 통하여 PPG신호를 측정하여 측정한 신호를 서버로 보내게 된다. 서버에서는 이 신호로부터 특징점을 추출하여 기존에 학습된 정보를 바탕으로 K-NN 판별 알고리즘을 통하여 인증 절차를 거치게 된다. 실험결과, 제안 시스템은 평균 약 71.42%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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