인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
해커들의 사이버 공격기법은 전에 볼 수 없었던 형태의 공격으로 점점 더 정교해지고 다양화 되고 있다. 정보 보안 취약점 표준 코드(CVE)측면에서 살펴보면 2015년에서 2020년에 약 9 만 건의 신규 코드가 등록되었다[1]. 이는 보안 위협이 빠르게 증가하고 있음을 나타내고 있다. 신규 보안 취약점이 발생하면 이에 대한 대응 방안 마련을 통해 피해를 최소화해야 하지만, 기업의 경우 한정된 보안 IT예산으로 보안관리 수준과 대응체계를 감당하기에는 역 부족인 경우가 많다. 그 이유는 수동 분석을 통해 분석가가 취약점을 발견하고 보안장비를 통한 대응 방안 마련 및 보안 취약점 패치 까지 약 한 달의 시간이 소요되기 때문이다. 공공분야의 경우에는 국가사이버안전센터에서는 보안운영정책을 일괄적으로 배포하고 관리하고 있다. 하지만, 제조사의 특성에 따라 보안규칙을 수용하는 것이 쉽지 않으며, 구간 별 트래픽 검증작업까지 약 3주 이상의 시간이 소요된다. 그 외 비 정상적인 트래픽 유입이 발생하면 취약점 분석을 통한 침해행위 공격 검출 및 탐지와 같은 대응방안을 마련해야 하나, 전문적인 보안전문가 부재로 인하여 대응의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 신규 보안 취약점 공격에 효과적인 대응 방안 마련을 위해 보안규칙정보 공유사이트 "snort.org"를 활용하는 방안을 제안하였다.
언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.
경기침체 및 정치 사회적인 불안심리를 익살맞은 아이템을 통해서 해소시켜보려는 신선한 시도로 재미(fun)가 디자인 분야에서 키워드로 떠오르고 있다. 본 연구는 현대 패션디자인에 반영되어 나타나는 재미의 다양한 활용을 주제별로 유형화하고 그 표현방법을 조형적으로 분석하여 패션디자인에 있어서 재미의 개념구조에 대한 본질을 규명하고자 하였다. 2001년 S/S부터 2005년 F/W컬렉션에서 발표된 디자인 중 유머를 표현하고 있다고 판단되는 디자인 412점을 연구자료로 산정한 후, 범주화하여 분석하였다. 연구 결과 패션디자인에서의 재미의 주제에 따른 유형은 해학, 키덜트, 아이러니, 풍자와 패러디, 스토리텔링, 놀이로 분류될 수 있었으며, 디자인의 조형적 특성은 화려한 색채, 실루엣, 문자, 오브제, 드로잉의 요소와 변형/과장, 부조화, 반복의 원리를 활용하고 있음을 알 수 있었다 또한 이러한 표현들은 전통적인 유머 이론인 부조화이론, 우월성 이론, 각성 이론과 상통하며, 긍정, 따스함, 엔터테인먼트, 젊음, 모순, 의외, 일탈, 암시, 공격, 설명, 그리고 주체에 있어서는 수동적 수용뿐만 아니라 놀이와 같이 능동적 체험을 제공하는 가치를 갖는다.
그룹 키 동의 프로토콜은 공개된 통신망을 통해 안전하게 통신하려는 그룹 구성원들에게 세션키를 제공하기 위해 설계된다. 모바일 컴퓨팅 기술은 프로토콜 참가자의 계산적인 능력 측면에서 비대칭적이다. 즉 프로토콜 참가자는 충분한 계산 능력을 가진 고정된 서버(애플리케이션 서버)와 제한된 계산 자원을 가진 모바일 장치들(클라이언트)로 구성되어 있다. 스마트카드나 개인 휴대 정보 단말기(PDA)와 같은 저전력 모바일 장치를 포함하는 그룹에서는 각 구성원의 계산량을 최소화하는 것이 바람직하다. 또한 그룹 구성원이 현재의 그룹을 탈퇴하거나 다수의 새로운 구성원이 현재의 그룹에 참여할 필요가 있을 때 길은 계산 비용으로 그룹 키의 갱신이 요구된다. 본 논문에서는 저전력 모바일 장치인 클라이언트 쪽의 계산 효율성이 높은 동적 그룹 키 동의 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜과 기존 프로토콜을 통신과 계산 비용 측면에서 비교하고, 제안한 프로토콜의 안전성은 랜덤 오라클 모델에서 수동적인 공격자에 대하여 안전함을 증명한다.
침입 탐지시스템 (Intrusion Detection System: IDS)은 기존의 수동적인 탐지 기능에서 벗어나, 보다 다양한 형태와 방법론으로 연구되고 있다. 특히, 최근에는 대용량의 시스템 감사 데이터를 빠르게 처리하고 변형된 형태의 공격에 대비한 수 있는 내구력을 가진 형태의 방법론들이 요구되고 있으며, 이러한 조건을 만족하는 데이터마이닝이나 신경망을 이용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 우선. 최근의 다양한 형태의 침입경향들을 분석하고, 보다 효과적인 침입탐지를 위한 방안으로 신경망 기반의 역전파 알고리즘을 이용한 침입 탐지 시스템을 설계$.$구현 하였다. 본 연구의 시스템은 비정상행위 탐지(Anomoly Defection)와 오용탐지 (Misuse Detection)의 두 가지 방법론을 모두 수용하는 방법론을 사용하였으며, 신뢰성있는 KDD Cup ‘99의 데이터를 통한 침입패턴의 분석 및 실험을 수행 하였다. 또한 객체지향적인 네트워크 설계를 통하여 역전파 알고리즘 이외의 다른 알고리즘도 쉽게 적용이 가능하도록 하였다.
이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network, MANET)는 유선 기반 망에 의존하지 않으면서 이동 단말기들로 구성된 망으로 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 그러나 동적인 토폴로지 변화, 중앙의 감시와 관리의 결여, 자원의 제약성, 무선 매체의 사용 등의 문제점 때문에 수동공격인 도청에서 능동공격인 DoS까지 다양한 공격에 노출되기 쉽다. 이를 위해 메시지 인증이나 사용자 인증, 안전한 패킷 전송 기법 둥 다양한 보안 기법을 적용할 수 있으나, 인증이 이루어지지 않은 네트워크는 다른 보안성이 만족된다 하더라도 공격자에게 쉽게 노출된다. 본 논문에서는 CGSR[1]에서 제안하고 있는 클러스터링 기법을 기반으로 하여 인증된 노드들만이 통신에 참여할 수 있도록 하는 일반 노드와 클러스터 헤드키 관리자로 구성된 계층적 노드 인증기법을 제안한다. 키 관리를 위해서는 부분 분산 기법[2]을 적용하며, 키 관리자와 클러스터 헤드 간 인증 및 클러스터 헤드간 인증, 일반 노드와 클러스터 헤드간의 인증 등의 다단계 인증절차 갖는다. 더 나아가 노드간 통신시 자신의 ID를 교환함으로써 부인봉쇄를 제공한다. 본 논문에서는 제안하는 메커니즘이 보안 요구사항을 어떻게 만족시키는지 분석하고 각 공격유형에 대한 방어기법을 보인다. 성능평가를 위해서 제안하는 메커니즘의 인증 시간을 분석함으로써 노드증가 시에도 제안하는 모델이 잘 동작할 수 있음을 보인다.
최근 자동화 되는 해킹 및 분석 기술의 발전으로 인하여 수많은 소프트웨어 보안 취약점이 빠르게 발표되고 있다. 대표적인 취약점 데이터베이스인 NVD(National Vulnerability Database)에는 2010년부터 2015년까지 보안 취약점(CVE: Common Vulnerability Enumeration) 약 8만 건이 등록되었으며, 최근에도 점차 증가하고 있는 추세이다. 보안 취약점은 빠른 속도로 증가하고 있는 반면, 보안 취약점을 분석하고 대응하는 방법은 전문가의 수동 분석에 의존하고 있어 대응 속도가 느리다. 이런 문제점을 해결하기 위해 자동화된 방법으로 보안 취약점을 탐색하고, 패치하여 악의적인 공격자에게 공격 기회를 줄 수 있는 보안 취약점을 사전에 대응 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 복잡도 분석을 통해 취약점 탐색 대상 바이너리의 특징을 추출하고, 특징에 적합한 취약점 탐색 전략을 선정하여 취약점을 자동으로 탐색하는 기술을 제안한다. 제안 기술은 AFL, ANGR, Driller 도구와 비교 검증 하였으며 코드 커버리지는 약 6% 향상, 크래시 개수는 약 2.4배 증가, 크래시 발생율 약 11% 향상 효과를 볼 수 있었다.
국내·외 기업 및 기관들은 사이버위협으로부터 자신들의 IT 인프라를 안전하게 보호하기 위해 24시간/365일 모니터링 및 대응할 수 있는 보안관제센터를 활용하고 있다. 하지만, 현재 대부분의 보안관제센터는 전문 인력에 의한 수동분석과 텍스트 기반의 보안관제체계에 의존하는 태생적인 한계점을 안고 있다. 이러한 보안관제체계의 문제점들을 극복하기 위해 가시화 기술을 활용한 사이버위협 탐지·분석 연구가 활발하게 진행되고 있지만 이들 연구의 대부분은 보안관제 분야에 최적화되어 있지 않고, 많은 경우에 개별 기관에서만 활용할 수 있다는 제한이 따랐다. 따라서 본 논문에서는 보안관제 분야의 최종 목표인 실제 공격자 IP를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라, 보안관제센터에서도 활용할 수 있는 새로운 가시화 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가시화 방법론의 핵심은 보안이벤트를 발생시킨 공격자(IP)의 행위정보를 실시간 및 추적(통계) 분석을 가능하게 하는 것이다. 제안된 가시화 방법론을 기반으로 개발된 시스템을 실제 보안관제센터에 성공적으로 적용하였으며, 실제 운영을 통해 다양한 공격자 IP를 탐지 및 분석하는데 성공함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 방법론의 실용성 및 유효성을 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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