소프트웨어 컴포넌트의 재사용은 새로운 소프트웨어를 개발하기 위해 이미 개발되어진 컴포넌트나 적절하게 수정된 컴포넌트를 사용하는 것이다. 따라서 컴포넌트 저장소에 저장되어 있는 컴포넌트를 효율적으로 검색할 수 있어야 하며, 검색된 컴포넌트를 적용하여 새로운 소프트웨어를 개발할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 컴포넌트 저장소에 XML 기반으로 명세된 컴포넌트들의 검색 방법과 소프트웨어 아키텍쳐 재구성을 위한 구조 검색 방법을 제안한다. 제안한 검색 방법에서 시그니쳐 일치 방법은 컴포넌트 검색의 재현율을 향상시키며, 행위 일치 검색은 컴포넌트 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 구조 검색 방법은 소프트웨어 아키택쳐의 재구성을 위해 컴포넌트의 구조적인 관점에서 컴포넌트를 검색할 수 있다.
네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.
멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하는 대표적인 방식으로 스트링 매칭을 이용한 방법이 있다. 스트링 매칭은 네트웍상의 패킷을 자신이 가진 시그니쳐(규칙)와 매칭을 해서 웜을 탐지하는 방법으로 동작하는데 매칭시에 필요한 버퍼(메모리)의 사용량으로 인한 단점을 가진다. 즉, 동시에 매칭해야 하는 패킷수가 늘어남에 따라 버퍼(메모리) 사용량도 급격하게 증가하고 버퍼링된 이전 데이터에 대한 매칭으로 속도 지연이 발생하는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가지는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존 데이터에 대한 매칭 정보만을 기억하고 버퍼링을 하지 않는 방식으로 실험을 통해 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가짐을 확인하였다.
JavaScript는 AJAX와 같은 기술을 통해 정적인 HTML에 동적인 기능을 제공하며 그 쓰임새는 HTML5 등장 이후 더욱 주목받고 있는 기술이다. 그와 비례하여 JavaScript를 이용한 공격( DoS 공격, 기밀정보 누출 등 ) 또한 큰 위험으로 다가오고 있다. 이들 공격은 실제적인 흔적을 남기지 않기 때문에 JavaScript 코드 상에서 악성 행위를 판단해야 하며, 웹브라우저가 JavaScript 코드를 실행해야 실제적인 행위가 일어나기 때문에 이를 방지하기 위해선 실시간으로 악성 스크립트를 분별하고 파악할 수 있는 분석 기술이 필요하다. 본 논문은 이런 악성 스크립트를 탐지하는 분석엔진 기술을 제안한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반 탐지 기술을 이용한 정적 분석과 행위 기반 탐지 기술을 사용하는 동적 분석으로 이루어진다. 정적 분석은 JavaScript 코드에서 악성 스크립트 코드를 탐지하고 동적 분석은 JavaScript 코드의 실제 행위를 분석하여 악성 스크립트를 판별한다.
패킷 캡쳐는 IDS 및 IPS에서 가장 중요한 개념이다. 악성 패킷에 대한 시그니쳐를 탐지하여 사전에 차단할 수 있기 때문이다. OpenFlow를 이용하여 네트워크 패킷 요청 혹은 응답을 특화된 서버, 즉 인터넷검역소를 거친 후 종단 사용자에게 전달할 수 있다. SDN의 특성을 활용하여 종단 사용자는 어떤 프로그램도 설치하지 않고도 네트워크에 연결되어 있는 것만으로 가장 빠른 보안을 적용받을 수 있다. 본 논문에서는 SDN상에서 네트워크 검역을 위해 오픈 소스 Bro IDS를 이용하여 패킷을 캡쳐하는 방법과 발생한 문제와 그에 대한 해결법을 제안한다.
이 연구에서는 재사용을 위한 소프트웨어 아키텍쳐 검색 방법과 아키텍쳐의 재사용에 필요한 컴포넌트를 효율적으로 검색하기 위해 변경된 시그니쳐 일치와 검색 방법을 제안한다. 제안된 검색 방식은 소프트웨어 아키텍쳐 검색을 통해 컴포넌트의 검색 범위를 제한함으로써 검색의 정확성과 재현율을 향상시키고, 일치 수행의 비교 횟수를 줄임으로써 검색 수행 시간을 감소시켰다. 또한 이미 정의된 소프트웨어 아키텍쳐와 컴포넌트의 재상용을 향상시킬 수 있다.
CPS(Cyber Physical System)에 대한 사이버 공격이 다양해지고 고도화됨에 따라 시그니쳐에 기반한 악성행위 탐지는 한계가 있어 기계학습 기반의 정상행위 학습을 통한 비정상행위 탐지 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 CPS 보안 연구는 보안상의 이유로 CPS 데이터가 주로 외부에 공개되지 않으며 또한 실제 비정상행위를 가동 중인 CPS에 실험하는 것이 불가능하여 개발 기법의 검증이 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 2015년 SUTD(Singapore University of Technology and Design)의 iTrust 연구소에서 SWaT(Secure Water Treatment) 테스트베드를 구성하고 36가지의 공격을 수행한 데이터셋을 공개하였다. 이후 국 내외에서 SWaT 테스트베드 데이터를 사용하여 다양한 보안 기법을 검증한 연구결과가 발표되고 있으며 CPS 보안에 기여하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SWaT 테스트베드 데이터 및 SWaT 테스트베드 데이터에 기반한 비정상행위 탐지 연구를 분석한 내용을 설명하고, 이를 통해 CPS 비정상행위 탐지 설계의 주요 요소를 분석하여 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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