최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
기존의 응급 호출 시스템이 가지고 있는 휴대성의 단점을 보완하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 지능형 개인 응급 호출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 개인용 호출 노드, 멀티홉 통신을 위한 중계 노드, 서버부로 구성된다. 개인용 송신 노드는 동작 상태와 배터리양을 확인할 수 있고, RSSI를 이용하여 응급 호출을 한 개인의 위치를 제공한다. 제안한 무선 너스 콜 시스템이 기존 너스 콜 시스템이 가지는 단점을 보완하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 커널 퍼저인 Syzkaller 를 사용하여 리눅스 커널의 네트워크 서브시스템을 퍼징하고 그 결과를 분석하여, 높은 커버리지를 달성하기가 왜 어려운지 분석하고 이를 개선하기 위한 방법들을 제안한다. 첫 번째 실험에서는 TCP 및 IPv4 소켓과 관련된 시스템 콜 및 매개변수만 허용하여 리눅스 커널 네트워크 퍼징을 진행하고, 두 번째 실험에서는 Syzkaller 가 지원하는 모든 시스템 콜을 포함하도록 범위를 확장한다. 첫 번째 실험 결과, 퍼징 시작 약 55 시간만에 TCP 연결 수립에 성공하였다. 두 번째 실험 결과, 첫 번째 실험보다 전반적인 커버리지와 라우팅 서브시스템의 커버리지는 개선되었으나 TCP 연결 수립에는 실패하였다. TCP 연결 수립을 위해서는 서버의 IP 주소 및 포트번호를 클라이언트가 무작위 입력 생성을 통해 맞혀야 하는데, 이 과정에서 시간이 오래 걸리기 때문에 연결 수립이 쉽게 이루어지지 않는 것으로 분석된다. 추가적으로, 본 연구에서는 TCP 연결 수립을 쉽게 하기 위한 하이브리드 퍼징, IP 패킷 포워딩 허용, 패킷 description 없이 퍼징 등 Syzkaller 를 이용하여 리눅스 커널 네트워크 서브시스템을 더 효율적으로 퍼징할 수 있는 방법들을 제안한다.
최근 금융산업에서 치열한 시장환경 및 다양한 고객 요구사항에 대응하기 위해 채널 및 IT 아키텍처의 재조명이 이슈화되고 있으며, 이때 인터넷 채널은 인터넷에 익숙한 젊은 고객 층의 증가와 편리성 측면에서 이용도가 높아짐에 따라 웹 개인화를 요구하고 있고 콜센터 채널은 마케팅 및 업무효율측면에서 고객접촉이력 정보의 자산화 추세로 중요성이 제고되고 있다. 하지만, 고객중심의 통합 금융시스템의 구현이라는 측면에서 홈뱅킹시대에서의 각기 양 채널은 개별시스템(individual system)으로 개발 및 운영이 되고 있어 상호 운용이 되지 않는 문제점을 내포하고 있고 이를 해결하고자 한다. 따라서, 본 논문의 공헌도는 양 채널간 상호 운용 가능한 SOA(Service Oriented Architecture)기반의 공통 컴포넌트를 도출하고 효율적 채널 활용을 위한 상호 운용성 아키텍처를 제안하는데 그 의의가 있다.
스마트 폰이 많이 보급되고 인터넷과 네트워크의 기술이 발달 하면서 많은 서비스 앱들이 개발되고 있다. 현재 스마트 폰은 컴퓨터를 대체할 정도의 수준으로 발전하고 있으며 기존의 컴퓨터로만 수행할 수 있는 서비스들도 스마트 폰을 통해 제공할 수 있도록 확장되고 있다. 본 논문에서는 위치기반의 스마트 택시 매칭 서비스 및 시스템 기법을 제안한다. 특히, 기사용 앱과 고객용 앱을 설계하고 스마트 폰이 보유한 고유 MAC 주소를 Key로 활용하고 사용자의 실시간 위치 좌표를 이용하여 고객과 기사의 매칭이 이루어지는 콜택시 서비스 시스템 구축 방법을 제안한다.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
본 연구에서는 보안 컨테이너 런타임 간의 직접적인 보안성 비교를 가능하게 하는 정량 평가기법을 제안한다. 보안 컨테이너 런타임(Security Container Runtime) 기술들은 컨테이너가 호스트 커널을 공유하여 발생하는 컨테이너 탈출(Container escape)과 같은 보안 이슈를 해결하기 위하여 등장하였다. 하지만 대부분의 문헌들에서 컨테이너 기술들의 보안성에 대하여 사용 가능한 시스템 콜 개수와 같은 대략적인 지표를 이용한 분석만을 제공하고 있어서 각 런타임에 대한 정량적인 비교 평가가 힘든 실정이다. 반면에 제안 모델은 호스트 시스템 콜의 노출 정도를 다양한 외부 취약점 지표들과 결합하는 새로운 방식을 사용한다. 제안하는 기법으로 runC(도커 기본 런타임) 및 대표적인 보안 컨테이너 런타임인 gVisor, Kata container의 보안성을 측정하고 비교한다.
기존의 백도어는 애플리케이션 모드인 유저 모드에서 작동을 하였기 때문에 tripwire나 MD5와 같은 시스템파일 무결성 검사로 백도어의 유무를 확인할 수 가 있었다. 그러나 커널 모듈을 이용한 백도어는 기존의 애플리케이션 모드에서 작동하는 시스템 파일 무결성 검사로는 백도어의 유무를 확인할 수 없다. 이런 LKM 커널 백도어를 방지하기 위해 여러 가지 프로그램들이 제시가 되었지만 시스템 콜 테이블 변경 유무만을 검사하므로 방지에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 LKM 커널 백도어에 대한 공격의 위험성을 인식하여 기존의 무결성 검사만으로 커널 백도어 침입을 차단할 수 없었던 커다란 한계성에 대한 대안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 현재 편집중인 파일을 주기적으로 저장하여 파일이 저장되지 못한 상황에서도 쉽게 복구할 수 있는 파일 시스템을 설계하였다. 제안하는 파일 시스템은 Ext3 파일 시스템을 기반으로 자동 저장에 필요한 자료 구조와 기능을 추가하여 구현하였으며 리눅스 환경에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 또한 파일 시스템을 사용하는 데 필요한 시스템 콜과 API를 추가하였다.
본고에서는 제주 택시 텔레매틱스 시스템에서 제공하는 서비스에 대해 소개하며 이 시스템의 구축과 운영상황을 소개한다. 또 서비스를 고도화하기 위한 플랫폼과 이동이력 데이터의 활용방안에 대해 고찰한다. 제주 택시 텔레매틱스 시스템은 각 차량의 위치를 파악하고 고객의 콜에 대해 가장 가까운 차량을 배차하는 기능을 가지며 대용량 데이터에 대한 고속의 처리 기능을 지원해야 한다. 또 각 차량에서 보고된 위치 정보는 기본적으로 경도, 위도 외에도 속도와 방향에 대한 정보가 포함되므로 링크의 통행속도 산출이나 배차 지점의 분석, 탑승 패턴의 추이, 배차 시간의 분석 등 다양한 부가정보를 산출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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