최근 모바일 기기에서의 생체인증 시스템의 증가와 출입관리 시스템에서의 위조지문을 이용한 출입 기록 조작으로 인해 위조 지문 검출에 대한 논의가 다시 활발해지고 있다. 본 논문에서는 입력 지문영상을 패치들로 나누고, 각 패치들에 CNN을 적용하여 위조, 생체, 배경의 세 가지로 분류한다. 이 중 배경으로 분류된 패치들을 제외하고 위조와 생체로 분류된 패치들의 수를 세어서 더 많은 패치가 인식된 쪽으로 위조여부를 판단하게 된다. CNN에 배경 클래스를 추가하여 분류하기 때문에, 제안하는 방법은 영상분할과 같은 추가적인 전처리 과정이 필요하지 않다. 제안하는 방법은 LivDet2011, LivDet2013, LivDet2015에 대하여 실험을 진행하였으며 분류결과 3.06%의 평균 오검출을 보여 매우 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.
APK (Android Application Package)는 리패키징 공격에 취약하므로 APK 파일 내부에 난독화 기술이 적용되어 있다. 하지만 리버스 엔지니어링 기술 역시 더욱 고도화 됨에 따라 또다른 위조 모바일 APK 파일이 개발 및 배포되고 있어 새로운 대응 방식이 필요하다. 블록체인은 암호화 방식을 사용하여 연결 및 보호되는 레코드 블록이 지속적으로 추가되는 방식으로, 각 블록에는 일반적으로 이전 블록의 암호화 해시값, 타임스탬프 및 트랜잭션 데이터 등을 포함하고 있다. 따라서, 일단 블록체인에 기록되면 해당 블록의 데이터는 이후에 생성된 모든 블록을 변경하지 않고서는 소급해서 변경/수정할 수 없다. 그러므로 블록체인 기술을 적용하면 모바일 APK 파일에 대한 정상 및 위조 여부를 확인할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Hyperledger Composer를 이용한 컨소시움 블록체인 프레임워크를 기반으로 합법적인 APK를 블록체인 내에 기록하고 유지함으로써 위조 APK에 대한 검출 기능을 제공하는 DApp (분산형 애플리케이션)을 개발하였다. 제안된 DApp을 통해 사용자의 스마트폰에 위조된 앱이 설치 되는 것을 사전에 방지 할 수 있으므로 궁극적으로는 정상적이고 합법적인 안드로이드 모바일 앱 사용 환경을 제공할 것으로 기대된다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
패스워드, 인증서, 스마트카드등 다양한 보안수단등장 ->관리불편, 망각, 분신, 위조, 변조의 문제점 소비자 입장에서 -패스워드를 기억할 필요 없다. -익명으로 거래 할 수 있다. -복제나 위변조의 가능성이 적다. 운영자의 입장에서 -위조의 위험이 적다. -패스워드보다 안전하다. -각 거래에 대해 생체정보를 지닌다.(중략)
1. 유신(維新)벼의 생육후기(生育後期)에 나타난 급격(急激)한 위조현상(萎凋現象)을 생리적(生理的)인 면(面)에서 구명(究明)하기 위하여 위조답(萎凋沓)과 건전답(健全沓)의 토양성분(土壤成分) 및 도체(稻體)를 분석(分析) 한 결과(結果)는 다음과 같다. (1) 토양중(土壤中)의 가리(加里) 및 주산함량(柱酸含量)은 위조답(萎凋沓)이 건전답(健全沓)에 비(比)해 낮았다. (2) 도체중(稻體中)의 무기성분(無機成分)은 위조도체(萎凋稻體)가 건전도체(健全稻體)에 비해 질소(窒素)와 철(鐵)의 함량(含量)이 많았고 가리(加里)와 주산(柱酸)은 적었으며 $K_2O/N$의 값도 낮았다. 2. 유신(維新), 밀양(密陽) 15호(號) 및 밀양(密陽) 23호(號) 3품종(品種)을 동일(同一) 포장(圃場)에 혼식(混植)한 결과(結果) 유신(維新)에서만 심(甚)한 위조현상(萎凋現象)을 보였으며 도체상(稻體上) 성분(成分) 및 근권토양(根圈土壤)의 성분(成分)을 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. (1) Total carbohydrate 및 hemicellulos는 위조(萎凋)가 발생(發生)했던 유신(維新)벼에서 그 함량(含量)이 극히 낮았으며 밀양(密陽) 15호(號)에서 가장 많았다. (2) 근권토양중(根圈土壤中)의 K함량(含量)은 유신(維新)벼의 근권토양(根圈土壤)이 약간 높았으나 도체상(稻體上)의 K함량(含量)은 가장 낮았다.
다양한 상품에 대한 시장의 보호를 위해 기존 기술적 인증 기술은 ID, 홀로그램, 그리고 RFID를 사용하는 등 점차 발달하고 있다. 하지만 이와 같은 방식은 인증 매체와 인증 정보가 노출되어 있어 이에 대한 복제가 쉬워, 위조품을 원천적으로 방지할 수 없다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 스마트 카드 내에 명품의 인증정보 사용자 정보, 그리고 매장의 정보를 안전하게 저장 및 관리할 수 있도록 JCVM File System을 설계 하였으며, 스마트 카드의 프로세서를 활용하여 정보를 노출시키지 않고 안전한 인증이 가능한 인증 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 이를 통해 위조품의 발생을 원천적으로 차단시킬 수 있으며, 스마트 카드가 부착이 가능한 어떠한 상품에도 인증의 용도로 활용할 수 있다.
Snoop 프로토콜은 무선 네트워크에서 패킷 손실시 지역 재전송 기법을 이용하여 네트워크 성능을 향상 시키지만 공격자에 의해 위조된 ACK 패킷 공격에는 어떠한 대응도 하지 못하는 보안상의 취약점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 버퍼를 추가한 Snoop을 제안한다. 제안된 Snoop은 위조된 ACK 패킷 공격에 의해 기존 Snoop 버퍼에 패킷이 저장되어있지 않더라도 추가 버퍼(extra buffer)에 저장된 패킷을 이용하여 지역 재전송이 이루어지게 한다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과, 제안된 Snoop을 통해 위조된 ACK 패킷 공격을 대응할 수 있게 되어 더욱 안전한 Snoop 프로토콜을 구축할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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