ID/Password 기반 인증기술은 간편하면서 일정한 보안수준을 제공하기에 대부분의 시스템에서 사용되고 있으나, 이미 무수히 많은 개인정보 노출사고가 있었으며, 무엇보다 한번 노출된 패스워드를 회수하기 어렵다. 이에, 다양한 two-factor 인증기법들이 도입되었으나, 이들은 많은 비용이 필요하며, 무엇보다 사용자의 불편함을 초래하게 된다. 본 논문에서는 기존과 같이 단 한번의 ID/Password 인증과정에서 사용자마다 고유한 Key-Stroke를 동시에 인증하여 비용대비 효과적이면서, 사용자의 불편함을 초래하지 않고, ID/Password 노출 시에도 Key Stroke Dynamics 패턴이 달라 실패하여 높은 보안성을 보장할 수 있는 기술을 제안한다. 본 논문의 제안 모델은 시스템으로 구축하여 효과성을 확인하였다.
본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.
IEEE 802.11 규격[1]은 2.4GHz 및 5GHz 대역에서 무선 근거리 접속 통신을 위한 국제 표준이다. 1997 년 2.4GHz 대역에서 1, 2 Mbps 의 속도를 지원하는 최초의 규격이 정의된 이래, 속도 개선을 위한 변복조 방식, 보안, QoS 등 다양한 요구 사항을 만족하기 위하여 표준이 지속적으로 개정되어 왔으며 2012 년 새로 개정된 표준이 발표된 바 있다. 특히, 최근 들어서 스마트폰의 무선랜 사용량이 폭발적으로 증가하고 무선랜 접속을 위한 핫스팟 역시 수가 크게 늘면서, 보안성을 유지하면서도 무선랜의 초기 연결접속 시간을 최소화(FILS; Fast Initial Link Setup)함으로써 무선랜 접속 요청 이용자 수에 확장성을 갖는 무선랜 규격을 제정할 필요성이 생기면서 IEEE 내에 802.11ai Task Group[3]이 승인되어 현재 표준화 작업을 진행중에 있다. IEEE 802.11 무선랜 규격에서 초기 연결접속 시간의 상당 부분을 네트워크 발견, 보안 접속, 인증 등에 소요하게 되어, IEEE 802.11ai에서는 보안성을 떨어뜨리지 않으면서도 빠르게 인증을 하기 위한 매커니즘에 대해 논의 중이다. 본 논문에서는 IEEE 802.11ai에서 논의 중인 "FILS를 위한 EAP/EAP-RP 기반의 빠른 인증" 기술에 대해 살펴보고, 이의 장단점을 분석하여 보다 개선된 형태의 빠른 인증 기법을 제안하고자 한다.
이 연구는 기록관에서 장애인과 비장애인 모두 동등한 수준으로 기록정보서비스를 제공받을 수 있는 환경이 조성되어 있는지를 평가하기 위한 평가지표와 척도를 개발하고자 한다. 장애물 없는 생활환경 인증기준을 기본 틀로 삼되 인증 기준에서 구체적으로 명시하고 있지 않는 기록관의 서비스환경에 관한 항목을 도출하기 위해 기록정보서비스에 대한 개념 분석과 기록관 이용자들의 서비스 동선을 파악한 후 이를 공간별로 항목화하였다. 장애물 없는 생활환경 인증기준, 정보서비스개념과 유형, 서비스 동선과 공간영역 그리고 공공기록물관리법, 국가기록원의 공공기록물서비스 표준들을 모두 융합하여 종합적인 기록정보서비스 환경 평가 지표와 척도를 제시하였다. 이 연구는 궁극적으로 기록관 서비스 환경 평가도구 개발을 통해 기록정보서비스 환경을 객관적으로 평가하고, 이를 통해 서비스제공의 근본 문제점들을 파악한 후, 이를 개선할 수 있는 대안을 제시하고자 한다.
국내에서는 매년 많은 수의 자격시험이 치러지고 있다. 현재 대부분의 시험장에서 응시자 본인 확인 절차는 감독관이 응시자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하는 방식으로 이루어진다. 하지만 이 방식은 사람에 따라 오차가 클 수 있으며, 사진과 눈에 띄는 차이가 없으면 동일인물로 판단하기 쉽다. 최근까지도 대리응시 이슈가 발생하고 있어 근절을 위한 보다 강력한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 지문과 오토인코더, SGAN을 이용하여 대리응시방지를 강화할 수 있는 본인 확인 시스템을 제안한다. 이때 응시자의 지문정보가 그대로 인증 서버에 저장되면 응시자의 생체정보가 노출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 오토인코더를 통해 지문의 특징점만 추출하여 인증용 이미지를 생성하고 이 이미지를 서버에 저장하여 학습시키도록 한다. 적은 학습데이터 환경에서 분류기로써 좋은 성능을 갖는 SGAN을 통해 인증 이미지와 응시자가 동일인물인지 확인할 수 있다. 서버가 공격을 받더라도 응시자의 지문데이터가 그대로 노출되지 않게 되어 보안 취약점을 극복할 수 있다.
NFC(Near Field Communication)는 13.56MHz 주파수 대역에서 기기 간 데이터 교환 무선 통신기술이다. NFC Forum에서는 NFC Device와 NFC Tag간 데이터 교환을 위한 메시지 형식인 NDEF(NFC Data Exchange Format), 메시지 내의 탑재 가능한 레코드 유형을 정의한 NFC RTD(Record Type Definition), 기존의 종이포스터를 대체할 Smart Poster RTD, 레코드의 진위성과 무결성을 보장하기 위한 Signature RTD를 정의하였다. 그러나 기존 스마트 포스터 인증기법은 가장 빈번하게 일어나는 스마트 포스터 인증 과정에서 방대한 보안 기반구조인 PKI(Public Key Infrastructure) 및 인증서를 통해 스마트 포스터의 공개키 유효성을 확인하는 과정과 인증경로 상에 있는 인증서를 포함한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 포스터 인증과정에서 PKI와 인증서를 사용하지 않고 인증 URL, 서명, 공개키를 통해 스마트 포스터의 공개키의 유효성을 확인하여 스마트 포스터를 인증하는 기법을 제안하고 구현하였다.
사용자가 접하는 정보 시스템과 어플리케이션에 대한 관리가 중요한 문제로 대두되면서 시스템 접근과 관리를 위한 방법론이 제기되고 있다. 여러 가지 형태의 인증 기술이 사용되고 있지만, 복잡한 인증 관리 및 운용에 따른 비효율성은 유 무선 환경의 다양하고 새로운 비즈니스의 성공적인 전개를 위해서는 부적절하다. 또한 서로 다른 인증 방식을 사용하는 모바일 컴퓨팅 환경 하에서 유연하고 연속적인 서비스를 기대하기란 매우 어렵다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서는 상호운용성 및 보안성이 지원되는 분산 인증 방안을 연구 개발하는 것은 매우 중요한 사안이다. 이에 따라 본 논문에서는 유선(fixed) 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 이동(mobile) 컴퓨팅 환경까지 고려한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 확장 가능한 분산 인증의 관리 및 운용 방안에 대한 요구사항과 권한 메커니즘에 대해 살펴봄으로써, 향후 진정한 유비쿼터스 환경에서의 분산형 인증기법에 관한 적극적인 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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