• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.213-216
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• 2018

인터넷이 발전하게 되면서 여러 가지 정보들을 메일, 메시지 등을 이용하여 주고받기 시작하였다. 여러 가지 정보들에는 이미지도 포함되는데, 중요한 신상정보나 설계도, 계약서 등의 정보들도 이미지 파일로 주고받는 경우가 생기게 되면서 이 이미지가 실수 또는 해킹 등의 이유로 유출되게 되었을 시 생기는 문제들이 점점 커져가고 있는 상황이다. 이미지를 주고받을 때도 유출을 방지하기 위한 여러가지 보안방법들이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 이미지를 암호화할 수 있게 해주고 암호화를 할 때 사용한 키를 한번 더 암호화 하는 알고리즘을 설계하였다. 기존의 암호화 방식에서 AES 암호화만 이용할 대칭키가 유출될 경우 본래의 데이터도 유출되게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 방지하기 위해 암호화에 사용된 대칭키를 한번 더 암호화하는 방법을 제안한다. 선택한 원본 이미지 파일의 데이터를 텍스트 데이터로 변환한 후 AES-256암호화를 이용하여 대칭키 암호를 사용자가 설정할 수 있게 하고 그 대칭키 암호를 이용하여 암호화한다. 이때 32바이트 길이의 대칭키를 사용하는데, 대칭키의 유출을 방지하기 위해 RSA 암호화를 이용, 비대칭키를 생성한 후 대칭키를 한번 더 암호화 한다. 암호화된 대칭키는 비대칭키를 이용 복호화할 수 있고, 암호화된 데이터는 대칭키 암호를 이용해서 원래의 데이터로 복호화가 가능하다. 이러한 방법을 사용하여 보안강도를 더 높일 수 있다.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.4
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• pp.129-133
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• 2022

Deep learning frameworks are still evolving, and there are various frameworks. Typical deep learning frameworks include TensorFlow, PyTorch, and Keras. The Deepram framework utilizes optimization models in image classification through image learning. In this paper, we use the TensorFlow and PyTorch frameworks, which are most widely used in the deep learning image recognition field, to proceed with image learning, and compare and analyze the results derived in this process to know the optimized framework. was made.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.6
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• pp.13-20
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• 2011

Nowadays, digital-images are widely used at Web, industrial and medical applications. There have been many studies on online and Web copyright. But there are a few studies on industrial digital-image. In this paper, we propose the image encryption scheme for digital image in the industrial film. We implement and verify the proposed digital image encryption scheme for prevention of industrial secrets and intellectual property right outflow.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1056
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• 2008

통신에서 이미지의 보안을 유지하는 일이 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 기존의 여러 암호화 기법 통신상의 다양한 보안요구를 충족하지 못하고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 새로운 암호화 전략이 제안되고 구현된다. 이는 통상적으로 카오스라 하는 암화 이미지와 원 이미지 간에 관계가 카오스적인, 패턴이 없는 무질서와 혼합적 구조를 가지고 있으나 그럼에도 불구하고 원래의 이미지로 돌아 올 수 있다. 여기에서는 이러한 카오스적 형태의 암호화 전략을 제안하고 구현하여 향후 나아간 연구를 자극하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.1
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• pp.47-54
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• 2017

웹 사이트에서 자동화 공격 도구를 이용한 다양한 종류의 공격을 방지하기 위한 보안 솔루션으로 CAPTCHA가 널리 이용되고 있다. 그러나 동시에 CAPTCHA를 해결하는 자동화 도구에 대한 연구가 진행되면서 CAPTCHA에 사용되는 텍스트 이미지(예: 숫자, 글자)를 더욱 어렵게 만들게 되었다. 그 결과 사용자도 CAPTCHA를 해결하는데 어려움을 겪게 되었고, 결론적으로 보안성을 높이기 위해 사용성을 감소시킨 결과를 초래 하였다. 본 논문에서는 텍스트, 오디오 및 이미지 기반 CAPTCHA로 분류하여 보안성과 사용성 측면에서 분석하고자 한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.171-180
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• 2013

Data security is always an important issue. In particular, the current emerging cloud computing system inevitably raises the issue of data security. However, data security is no longer safe with a simple way, but requires rather advanced method to secure the data. In this paper, instead of exploiting the existing text-based cryptography approach an image-based access control of data content is studied to present a higher level of data security. Color key chain is generated both using histogram value of the original image, and the location information and featured color information extracted by geometric transformation to form the security key to access secure data content. Finally, the paper addresses design interface and implementation for data content access control for evaluation of the proposed scheme.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.3
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• pp.7-14
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• 2019

With the development of information and communication technology, we have been able to access and manage documents containing corporate information anytime and anywhere using smart devices. As the work environment changes to smart work, the scope of information distribution is expanded, and more efforts are needed to manage security. This paper proposes a file sharing system that enables users who have smart devices to manage and share files through mutual cooperation. Proposed file sharing system, the user can add a partner to share files with each other when uploading files kept by spliting the part of the file and the other uses an algorithm to store on the server. After converting the file to be uploaded to base64, it splits it into encrypted files among users, and then transmits it to the server when it wants to share. It is easy to manage and control files using dedicated application to view files and has high security. Using the system developed with proposed algorithm, it is possible to build a system with high efficiency even for SMEs(small and medium-sized enterprises) that can not pay much money for security.

• Convergence Security Journal
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• v.8 no.3
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• pp.57-64
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• 2008

The Security of digital images has become increasingly more important in highly computerized and interconnected world. Therefore, The chaos-based encryption algorithms have suggested some new and efficient ways to develop secure image encryption method. This paper is described for the point at issue in all chaos-based encryption method for distribution of a chaotic signals. It has a method for generation of uniformly distributed chaotic signals that we designed secure algorithm of multi-parameter chaotic systems. So we are present validity of the theoretical models for results of image encryption and decryption for proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.148-150
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• 2021

저작권 콘텐츠의 해외 진출과 함께, 국내·외 저작권 시장 규모가 증가하고 있다. 이와 동시에 등장한 저작권 침해사이트는 메인 페이지에 저작권 침해사이트를 대표하는 이미지를 게시하는 특징이 있다. 이러한 저작권 침해사이트는 음악, 영화, 드라마 등의 저작권 콘텐츠를 불법 유통시키며 저작권 시장에 피해를 입히고 있다. 공공기관에서는 저작권 침해를 방지하기 위해 저작권 침해사이트를 차단하는 등의 대응을 하고 있지만, 저작권 침해사이트의 생성 속도에 비해 침해 여부 판단 속도가 상대적으로 느려서 차단에 어려움이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 저작권 침해사이트의 대표 이미지를 활용한 이미지 블랙리스트에 기반하여 저작권 침해 의심 사이트 탐지 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.317-320
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• 2024

최근 이미지 분류, 자율 주행 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 접목됨에 따라 인공지능 기술을 이용한 새로운 위협이 등장하고 있다. 적대적 공격 중 단일 픽셀 공격은 이미지의 픽셀 하나를 왜곡하여 인공지능의 올바른 분류를 방해하는 공격 기법이다. 본 논문은 단일 픽셀 공격을 완화하는 이미지 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법을 적용하면 이미지의 사이즈를 27×27 로 조절하였을 때 100 개의 단일 픽셀 공격 이미지 중 94 개를 복구하였으며, 이미지의 신뢰도를 68.89% 개선하였다.