최근 Yang과 An은 기존의 RFID 인증 메커니즘들이 가지고 있는 프라이버시 침해 문제를 분석하고 보다 안전하고 효율적인 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 RFID(YA-RFID) 인증 프로토콜을 제안하였다. 그들은 제안한 YA-RFID 인증 프로토콜이 공격자의 재전송 공격, 스푸핑 공격, 그리고 위치 트래킹 공격에 대해 안전하다고 주장하였다. 하지만 본 논문에서는 그들의 주장과는 달리 YA-RFID 프로토콜이 여전히 위치 트래킹 공격에 취약함을 증명하며, 더 나아가 동일한 연산 효율성을 보장하며 위치 트래킹 공격을 막을 수 있는 간단히 개선된 일회성 난수와 안전한 일방향 해쉬 함수 기반의 RFID 인증 프로토콜을 제안한다.
차량 인터넷은 목적지까지 스스로 주행하는 자율 주행 자동차의 최적 경로 설정을 도와주는 차세대 네트워크이다. 자율 주행 자동차의 원활한 자율 주행을 위해서는 도로 위 객체 인지뿐만 아니라 실시간 교통 정보가 수신되어야 한다. 공격자는 자동차로 전달되는 메시지를 탈취하여 내용을 변경하거나 메시지를 제거하는 중간자 공격을 시도할 수 있다. 중간자 공격을 탐지하기 위해 MARINE 기법이 제안되었지만, 주행하는 자동차가 적은 환경에서 중간자 공격을 탐지하기 어렵다. 제안 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 교통 정보 센터에 축적된 교통 정보를 이용하여 자동차에 전달되는 메시지를 분석하고 중간자 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.
DRDoS(Distributed Reflective Denial of Service)공격은 정상적인 동작을 하는 반사서버를 통해 이루어지며 공격을 위해 숙주를 필요로 하는 DDoS(Distributed Denial of Service) 에 비하여 훨씬 치명적이다. 유입되는 공격 패킷이 정상적 활동을 하는 반사서버로부터 오기 때문에 전통적인 방식인 소스패킷 분석법으로 DRDoS를 탐지하거나 막는 것은 매우 어렵다. 더욱이 최근에 관심이 대두되는 SCTP(Stream Control Transmission Protocol)의 멀티호밍(multihoming)같은 개선된 기능을 가진 전송프로토콜을 사용하여 공격하면 이에 대한 대처는 더욱 힘들게 되고 공격의 효과는 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 DRDoS가 상태기반 프로토콜의 특징을 활용하는데 착안하여 이에 대응하는 상태기반 탐지방법을 제안하였다. 제안된 방식은 상태기반 파이어 월과 연동하고 전송프로토콜에 따라 구성된 규칙테이블을 통하여 DRDoS공격을 탐지하고 공격에 대한 방어를 수행한다. 규칙테이블은 단순한 구조로 쉽게 갱신이 가능하며 특정한 프로토콜에 대한 제한을 받지 않고 모든 종류의 상태 기반프로토콜의 DRDoS공격에도 대응할 수 있다. 실험을 통하여 공격대상이 알지 못하는 SCTP 같은 차세대 전송프로토콜을 활용한 공격에 대해서도 SCTP의 DRDoS 공격패킷을 잘 탐지하였으며 제안한 방어방식을 통하여 공격패킷의 수를 급격히 감소시키는 것을 확인하였다.
인터넷 접속기술로서 IP over Ethernet 기술이 널리 상용화되어 적용되고 있는데 이 기술은 IP 주소를 MAC 주소로 변환하기 위한 주소번역 프로토콜로서 ARP(Address Resolution Protocol)를 사용하고 있다. 최근들어 이러한 ARP에 대한 보안 공격은 IP 주소와 이와 대응하는 MAC 주소를 의도적으로 변경하는 공격으로서, 이를 수행하기 위해 "snoopspy"등과 같은 다양한 툴을 사용한다. ARP 공격을 수행함으로써 원래 의도한 목적지와는 다른 MAC 주소로 패킷을 보내어 공격자가 내용을 도청하거나, 내용을 변경하거나, 연결을 가로채기 할 수 있다. ARP 공격은 데이터링크 계층에서 수행되므로 Secure Shell(SSH) 또는 Secure Sockets Layer(SSL)와 같은 방법에 의해 방어할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 ARP 공격을 방향성에 따라 하향공격인 ARP spoofing 공격과 상향공격인 ARP redirection 공격으로 각각 분류하고, IP주소를 획득시 얻는 DHCP 정보를 이용하여 대처하는 새로운 보안 기법을 제안하였다. 즉, ARP spoofing 공격에 대해서는 "DHCP snoop 기법" 또는 "DHCP sniffing/inspection 기법"을 제안하였고, ARP redirection 공격에 대해서는 "static binding" 기법을 제시하였다. 이 논문에서 제안한 ARP 공격은 BcN을 비롯한 차세대 인터넷 접속망의 보안성을 강화하는데 널리 사용될 수 있을 것이다.
애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.
전력 분석 공격의 다양한 대응법들 중 대칭키 암호의 경우, 암/복호화, 키 스케쥴링의 연산 도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 대칭키 암호는 Boolean 연산과 Arithmetic연산이 섞여 있으므로 마스킹 형태 변환이 불가피하다. Messerges에 의해서 일반적인 전력 분석 공격에 안전한 마스킹 형태 변환 알고리즘이 제안되었고 이에 대한 취약성이 보고되었다. 본 논문에서는 Messerges가 제안한 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대한 기존 전력 분석 공격이 불가능함을 보이고 새로운 전력 분석 공격 방법을 제안한다. 마스킹 형태 변환 알고리즘에 대하여 강화된 DPA와 CPA 공격 방법을 제시한 뒤 시뮬레이션 결과로써 제안하는 공격 방법으로 실제 분석이 가능함을 확인한다.
안드로이드는 앱 캐시 파일을 사용하여 앱 실행 성능을 향상시키고 있지만, 이런 최적화 기술은 검증 과정의 보안 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보를 유출시키거나 악성 행위를 수행하도록 악용하기 위해 공격 대상앱의 앱 캐시 파일을 변조하는 "안드로이드 앱 캐시 변조 공격"에 대한 실용적인 디자인을 제시한다. 공격 설계의 타당성을 입증하기 위해 공격 도구를 구현하고 실제 안드로이드 앱을 대상으로 실험을 수행했다. 실험 결과에 따르면 29개 앱 중 25개 앱(86.2 %)이 해당 공격에 취약한 것으로 확인되었다. 안드로이드 프레임워크는 체크섬 기반의 무결성 검사를 통해 앱 캐시 파일을 보호하고 있으나, 앱 캐시 파일에 저장된 체크섬 값을 변조함으로써 효과적으로 해당 보호 방법을 우회할 수 있음을 확인했다. 안드로이드 앱 캐시 변조 공격에 대응하기 위한 2가지 가능한 방어 방법으로 (1) 앱 캐시 파일의 무결성 검사 방법과 (2) 디컴파일 방지 기술을 제안한다.
시각 피질로부터 영감을 심층 신경망의 일종인 컨벌루션 신경망은 영상 관련 분야에서 이미 인간의 시각처리 능력을 넘어서 다양한 분야에 응용되고 있지만 적대적 공격의 출현으로 모델의 성능이 저하되는 심각한 위험에 노출되어 있다. 또한 적대적 공격에 대응하기 위한 방어 기술은 해당 공격에 효과를 보이지만 다른 종류의 공격에는 취약하다. 적대적 공격에 대응하기 위해서는 적대적 공격이 컨벌루션 신경망 내부에서 어떤 과정을 통하여 성능이 저하되는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 신경생리학 분야에서 뉴런의 활동을 측정하기 위한 척도인 개체군 희소성 인덱스를 이용하여 AlexNet과 VGG11 모델의 적대적 공격에 대한 분석을 수행하였다. 수행된 연구를 통하여 적대적 예제에 대한 개체군 희소성 인덱스가 AlexNet에서는 전 연결 층에서 개체군 희소성이 증가하는 현상을 발견할 수 있었으며 이와 같은 동작은 일반적인 신경망의 동작에 반하는 결과로서 적대적 예제가 신경망의 동작에 영향을 미치고 있다는 강력한 증거이며 또한 동일한 실험을 실시한 VGG11에서는 전체 레이어에서 개체군 희소성 인덱스가 전반적으로 감소하여 개체 인식의 성능이 감소되는 활동을 관찰 할 수 있었다. 이와 같은 결과는 신경생리학적 관점에서 뉴런의 활동을 관찰하는 방식을 인공지능 분야에서도 활용하고 분석할 수 있는 방법을 제시하였다.
전자전이란 적의 지휘.통제.통신 및 전자 무기 체계의 기능을 마비시키고 적의 전자전 활동으로부터 아군의 무기 체계를 보호하는 제반 활동으로 설명할 수 있다. 통신 신호에 대한 전자전은 주로 VHF~UHF 주파수 대역의 전술 무선 통신에 대해 수행하며, 첩보의 이득을 가지기 위해 적의 통신 내용을 도청하는 통신 감청, 적의 통신을 마비시키는 전자 공격, 적 통신소 및 적 통신원의 위치를 탐지하는 방향 탐지 등 여러 분야가 있다. 그 중 한 분야인 방향 탐지에서 얻어지는 정보는 적 통신소의 방향에 대한 정보를 제공하여 전자 공격에 도움을 주며, 적 통신원 발생 위치를 파악 및 추적할 수 있다. 본 논문에서는 전파 신호원의 위치를 측정하는 시스템의 개발 방안을 살펴보고 전파 신호원의 위치 측정에 중요한 요소인 전파의 도래 방향 및 전파의 발생 위치 측정 방안을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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