본 논문에서는 영상 데이터에 대한 적대적 공격으로부터 생성된 적대적 예제로 인하여 발생할 수 있는 딥러닝 시스템의 오분류를 방어하기 위한 방법으로 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 가산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 적대적이든 적대적이지 않던 구분하지 않고 분류기의 입력 영상에 백색 잡음을 더하여 적대적 예제가 분류기에서 올바른 출력을 발생할 수 있도록 유도하는 것이다. 제안한 방법은 FGSM 공격, BIM 공격 및 CW 공격으로 생성된 적대적 예제에 대하여 서로 다른 레이어 수를 갖는 Resnet 모델에 적용하고 결과를 고찰하였다. 백색 잡음의 가산된 데이터의 경우 모든 Resnet 모델에서 인식률이 향상되었음을 관찰할 수 있다. 제안된 방법은 단순히 백색 잡음을 경험적인 방법으로 가산하고 결과를 관찰하였으나 에 대한 엄밀한 분석이 추가되는 경우 기존의 적대적 훈련 방법과 같이 비용과 시간이 많이 소요되는 적대적 공격에 대한 방어 기술을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
전자여권에 적용된 보안기술인 BAC(Basic Access Control)는 IC칩에 저장된 여권 소지자의 신상정보를 여권을 제출한 상태에서만 확인할 수 있도록 하는 접근제어 기술이다. 하지만 BAC에 사용되는 비밀키의 생성을 위해 여권 소지자의 신상정보가 사용되기 때문에 비밀키에 대한 전수조사 공격에 취약할 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국 전자여권의 BAC 과정에서 생성되는 비밀키의 취약성을 분석하고, 전수조사 공격에 대한 보안성을 강화하기 위한 방법을 제안한다.
초고속국가망은 지식정보사회에 대비하여 국가가 공공기관을 중심으로 데이터서비스와 인터넷서비스를 제공하고 있는 비영리 정보통신 망이다. 이에 따라 공공기관이 다양한 형태의 정보를 자유롭게 이용할 수 있는 기반을 제공해야 한다. 따라서 최근 침해유형이 웜 트로이목마 등의 악성프로그램에 의한 DDoS 공격이나 대량의 패킷생성으로 네트워크 과부하를 일으키는 등의 네트워크 공격이 많아지면서 인터넷 사용자에 대한 보안의 필요성이 강조된다. 본 논문에서는 초고속국가망 인터넷 서비스에 대한 네트워크의 주요 구성요소를 진단해 보고 최근 침해 유형에 대한 보안의 취약성을 분석한 후 이를 해결할 수 있는 방안으로 네트워크 구조와 보안시스템의 효율적 개선안을 제시한다.
비동기식(W-CDMA) 3세대 이동통신의 3GPP에서는 무선 구간의 메시지 무결성을 보장하기 위하여 블록 암호 KASUMI에 기반한 CBC-MAC의 변형된 형태를 제안하고 있다. 본 논문에서는 최근 발표된 Knudsen-Mitchell의 공격법 을 심층 분석하여 구체적인 공격 수행 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘의 성공 확률 및 수행 복잡도를 계산한다. 또 한, 3GPP-MAC에 대한 안전성을 기존 CBC-MAC 방식과 비교하여 분석한다
ALADDIN(Advanced Layer-free DDoS Defense INfrastructure) 시스템은 양방향 10Gbps 트래픽을 처리할 수 있는 안티 DDoS 전용 시스템이다. 로드 밸런서 엔진, 안티 DDoS 분석 엔진, PCI-Express 엔진으로 구성된 세 개의 FPGA 기반 하드웨어 엔진과 소프트웨어 엔진으로 이루어진 시스템은 인라인 모드로 동작하면서 Wire-speed 로 패킷을 처리한다. 시스템은 네트워크 레벨의 DDoS 공격뿐만 아니라 어플리케이션 레벨의 DDoS 공격도 실시간으로 탐지하고 대응한다. 본 논문에서는 ALADDIN 시스템의 설계 및 구현, 테스트 결과에 대해 기술한다.
최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.
모바일 디바이스(mobile device)를 통한 전자금융거래가 급속하게 증가하면서 이를 대상으로 한 공격시도도 점차 늘어나고 있다. 다양한 보안수단들이 적용되고 있지만, 모바일뱅킹(mobile banking)에 사용되는 디바이스에 원격으로 침입을 한 뒤 공격하는 방법 및 디바이스를 물리적으로 획득하여 전자금융사고를 유발할 수 있는 위험이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서의 전자금융사고 예방 대책으로 개인별 입력패턴을 분석하여 본인에 의한 전자금융거래 시도인지 유무를 판단하여 선제적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다. 화면 터치(touch)를 통해 입력하는 모바일 디바이스의 특성상 터치 시간이나 압력 등의 패턴(pattern)은 개인별로 차이가 있으므로 이를 모니터링(monitoring) 함으로써 정상적인 모바일뱅킹 고객과 공격자를 구분할 수 있다. 본 논문에서 제시된 방안의 효용성을 증명하기 위해 모바일 디바이스에서의 개인별 입력패턴 정보를 실제 수집하여 실험하였고, 실험결과 입력패턴 정보 분석을 통해 전자금융사고를 효과적으로 예방할 수 있음을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 이러한 입력패턴 정보의 모니터링을 이용하여 불법적인 전자금융거래에 실시간으로 대응하는 방안도 제안한다.
RSA 암호계는 가장 널리 쓰이는 공개키 암호계로서, 암호화뿐만 아니라 전자서명이 가능한 최초의 알고리즘으로 알려져 있다. RSA 암호계의 안정성은 큰 수를 소인수 분해하는 것이 어렵다는 것에 기반을 두고 있다. 이러한 이유로 큰 정수의 소인수분해 방법에 많은 연구가 진행되고 있으나, 지금까지 알려진 연구 결과는 모두 실험적이거나 확률적이다. 본 논문에서는, 복소 이차체의 order의 류 반군의 구조와 비 가역 이데알의 성질을 이용하여 인수분해를 하지 않으면서 큰 정수의 소인수를 구하는 알고리즘을 구성한 다음, RSA 암호계에 대한 결정적 공격법을 제안하기로 한다.
최근 사물인터넷 환경에서 적용가능하며 빠르고 보안성이 뛰어난 암호프로토콜에 대한 선호도가 높아지고 있다. 래티스 기반의 암호알고리즘 중 NTRU 암호시스템은 매우 짧은 벡터를 찾는 문제인 SVP와 가장 가까운 벡터를 찾는 문제인 CVP에 의해 안전하다. 이 암호알고리즘의 안전성에 근거한 전자서명인 NTRUSign이 제안되었으며 스크립트 공격에 대해 안전하지 않음이 밝혀졌다. 본 논문에서는 키 교환을 사용하여 공유 키를 확보하고 대칭 키 알고리즘을 사용한 보안 프로토콜을 제안한다. 따라서 공격자는 키 값을 계산할 수 없으며 보다 안전한 디지털 서명을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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