• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.85-101
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• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.81-98
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고, 최근에는 실링 공격이라 일컫는 악의적인 목적을 가진 사용자들의 추천 결과 조작에 쉽게 노출될 수 있는 문제가 새로운 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 협업적 여과의 실링 공격 문제들을 보완하기 위해, 추천 시스템에서 발생할 수 있는 실링 공격의 유형을 분석하고 악의적인 사용자의 조작된 선호도가 시스템에 미치는 영향을 최소화하기 위한 강건한 신뢰 모델 구축 방법을 제시한다. 그리고 그 모델을 적용하여 신뢰할 수 있는 아이템 추천 및 선호도 예측 방법을 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.670-679
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• 2015

최근 인터넷의 급 성장과 함께 사용자들은 물건이나 영화, 음악 등을 구매 할 때 여러 가지 추천 사이트를 활용한다. 하지만 이러한 추천 사이트에는 악의적으로 아이템의 평점을 높이거나 낮추려는 악의적인 사용자(Sybil)들이 존재할 수 있으며, 추천시스템에 영향을 끼쳐 일반 사용자들에게 부정확한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 생성하는 평점들을 일반적인 평점과 일반적이지 않은 평점으로 구분하고, 상태 정보를 재정립 및 활용하여 악의적 사용자의 영향력을 최소화 하는 추천 알고리즘을 제안한다. 특히, 현재 추천시스템에서의 문제가 되고 있는 3가지 공격모델의 개별 특성을 고려하여 시빌 유형에 견고한 추천 시스템을 처음으로 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 입증하기 위해 실제 데이터를 직접 수집(crawling)하여 성능분석결과 제안하는 기법의 성능이 기존 알고리즘과는 다르게 공격 크기 및 종류에 상관 없이 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.119-140
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• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.953-960
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• 2016

온라인 시스템이 활성화 되고 접근 가능한 정보의 양이 늘어나면서 추천 시스템의 영향력 또한 커지고 있다. 하지만 일부 악의적인 유저들의 공격으로 인해 시스템에 대한 신뢰도를 저하시키고 조작하려는 시도가 늘고 있다. 본 연구팀은 해당 리뷰에 대한 공감, 비공감 비율을 분석하고 이를 추천 시스템에 적용함으로써 추천 시스템의 성능을 향상시키고 강건한 시스템을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 실제 영화 데이터를 수집하여 적용해 본 결과 기존의 추천 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.129-142
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• 2019

블록체인기술에 대한 관심은 지속적으로 증가되고 많은 분야에 활용되고 있다. 블록체인기술은 타인이 함부로 데이터와 거래를 제어할 수 없게 하는 분산 환경을 제공한다. 모바일앱 추천은 모바일 사용자에게 적당한 앱을 추천하는데 사용된다. 예를 들어, 사용자의 선호도 및 모바일 환경에 따라 서로 다른 모바일앱을 추천하는 복수의 안드로이드기반 추천앱이 개발되어왔다. 앱 추천은 사용자가 다른 사용자의 경험을 참조하여 앱을 발견하는 데 도움을 준다. 수집된 많은 양의 데이터 및 사용자 정보는 외부 공격에 대한 취약성과 사용자 개인 정보 보호 문제를 내포한다. 이 문제를 해결하는 방법으로 암호화 안전을 보장하는 블록체인 기술을 적용할 수 있다. 본 서베이 논문에서는 모바일앱 추천 기술과 전자상거래 기술 동향을 살펴본다. 개인화된 앱 추천에 대한 사용자의 개인 정보 선호 중요성 측면에서, 블록체인기술과 협업필터링 기술의 접목이 사용자에게 안전한 데이터 환경을 제공할 수 있는지도 살펴본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.81-92
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• 2023

프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권11호
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• pp.1050-1067
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• 2014

CAS는 근접항공지원 작전으로 아군과 근접해 있는 상황에서 적을 항공기로 공격하는 작전이다. CAS의 여러형태 중에 긴급 CAS는 CAS 임무 형태 중에 사전 계획 없이 요청한 표적에 대하여 공격하는 임무로, 적절한 항공기를 분배하는 것이 임무 결과에 커다란 영향을 미친다. 하지만 긴급 CAS 분배에 관련한 이전 연구에서는 항공기의 적합도를 고려한 경우를 찾기 힘들었다. 2014본 연구는 항공기 적합도를 고려한 긴급 CAS 자원 분배 방법론을 제시하고자 한다. 방법론은 총 3단계로 이루어져 있으며 1단계에서, 표적 정보를 바탕으로 상황분석을 실시하고, 2단계에서는, 상황분석 결과를 이용하여 각 표적별로 타격 자산들을 적합도를 정량적으로 산출하며, 3단계에서는 산출한 적합도를 바탕으로 산정한 CAS 분배 추천 안을 결정권자에게 제시한다. 이 방법론은 긴급 CAS 자산 분배에 관한 정량적인 분석을 제공함과 동시에, 추천 대안을 제시함으로써 의사결정을 보다 신속하고 효율적으로 할 수 있도록 지원한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.3-17
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• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.