안드로이드 시스템은 공개적인 구조 때문에 다양한 공격에 노출될 수 있다. 특히 공개된 앱의 코드를 재사용하는 앱 재사용(reuse) 공격에 취약하다. 안드로이드 앱 재사용 공격에서 공격자는 역공학을 통해서 파악한 기존 앱의 유용한 코드 블록을 재사용해서 악성앱을 만든다. 이러한 안드로이드 앱 재사용 공격에 대항하기 위해서 다양한 방어기법들이 제안되었다. 기존에 제안된 기법들이 앱 전체 코드에 대한 재사용 공격을 탐지하는데 반해, 본 논문에서는 앱에서 코드 블록 재사용에 대한 분석기법을 제안하고자 한다. 기본 아이디어는 Birthday paradox을 이용해서 앱에서 재사용되는 코드 블록에 대한 수리적 분석을 수행하는 것이다. 분석을 통해서 동일 코드 블록 재사용 확률은 전체 코드 블록중에서 재사용 코드 블록이 차지하는 비율과 코드 블록 재사용에 참여하는 악성앱들의 개수에 영향을 받는다는 것을 파악하였다.
애플의 아이폰이 출시된 이후 전 세계적으로 스마트폰 열풍이 불기 시작했다. 이후, 다양한 종류의 스마트폰이 출시되었고, 스마트폰의 편리함으로 인해 가입자 수가 폭발적으로 증가하였다. 스마트폰 사용자가 급증함에 따라 스마트폰을 대상으로 하는 악성코드 또한 폭발적으로 증가하였다. 스마트폰 악성코드는 2011년 하반기부터 본격적으로 발견되기 시작해 2012년 폭발적으로 증가하였고, 현재까지도 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 스마트폰 악성코드 발생 현황과 동향에 대해 살펴보고, 악성코드 동향 분석을 통해 악성코드의 향후 전망에 대해 기술한다.
2009년 아이폰 출시로 시작된 국내 스마트폰은 트워터, 페이스북과 같은 SNS와 더불어 급속하게 보급되어 1,000만 사용자 시대를 맞이하고 있으며, 스마트폰의 경험을 그대로 활용할 수 있는 태블릿의 출연으로 인해 개인적인 활용에서 업무의 효율성과 형태에 대한 변화도 가져오고 있다. 모바일 오피스, 스마트워크 등 정부와 기업의 업무 효율화에 대한 관심과 녹색 성장 정책에 따라 스마트 기기의 확산과 활용은 더 급물살을 탈 것으로 보인다. 스마트 기기는 PC와 많은 부분이 닮아 있지만 이동성과 개인화된 기기라는 점에서 개인정보 유출이나 금전적인 피해에 노출되기 쉬워 이에 대한 대책 수립이 필요하다. 본 고에서는 스마트 기기로 인한 패러다임의 변화와 보안 위협과 보안 위협의 대표적인 모바일 악성코드의 트렌드를 알아보고자 한다.
현재 국내에서는 양자내성암호 자체 기술 확보를 위해 양자내성암호 공모전인 KpqC 공모전이 진행되고 있다. KpqC 공모전을 통해 제안된 암호 알고리즘은 총 16종으로 격자 기반-8종, 코드 기반-4종, 그래프 기반-1종, 다변수기반-1종, 아이소제니 기반-1종, 영지식 기반-1종과 같이 구성되어 있으며, 1라운드를 통해 안전성 및 효율성에 대한 평가가 수행되고 있다. 본 논문에서는 KpqC 공모전 1라운드 암호 중 그래프, 다변수, 영지식, 아이소제니 기반 암호 알고리즘를 소개하고 설계원리, 동작과정과 안전성 및 효율성에 대하여 살펴보고자 한다.
악성코드로 인한 정보보안 침해사례가 급증함에 따라 다양한 형태로 사회적 문제들이 발생하고 있다. 최근 정보보안 위협은 컴퓨터뿐만 아니라 스마트폰에서 이루어 지며, 특히 악성코드는 스마트폰의 활성화와 함께 빠르게 급증하고 있다. 이로 인해 개인정보 유출, 과금 부과 등의 피해가 속출되고 있으며, 스마트폰은 다양한 경로로 악성코드를 감지하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 확산되는 스마트폰 악성코드에 대응하기 위한 방안으로 아이폰과 안드로이드 OS 기반의 악성코드 분석과 결과를 반영하여 스마트폰 보안 시스템을 제안하고자 한다.
2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.
본 논문은 얼굴의 아이겐공간에서 벡터 양자화 기법을 이용한 얼굴 인식을 제안한다. 아이겐페이스 방법의 문제점은 하나의 아이겐페이스로 얼굴의 다양한 변이를 표현하기에 부족하다는데 있다. 이러한 약점을 극복하기위해 제안된 방법은 아이겐페이스 공간에서 얼굴의 변이를 벡터 양자화 기법으로 군집화한다. 벡터 양자기는 학습과정을 통해 각 사람의 아이겐 페이스 집합을 양자화된 대표점들로 표현한다. 그리고 인식 과정을 통해 벡터 양자기는 얼굴 데이터 베이스에 저장된 대표점들과 입력된 얼굴 특징벡터와의 양자화 오차를 최소로 하는 대표점을 찾는다. 실험은 Faces94 데이터베이스에서 600장의 얼굴을 가지고 수행하였다. 실험 결과 기존의 아이겐페이스 방법은 최소 64개의 오인식을 하였고 제안된 방법은 코드북의 크기를 4개로 하였을 때 최소 20개의 오인식을 보였다. 결론적으로 제안된 방법은 얼굴의 변이를 수용하여 인식률을 향상시키는 효과적인 방법으로 사료된다.
본 논문에서는 인공지능(AI) 체험부터 초중등, 대학 및 평생교육에서 필요한 광범위한 응용과 활용을 할 수 있는 라이브러리를 디지털북 형태로 지원하며, 블록과 텍스트 코딩의 장점을 취합해 입문자들이 쉽고 재미있게 SW·AI 융합 교육을 할 수 있는 플랫폼을 구현하였다. 플랫폼은 웹어셈블리 기반의 파이오다이드를 통해 웹 브라우저에서 파이썬 코딩을 가능하게 하고 복잡한 설치과정 없이 쉽게 이용이 가능하다. 다양한 LMS와 연동이 가능하도록 API를 제공하며, Drag & Fill 블록으로 입문자가 코딩에 겪는 어려움 중 하나인 많은 양의 함수와 파라미터 사용법의 어려움을 해소하였다. 플랫폼은 블록으로 코딩하여 문법의 어려움, 오탈자, 오류 등을 줄이는 동시에 블록에서 생성되는 파이썬 텍스트 코드로 입문자가 텍스트 코드에 익숙해질 수 있는 경험을 제공한다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
본 논문에서는 레이더의 반대응 능력을 개선하기 위한 의사 랜덤 M 시퀀스 코드 기반의 새로운 펄스반복간격 (PRI) 지터 코더를 제안한다. 제안된 256개의 지터 PRI 코드 각각은 256 코드 칩의 유일한 조합으로 이루어져 있어서, 임의의 코드에서 선택된 어떠한 3개의 연속된 코드 칩(4개의 펄스)의 조합이라도 코드들의 모든 코드 칩 시퀀스들 중에서 오직 한 번만 존재한다. 이는 4개의 펄스만 수신하면 전송된 코드 식별은 물론이고 반대응을 위해 요구되는 수신 펄스열(또는 코드 시퀀스)의 정확한 타이밍을 결정할 수 있다는 것을 의미한다. 제안된 아이디어를 실험적으로 입증하기 위해, 상기 지터 PRI 코더를 구현하고 시연한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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