최근 급증하는 클라우드 도입 정책에 비해 클라우드 취약점 진단 및 관리 기술은 상대적으로 미비하여 오픈소스로 사용되고 있는 클라우드 기술의 신규 취약점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark를 활용한 쿠버네티스 클라우드 취악점 진단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 활용하여 쿠버네티스 클라우드를 구성할 때 작성되는 Object Spec의 데이터 중 취약점을 유발하는 값을 진단 및 분석, 대응이 가능하도록 설계하였다.
모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템은 일반적으로 데이터 보호와 상호 인증을 위하여 공개키 암호화 기법을 사용하고 있는데 최근 전통적인 공개키 암호화 기술의 변형인 ID-기반 암호화(IBC)가 주목받고 있다. IBC의 증명서-무통제 접근은 클라우드 환경의 동적인 성격에 더 적합하지만, 모바일 장치에 대하여 처리 오버헤드를 최소화하는 보안 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 계층적 ID-기반 암호화(HIBE)의 사용을 제안한다. HIBE는 사용자 인증과 개인키 생성 등의 권한을 위임하여 최상위 공개키 생성기의 업무량을 감소시킬 수 있으므로 모바일 네트워크에 적합하다. 모바일 클라우드 시스템에서 ID-기반 인증과 ID-기반 신분확인 기법을 제안하고, 또한 안전한 데이터처리를 위한 ID-기반 인증 스킴에 대하여 기술하였다. 제안된 스킴은 단방향 해쉬 함수와 XOR 연산으로 설계하여 모바일 사용자를 위한 저 계산 비용을 갖는다.
크립토재킹 공격은 암호 화폐 채굴에 필요한 컴퓨팅 자원을 탈취하여 사용자의 가용성을 침해하는 공격이다. 공격의 대상은 일반적인 데스크톱이나 서버 환경에서부터 클라우드 환경까지 점차 다변화되고 있다. 따라서 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 크립토 마이너 탐지 기법의 적용이 필수적이다. 하지만 기존의 탐지 방법론들은 특정 환경에서만 탐지가 시행되었기 때문에 환경별로 적용할 수 있는 방법론에 대해서 비교분석이 제대로 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 종래의 크립토 마이너 탐지 기법들에 대한 분류 기준을 수립하고, 각자 다른 실험 환경과 데이터 셋을 기반으로 한 기존의 크립토 마이너 탐지 기법에 대한 심층적인 비교분석을 통해 클라우드 환경에서 적용 가능한 복합적이고 통합적인 탐지 프레임워크를 제시한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 Streaming as a Service(StraaS)를 정의하며, StraaS 서비스를 제공하기 위한 다양한 기능과 보안에 대해서 기술한다. 특히 클라우드 컴퓨팅과 스트리밍 서비스를 위한 보안 기능으로 KS-MMA(Key-generation System for Multilateral Matching Authentication) 그리고 SIES(Searchable Image Encryption System)에 대해서 기술한다.
핀테크 시대가 본격화 되면서 결제/송금, 인터넷전문은행, 클라우드 펀딩 등 모든 분야의 핀테크 서비스는 금융 소비자의 개인 정보를 활용해야 하는 비대면 거래로 이뤄지는 만큼 보안 대책은 필수적이다. 핀테크에서 보안의 중요성은 아무리 강조해 다 지나치지 않는다. 금융사고 발생시 기업의 브랜드 가치는 물론 기업의 존폐 위기 까지 발생한다. 하루에도 악성코드가 수백만개씩 발생하고 있는 상황에서 금전적 이득을 노리는 피싱/파밍/스미싱/랜섬웨어 등 보안 위협은 날로 조직화되고 지능화되고 있다. 이렇게 지능화되고 조직화되고 있는 보안 위협으로 부터 소비자를 보호하고 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 보안 활동에 대해 알아본다.
클라우드 서비스 공급자가 제공하는 클라우드 스토리지 시스템은 대량의 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅 처리의 핵심구성요소이다. 구글, 유투브, 페이스북 등과 같은 대형 벤더에서도 클라우드 스토리지를 사용하여 태블릿, 스마트폰 등 이기종 장치에서 사진, 동영상, 문서등을 공유하며, 쉽고 빠르게 네트워크를 통해 데이터의 대량 전송과 접근이 가능하다. 이로 인해 전세계적으로 데이터 성장 발전과 함께 클라우드 스토리지가 비지니스모델로 새롭게 부각받고 있다. 클라우드 스토리지는 네트워크 스토리지의 새로운 서비스 개념이며 데이터 구성, 스토리지 가상화, 데이터 복제와 중복제거, 보안 등을 포함한 클라우드 컴퓨팅 핵심기술이다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 대해 분석한다.
클라우드 환경의 대규모 인프라 구조에서는 응용프로그램들과 디바이스의 공유로 인하여 불법적인 접근권한 문제가 빈번하게 발생하기 때문에 이러한 공격에 적극적으로 대응하기 위해서는 상황별로 대비가 가능한 강화된 접근통제 시스템이 요구된다. 우리는 대규모 인프라 환경에 기반한 보안등급과 릴레이션 개념의 개체 속성 기반 접근통제 모델을 제시하였다. 본 모델은 주체와 객체에 무결성과 기밀성 등급을 부여하고 동일한 역할에 대해 서로 다른 서비스가 가능한 강화된 접근제어 특성을 가지며, 서비스와 관련된 릴레이션과 상태정보인 컨텍스트에 의해 역할과 권한을 배정함으로써 권한 관리의 유연성을 갖는다. 또한, 대학이라는 대규모 인프라 구조를 갖는 다중 서비스 환경에 적용한 응용 사례를 통하여 본 모델의 적용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 라우터의 라우팅 기능, L7스위치의 컨텐츠 기반 보안, IPS 침입 방지 시스템의 기능과 클라우드, 빅데이터 기술을 혼합한 새로운 형태의 패턴분석 패킷 필터링 방화벽 장비를 저가형 임베디드 장비에서 구현해 SOHO(소규모 창업) 및 소규모 회사 또는 일반 가정의 보안 수준을 개선하고 새로운 시장을 개척하는 것을 목표로 하며, 또한, 고성능 스위치 및 기존 보안장비 기능 대체를 목표로 해 개발하고, 저 사양 장치에서 고성능 시스템을 구현할 수 있는 새로운 차세대 알고리즘을 제시한다.
클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스의 안정성을 신뢰할 수 있도록 인증제도가 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 인증제도의 신뢰성을 확보하기 위해 기존 IT환경에서 적용되던 위험 분석 방법과 달리 공공 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 서비스 특징을 고려, 새로운 위험분석 방법을 제안한다.
최근 다양한 형태의 클라우드 컴퓨팅 서비스의 출현으로 인한 가상화 기술이 급부상 하면서 데이터에 대한 안전성과 신뢰성 등 보안 문제가 이슈화되고 있다. 클라우드 서비스의 가상화 계층의 손상은 모든 호스트(사용자) 업무의 손상을 가져올 수 있기 때문에 복수의 가상 운영체제가 구동될 수 있는 환경을 제공하는 하이퍼바이저는 해커들에 의해 공격 대상이 될 수 있다. 본 논문에서는 가상화 기술인 하이퍼바이저(베어 메탈 기반)에 해킹 및 악성코드에 예방을 위한 보안 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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