많은 센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 위조 보고서는 훼손된 노드를 통해서 잠입할 수 있고 이 위조보고서는 거짓 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시한다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며. 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력을 향상시키기 위한 경로선택 방법을 제안한다. 각 노드는 베이스 스테이션으로부터 정해지는 각 경로들의 위조 보고서 탐지 능력을 평가하고 위조 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택한다.
많은 센서 네트워크 응용분야에서 센서 노드는 개방된 환경에 놓이게 된다. 공격자는 개방된 환경에 놓인 센서 노드를 물리적으로 획득할 수 있으며, 포획한 노드를 이용하여 허위보고서를 센서네트워크에 삽입 시킬 수 있다. 삽입된 허위보고서는 제한된 센서노드 에너지를 고갈 시키며, 허위 경보를 일으켜 심각한 문제를 야기 시킬 수도 있다. 이러한 공격을 막기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법(Statistical En-route Filtering) 방법을 제안하였다. 통계적 여과기법은 CoS(Center of Stimulus)로부터 생성된 이벤트 보고서가 베이스 스테이션으로 전송되는 동안 중간의 모든 노드들이 검증을 하게 된다. 본 논문은 통계적 여과 기법에 확률 검증 기법을 적용하여 에너지 효율적인 정적 확률 통계적 여과 기법을 제안하고자 한다. 베이스 스테이션과 이벤트 발생 지역까지의 거리가 멀어질수록 에너지 절약 효과가 극대화 될 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용분야에서, 일어나는 심각한 보안 위협 중 하나가 공격자가의 노드 훼손을 통해 발생하는 보안정보 훼손된 및 위조된 보고서의 삽입이다. 최근에 Fan Ye 등은 이런 위협에 대한 대안으로 전역 키 풀을 전체 센서네트워크에 나누어서 할당하고, 전송 경로 중에 있는 노드들이 미리 할당받은 각자의 보안정보인 인증키를 이용해서 위조 보고서를 판단하는 통계적 여과기법을 제안하였다. 그러나 이 기법에서는 노드들의 훼손으로 인한 일부 인증키가 훼손 됐을 시 고정된 몇 개의 구획으로 나뉜 전역 키 풀 때문에 훼손된 키의 구획에 속해 있는 나머지 훼손되지 않은 인증 키들이 여과과정에서 인증키로써의 기능을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀의 분할 여부 결정에 퍼지 로직을 적용하여 전역 키 풀을 네트워크 상황에 맞추어 나누는 적응형 분할 결정 기법을 제안한다. 전역 키 풀의 구획은 오염된 구획의 비율. 오염된 키의 비율, 노드의 에너지 비율을 고려하여 퍼지로직에 의해 분할 여부를 결정한다.
무선 센서 노드들은 개방된 환경에서 동작하기 때문에 외부의 물리적인 공격에 매우 취약하다. 공격자는 노드들을 훼손시켜서 센서 네트워크에 허위 보고서를 주입시킬 수 있다. 이러한 공격들은 센서 노드들의 에너지를 고갈시킨다. 이에 대응하는 보안 기법으로 Ye등은 중간 노드가 일정한 확률로 보고서를 검증하는 통계적 여과 기법을 제안하였다. 통계적 여과 기법은 모든 중간 노드가 같은 확률로 보고서 검증을 수행한다. 따라서 정상 보고서와 허위 보고서를 검증하는데 같은 에너지가 소모 되므로 정상 보고서를 검증하는데 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 본 논문에서는 각 중간 노드가 보고서 검증 시도 확률을 조절하여 센서 노드들의 에너지 소모량을 줄이는 기법을 제안한다. 보고서 검증 시도 확률은 한 노드의 잔여 에너지양, 현재 노드에서 기지 노드까지의 홉 수, 허위 보고서의 비율에 의해 결정된다. 보고서 검증 시도 확률을 조절하여 통계적 여과 기법과 비슷한 보안성을 유지하면서 에너지의 효율성을 높일 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 독립된 센서 노드는 보안 위험에 노출되어 있다. 공격자는 센서 노드를 물리적으로 포획할 수 있고 보안 정보를 얻을 수 있다. 또한 공격자는 포획한 노드를 통해 네트워크에 허위 보고서를 주입할 수 있다. 만약 이러한 허위보고서가 검출되지 않는 다면 허위 보고서는 기지 노드까지 전달될 것이다. 이러한 허위보고서 주입공격은 잘못된 경보를 울릴뿐만 아니라 제한된 배터리로 동작하는 센서 노드의 에너지를 낭비하게 만든다. 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위해서 제안된 기법 중 통계적 여과기법은 허위보고서를 전달 과정 중에 검출하고 제거하기 위한 기법이다. 통계적 여과 기법에서 메시지 인증 코드의 수(보안 경계값)는 허위 보고서 검출과 에너지 절약에 있어서 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 통계적 여과 기법의 에너지 효율 향상을 위한 퍼지논리를 적용한 동적 경계값 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 허위 보고서 비율과 훼손된 파티션의 수, 노드의 잔여 에너지 수준을 고려하여 경계값을 결정한다. 만약 허위 보고서의 비율이 낮다면, 시스템은 네트워크의 경계값을 낮게 설정할 것이고 그렇게 하여 에너지 소모를 최소화 한다. 반대로 허위 보고서의 비율이 높다면, 경계값 역시 높게 설정하여 네트워크에 충분한 보안 수준을 제공한다.
센서 노드는 악의적인 공격자들에 의해 물리적인 공격들에 쉽게 노출된다. 공격자는 훼손 노드를 이용하여 센서 네트워크에 다양한 공격을 발생시킬 수 있다. 그 중 응용 계층에서 발생하는 허위 보고서 삽입 공격은 훼손된 노드를 통해 네트워크 내에 위조 보고서를 주입한다. 주입된 위조 보고서는 BS까지 전달될 경우 허위 경보뿐만 아니라 노드의 불필요한 에너지 소모를 유발한다. 이러한 공격을 방어하기 위해 통계적 여과 기법은 BS까지 전달되는 허위 보고서를 전달 과정 중 가능한 빨리 여과시키기 위해 제안되었다. 이 기법의 성능 향상을 위해 제안된 기법 중 경로 갱신 기법은 통계적 여과 기법의 탐지 능력 유지하고 노드의 균형 있는 에너지 소모를 위해 제안되었다. 본 논문은 경로 경신 방법에서 경로 갱신에 필요한 에너지의 효율적인 소비를 위해 보안 경로 주기 결정 방법을 제안한다. 보안 경로 주기를 선택하기 위해 BS에서 센서 노드들의 홉 수와 보고서 전송량을 고려하여 평가 함수를 통해 결정한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 위 3가지 기법들과 제안 기법을 비교하여 에너지 효율성을 평가한다. 그러므로 제안 기법은 보안 경로 설정을 유지하면서, 네트워크 내에 균형 있는 에너지 소비의 효율을 높인다.
대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.
센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 공격자는 노드를 훼손시켜 위조 보고서를 침투 시킬 수 있고, 이는 거짓 경보를 유발시켜 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 최근 연구자들은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시하였다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며, 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 퍼지를 사용하여 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력 향상을 위해 네트워크 전체 상황을 고려하여 거짓 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택하는 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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