자바스크립트 엔진은 주로 웹 브라우저에 적재되어 웹 페이지를 표시하는 여러 기능 중 자바스크립트 코드를 입력으로 받아 처리하는 모듈이다. 자바스크립트 엔진 내 취약점은 종단 사용자의 시스템 보안을 위협할 수 있어 많은 퍼징 테스트 연구가 수행되었다. 그중 일부 연구는 자바스크립트 엔진 내 테스트 커버리지를 유도하는 방식으로 퍼징 효율을 높였으나, 최적화되어 동적으로 생성된 기계어 코드에 대한 커버리지 유도 퍼징은 시도되지 않았다. 최적화된 자바스크립트 코드는 예외적인 흐름 발생 시 코드를 해제하는 런타임 가드의 기능으로 인해 퍼징을 통한 충분한 반복 테스트가 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적화 해제를 회피하여 최적화된 기계어 코드에 대해 퍼징 테스트를 수행하는 방법을 제안한다. 또한, 동적 바이너리 계측 방식으로 수행된 런타임 가드의 커버리지를 계측하고 커버리지 증가를 유도하는 방식을 제안한다. 실험을 통해, 본 연구가 제안하는 방식이 런타임 가드 커버리지, 시간당 테스트 횟수의 두가지 척도에서 기존의 방식보다 뛰어남을 보인다.
기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용한 데스크탑 가상화 시스템을 구축하여 이를 대학의 컴퓨터 실습실에 적용하였으며, 가상화 서비스 제공시간을 개선하기 위하여 HDFS를 이용한 해결 방법을 제안하였다. 또한, HDFS를 사용하여 데스크탑 가상화 서비스에 필요한 이미지 관리 구조를 설계하고 구현하였으며, 이를 실제 PC 30대를 운영하는 실습실에 적용하여 구축비용, 전원절약율, 라이센스 비용 절감율 및 관리 비용 등 네 가지 측면에서 기존시스템과 비교하였다. 실험 결과 HDFS를 이용하였을 경우 데스크탑 가상화를 서비스하기 위한 이미지 전송시간을 대폭 줄일 수 있었다.
P2P(Peer to Peer) 기술은 잠재적 능력에도 불구하고 컨텐츠의 저작권문제와 보안문제 등으로 인하여 많은 사람들이 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 연구는 인터넷 사용자(개인)와 소규모 서버를 운영하는 조직들이 정보 제공, 분배, 공유의 정보시스템 구조를 자신들의 목적에 맞게 자유롭게 만들 수 있는 프레임워크인 오픈웨어 (Openware)의 개발에 관한 것이다. 오픈웨어는 P2P기반 시스템으로 다음과 같은 특징올 갖는다. 1) 다수의 서버와 클라이언트로 이루어지는 구조로, 사용자의 목적에 맞게 집중형 혹은 분산형 구조를 자유롭게 혼합하여 정보시스템을 구성 할 수 있다. 이러한 정보 구조의 유연성은 다양한 형태의 협업(개인과 개인, 개인과 그룹, 그룹과 그룹)이 요구되는 응용 시스템의 기반을 제공한다. 2) 데이터 관점에서 오픈웨어는 개인이 데이터베이스를 손쉽게 생성, 관리 할 수 있고, 자신의, 데이터 혹은 데이터베이스 구조를 다른 사람이나 그룹과 공유 하거나 통합 할 수 있다. 3) 데이터 통신면에서 오픈웨어는 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 프로토콜만을 사용하는 웹 기반 시스템으로 인터넷에 연결 되어있는 누구와도 오픈웨어를 통해 협업이 가능하다. 4) 소프트웨어 이름에서 알 수 있듯이 오픈웨어는 Java, JSP, Apache, Resin등 공개소프트어로 만들어져 있고, 오픈웨어 자체도 공개소프트웨어이다. 오픈웨어는 개인과 그룹의 흠페이지 생성과 관리, 파일 공유 기능이 구현 되어있고, 데이터베이스 공유, 통합 기능을 이용하여 개인이나 그룹의 주소록관리, 일정관리 등이 가능하다. 오픈웨어는 사용자 흑은 개발자가 다양한 형태의 응용컴포넌트를 자유롭게 등록하여 기능을 추가 할 수 있는 확장성올 제공하고 있어서, 앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.
최근 공인인증서 유출 사고가 급증하고 있으며 이로 인한 전자금융사기가 빈번하게 일어나고 있다. 공인인증서와 개인키는 파일 형태로 존재하여 접근이 용이하고 쉽게 복사가 가능하기 때문에 PC의 하드디스크나 이동식디스크 등에 저장해두는 경우 악성코드에 의한 파밍, 피싱, 스미싱 등의 해킹 공격에 의하여 유출될 위험이 높다. 따라서 안전한 저장매체인 보안토큰, 저장토큰 등을 권고하고 있지만 분실 위험, 비용 문제 등의 이유로 실제로 사용하는 사람은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 단점을 보완하기 위하여 인증서와 개인키를 인증기관에서 보관하도록 하고 사용자는 본인 소유의 단말에서 바이오인증절차를 거쳐 인증기관에게 기기 고유 식별자와 인증토큰을 전달함으로써 인터넷 뱅킹을 위한 본인확인 및 전자서명을 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인증서 비밀번호 입력 없이 바이오인증만으로 인증기관을 통하여 전자서명을 수행할 수 있어 기존 시스템에 비하여 서비스 이용이 간편하며 키로깅, 저장매체 분실, 인증서 유출 등의 위협요소를 무력화시킴으로써 안전한 인터넷 뱅킹 환경을 제공한다.
파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.
네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세계적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation의 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 등의 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회할 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재 조합 기능을 제공하지 못하는 일부 라우터나 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터 그램으로 나누어 공격할 때, 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처할 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고, 그에 따른 기대효과를 제시하고자 한다.
멀티미디어 콘텐츠를 초고속으로 제공하기 위한 IPTV 기술은 기존 네트워크 기술, 멀티미디어 기술 및 인터넷 기술 등을 결합하여 구축된 망이다. 그러나 현재 운용되고 있는 인터넷, 방송 및 웹 기술들은 이동장비를 통해 콘텐츠 서비스를 제공받는 사용자와 콘텐츠 서버간의 안전성 문제가 보장되어있지 않기 때문에 IPTV에 최적화되어 있지 않다. 이 논문에서는 콘텐츠를 제공받는 사용자가 이동장비를 통해 선택한 서비스를 안전하게 수신받기 위한 이동 장비와 콘텐츠 서버간의 사용자 인증 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 요금을 납부한 사용자의 서비스를 불법적으로 이용하는 사용자를 예방하기 위해 사용자 자신이 생성한 난수와 인증토큰을 사용하고 있다. 또한 제안 프로토콜은 사용자의 이동장비에 부착된 자바카드와 권한부여 서버사이에 공유키를 사용하여 사용자 정보, 사용자 프로파일과 같은 민감한 데이터를 암호화한 후 MAC을 사용하여 무선 구간에서 자주 발생하는 reply 공격과 man-in-the-middle 공격을 예방하고 있다.
모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.
본 논문에서는 TPM(Trusted Platform Module) 기반의 개인정보보호 자동화 시스템, TPS(TPM-enhanced Privacy Protection System)를 제안한다. TPS는 클라이언트 내 저장된 문서 중 개인정보를 포함하는 문서를 주기적으로 탐지하고 개인정보가 탐지된 문서를 암호화하여 서버에서 이를 관리하도록 하는데, TPM 기반의 키 관리기법 및 클라이언트 시스템의 무결성 검증을 통해 비정상 상태의 클라이언트에 대한 개인정보 포함 문서의 열람을 제한하여 보안성을 높였다. 또한 개인정보가 포함된 문서가 암호화 되어 원격 서버에 저장이 되나, 사용자에게는 일반 문서 접근과 동일한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 VTF(Virtual Trusted File) 인터페이스를 제안하고 이를 구현하였다. 이를 통해 TPS는 개인정보 탐지, 암호화, 원격 서버로의 저장까지의 일련의 과정을 자동 수행하도록 하여 사용자 관점에서의 개입 없이 개인정보보호법을 준수를 자동화 하는 시스템을 구현하였다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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