광대역 케이블 네트워크를 통해 전송되는 IPTV는 방송 매체에 관한 시청자의 요구를 처리할 수 있는 소프트웨어와 셋톱박스로 구성된 망이다. 그러나 현재 운용되고 있는 IPTV 시스템은 사용자와 CAS간 안전성 문제가 보장되어 있지 않아 보안 공격에 취약한 문제점이 있다. 이 논문에서는 사용자가 불법적으로 IPTV 서비스를 시청하는 것을 막기 위해서 STB에서 사용자의 속성 값에 따라 서비스를 제한하는 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 사용자의 속성 값을 비트 형태로 일정한 규칙에 따라 순서를 교체해서 일련의 속성 값들을 일방향 해쉬 함수와 타원곡선 Diffie-Hellman 키 교환 알고리즘에 적용함으로써 사용자 인증 및 계산 비용을 단축하고 있다. 또한 사용자는 스마트카드를 이용하여 인증 메시지를 생성하고 한 번의 등록으로 속성에 따라 다양한 서비스를 제공받을 수 있다.
u-Vehicle은, 위치정보에 기반한 텔레매틱스 서비스뿐 아니라, RFID 기술을 이용하여 움직이는 자동차 안에서의 유비쿼터스 세상을 구축하려는 기술 모델이다. u-Vehicle 환경에서는 RFID가 본래의 목적과 달리 추적, 감시 등 부적절하게 사용될 소지가 크며, 이렇게 될 경우 개인의 프라이버시 침해하게 되는 등, 정보보호 측면이 취약하게 된다. 여기에 사용되는 저가의 RFID 태그는 보안에 취약한 알고리즘을 이용하고 있다. 본 논문에서는 u-Vehicle 환경에서 RFID가 갖는 정보 보안상의 취약점을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로서, 해쉬 함수와 배타적 논리합 연산을 사용하고, 상호인증 단계를 줄여 적은 비용으로 RFID 태그의 안전성을 증가시킬 수 있는 메커니즘을 제시한다.
지문인식 시스템이 네트워크 기반에서 서버 매칭 형식으로 운영될 경우 클라이언트 매칭과는 달리 데이터의 전송과정에 많은 취약성이 존재한다. 지문인식은 휴대의 불편함이 없고, 분실이나 도난의 위험성도 없으며, 추측이 거의 불가능하므로 높은 안전성을 제공하는 장점을 가지고 있다. 그러나 지문데이터는 한 번 도난을 당하거나 네트워크 상에서 전송 도중 공격자를 통해 도청이 된다면 그 사용자는 앞으로 지문인식을 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 이에 대하여 전송 포맷 기술과 전송 데이터 보안의 표준화가 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라이언트에서 추출한 지문 특징점 데이터를 매칭을 위해 서버로 데이터를 전송할 경우 무결성의 적합성을 검증하기 위한 도구를 구현하였다. 신분위장 및 재전송 공격들의 위협으로부터 안전한 사용자 신분 확인을 보장하기 위해서 전송되는 지문 데이터의 인중, 무결성, 기밀성이 요구되며, 이를 위해 지문 데이터의 MAC(Message Authentication Code)과 암호화 기법을 이용하였다. 이때 전송 데이터의 기밀성을 위해서 Triple-DES와 SEED 암호 알고리즘을 사용하였고 무결성을 위해 MD5와 SHA-1 해쉬 함수를 사용하였다. 클라이언트에서 데이터를 전송할 때 두 가지의 지문데이터를 전송하는 실험을 통하여 결과를 비교하였다. 첫째, 변조된 지문데이터를 전송하였을 경우 데이터가 변조되었음을 알려주는 결과를 보여준다. 둘째, 변조되지 않은 지문데이터를 전송하였을 경우 이 데이터는 변조되었다는 메시지를 출력함으로써 무결성 검증 실험은 이루어진다.
본 논문은 VANET(Vehicular Ad ho NETwork) 환경에서 안전하고 이동 단말에 적합한 Fast MIPv6 핸드오버 인증 프로토콜을 제안한다. 기존의 핸드오버 인증 프로토콜은 간단한 해쉬 함수나 XOR 연산을 사용하기 때문에 자원이 한정적인 이동단말에 적합하지만, PBS와 같은 기본 보안 기능을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 반대로 보안 문제를 해결하기 위하여 CGA(Cryptographically Generated Addresses) 기반의 RSA 공개키를 사용하는 기법이 제안되었지만, 액세스 라우터와 이동단말에서 많은 지수 연산을 요구하기 때문에 액세스 라우터를 대상으로 DoS 공격이 가능하고 이동 단말에 적합하지 않다. 제안 프로토콜은 light-weight Diffie-Hellman 알고리즘을 사용하여 기존의 핸드오버 인증 프로토콜보다 PBS와 같은 기본적인 보안 특징을 제공하며, DoS 공격으로부터 안전하고, 기존의 방법보다 이동 단말에서 수행하는 지수 연산량이 적어 이동 단말에 적합하다.
Vehicle-to-Grid(V2G) 기술은 전기자동차의 배터리를 분산발전원 및 에너지 저장장치로의 이용하려는 기술로 스마트그리드의 주요한 한 부분을 차지하고 있다. V2G 네트워크는 양방향의 통신망을 사용함으로 피할 수 없는 보안 취약점과 개인정보보호의 문제를 가지고 있다. 본고에서는 V2G 시스템의 구조, 사용되는 개인정보, 보안취약점 및 보안 요구사항에 대해 자세히 알아보고 분석한다. 그리고 V2G 시스템의 특성을 고려하여 효율적인 V2G 시스템의 구조와 운용방안을 제안한다. 제안하는 방식은 대칭키 암호와 해쉬 알고리즘을 이용하여 개인정보의 유출을 방지하고 양방향 인증을 수행하며 개인정보 유출의 위험성을 최소화 한다.
SHACAL-2는 국제 표준 해쉬 알고리즘 SHA-2의 압축 함수에 기반을 둔 최대 512 비트 키 크기를 가지는 256 비트 블록 암호이다. 최근에 SHACAL-2는 NESSIE 프로젝트의 256 비트 블록 암호에 선정되었으며. 현재까지 SHACAL-2의 안전성에 대한 문제점은 제기되지 않았다. 본 논문에서는 불능 차분 공격에 대한 SHACAL-2의 안전성을 논의한다. 본 논문은 두 가지 형태의 14 라운드 불능 차분 특성을 구성한다. 이를 이용하여 512 비트 키를 사용하는 30 라운드 SHACAL-2의 공격을 소개한다. 공격 결과를 요약하면 744개의 선택 평문을 가지고 2$^{495.1}$ 30 라운드 SHACAL-2 암호화 과정의 시간 복잡도로 전수 조사 과정보다 빠른 30 라운드 SHACAL-2의 공격이 가능하다.
SHACAL-2는 국제 표준 해쉬 알고리즘 SHA-2의 압축 함수에 기반을 둔 최대 512 비트 키 크기를 가지는 256 비트 블록 암호이다. 최근에 SHACAL-2는 NESSIE 프로젝트의 256 비트 블록 암호에 선정되었다. 본 논문에서는 차분-선형 공격을 다양하게 확장한 차분-선형 유형 공격에 대한 SEACAL-2의 안전성을 논의한다. SHACAL-2는 전체 64 라운드로 추성되며, 차분-선형 유형 분석 기법을 통하여 512 비트 키를 사용하는 32 라운드 SHACAL-2를 공격한다. 본 논문에서 소개하는 512 비트 키를 가지는 32 라운드 SHACAL-2에 대한 공격은 SHACAL-2 블록 암호에 알려진 분석 결과 중 가장 효과적이다.
본 논문에서는 SHA-3의 1 라운드 후보로 제안된 알고리즘인 ARIRANG의 단계수가 축소된 버전들에 대한 역상 공격을 소개한다. 이 공격은 단계 1부터 단계 33까지의 ARIRANG-256 및 ARIRANG-512의 33단계 OFF(Original FeedForward1) 버전의 역상을 찾아내며, 단계 1부터 단계 34까지의 ARIRANG-256 및 ARIRANG-512의 31단계 MFF(Middle Feed-Forward1) 버전의 역상을 찾아낸다. 공격 복잡도는 ARIRANG-256에 대해서 약 $2^{241}$이고 ARIRANG-512에 대해서 약 $2^{481}$이다.
FDTC'05와 CISC-W'10에서는 오류 주입을 통하여 타깃 알고리즘의 라운드 수를 감소시킴으로써 AES와 Triple-DES의 비밀키를 각각 찾을 수 있음을 보였다. 본 논문에서는 이 공격 아이디어를 HMAC에 적용하여 비밀키를 복구할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안하는 공격은 MD 계열의 해쉬 함수가 사용된 HMAC에 적용 가능하며, 매우 적은 계산 복잡도로 비밀키를 복구할 수 있다. 특히, HMAC-SHA-2에 대한 공격 결과는 HMAC-SHA-2에 대한 첫 번째 키 복구 공격 결과이다.
본 논문에서는 해양 환경의 특성을 고려하여 선박 환경에 적합한 방식으로 Server-side 방식에 따른 선박 USN 미들웨어를 구현하였다. 다중 질의 처리 모듈에서는 선박USN에 구성된 다차원 센서 스트림 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 최적화된 질의 계획으로 Mjoin 질의와 해쉬 테이블을 이용한 최적화 방법을 제시하고 모듈을 구성하였다. 상황 인식 관리 모듈에서는 해양의 특성을 고려하여 선박의 상황을 인식하고 관리하는 방법을 제시하였고 SVM 알고리즘을 이용하여 위험 상황을 판단하였다. 제안한 SVM 알고리즘을 이용하여 각 상황별로 5,000 건의 데이터를 입력 받아 실험한 결과 화재 상황과 선체 위험 상황에 대한 평균 정확도는 87.5%, 85.1%를 보였고, 측정 결과를 전송하여 선박 USN 모니터링 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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