KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.619-634
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2019
In the field of traceability systems, researchers focus on applications in the agricultural food traceability and scanning commodities. The purposes of this paper, however, is to propose an efficient and reliable traceability system that can be applied to all kinds of commodities. Currently, most traceability systems store data in a central server, which is unreliable when the system is under attack or if the administrator tampers with the data for personal interests. Therefore, it is necessary to design a system that can eliminate these threats. In this paper, we propose a decentralized and non-reversible traceability system for storing commodity data. This system depends on blockchain technology, which organizes data in the form of chains without a central server. This chain-style storage mechanism can prevent malicious modifications. In addition, some strategies are adopted to reduce the storage pressure and response time when the system has stored all kinds of commodity data.
본 논문에서는 사이버 전투실험 분석이 가능한 사이버 킬체인 및 MITRE ATT&CK 기반의 시스템 구성 및 분석 방법론을 제안한다. 사이버 킬체인을 기반으로 공격 과정을 모의하고, MITRE ATT&CK를 기반으로 공격 목적 및 구체적인 공격 방법을 적용하여, 실제 발생한 다양한 공격 및 새롭게 등장할 공격에 대한 시스템 위협 분석이 가능하도록 한다. 또한, 현 시스템(AS-IS)과 새로운 대응 시스템이 적용될 경우(TO-BE)에 대한 사이버 공격 및 대응 측면의 효과도 분석을 정량적으로 제시하여, 선제적 방어방책 및 소요 반영을 위한 의사결정에도 활용이 가능하다. 제안하는 시스템 및 방법론의 활용성을 제시하기 위해, 테스트베드 환경에서 프로토타입을 구축하고 사례 연구를 수행하였다. 제안된 방안은 사이버 전투실험의 기술 수준을 높여 사이버전 역량 강화에 기여할 것으로 기대한다.
Since the global spread of COVID-19, social distancing and untact service implementation have spread rapidly. With the transition to a non-face-to-face environment such as telework and remote classes, cyber security threats have increased, and a lot of cyber compromises have also occurred. In this study, cyber-attacks and response cases related to COVID-19 are summarized in four aspects: cyber fraud, cyber-attacks on companies related to COVID-19 and healthcare sector, cyber-attacks on untact services such as telework, and preparation of untact services security for post-covid 19. After the outbreak of the COVID-19 pandemic, related events such as vaccination information and payment of national disaster aid continued to be used as bait for smishing and phishing. In the aspect of cyber-attacks on companies related to COVID-19 and healthcare sector, we can see that the damage was rapidly increasing as state-supported hackers attack those companies to obtain research results related to the COVID-19, and hackers chose medical institutions as targets with an efficient ransomware attack approach by changing 'spray and pray' strategy to 'big-game hunting'. Companies using untact services such as telework are experiencing cyber breaches due to insufficient security settings, non-installation of security patches, and vulnerabilities in systems constituting untact services such as VPN. In response to these cyber incidents, as a case of cyber fraud countermeasures, security notices to preventing cyber fraud damage to the public was announced, and security guidelines and ransomware countermeasures were provided to organizations related to COVID-19 and medical institutions. In addition, for companies that use and provide untact services, security vulnerability finding and system development environment security inspection service were provided by Government funding programs. We also looked at the differences in the role of the government and the target of security notices between domestic and overseas response cases. Lastly, considering the development of untact services by industry in preparation for post-COVID-19, supply chain security, cloud security, development security, and IoT security were suggested as common security reinforcement measures.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
블록체인 기술이 급속도로 발전하고 있음에 따라 금융·물류 등 다양한 분야에서 블록체인 기술을 실용화하려는 시도들이 진행되고 있으며, 데이터 무결성이 매우 중요한 공공분야 또한 마찬가지이다. 국방분야 또한 네트워크 중심 작전환경(NCOE) 하에 작전운영을 위해서는 지휘통신 네트워크의 보안성 강화 및 완전무결성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해 블록체인 네트워크를 적용한 지휘통신네트워크 구축이 필요하나, 현재까지의 블록체인 기술은 51% 공격 등의 보안 이슈들을 해결하지 못하고 있어, 국방에 접목하기 어려운 것이 현실이다. 특히, 현재 블록체인에서 많이 사용되고 있는 Practical Byzantine fault tolerance (PBFT)알고리즘은, 악의적인 행동을 하는 노드들에게 penalty 요소가 없고, 합의를 방해하는 노드가 전체 노드의 33%이상만 차지해도 합의 실패를 만드는 문제점이 있다. 본 논문에서는 블록체인의 주요 합의 알고리즘인 PBFT의 보안성 향상을 위해, Trust 모델을 접목하여 비정상 행위에 대한 penalty 메커니즘이 적용된 Adaptive Consensus Bound PBFT (ACB-PBFT) 합의 알고리즘을 제안한다.
Purpose: The AEO (Authorized Economic Operator) program, created in 2001 in the United States due to 9.11 terrorist's attack, fundamentally changed the trade environment. Korea, which introduced AEO program in 2009, has become one of the world's top countries in the program by ranking 6th in the number of AEO certified companies and the world's No. 1 in MRA (Mutual Recognition Agreement) conclusions. In this paper, we examined what trade-economic and non-economic effects the AEO program and its MRA have in Korea. Research design, data and methodology: In this study we developed a model to verify the impact between utilization of AEO and trade-economic effects of the AEO and its MRA. After analyzing the validity and reliability of the model through Structural Equation Model we conducted a survey to request AEO companies to respond their experience on the effects of AEO program and MRA. As a result, 196 responses were received from 176 AEO companies and utilized in the analysis. Results: With regard to economic effects, the AEO program and the MRA have not been directly linked to financial performance, such as increased sales, increased export and import volumes, reduced management costs, and increased operating profit margins. However, it was analyzed that the positive effects of supply chain management were evident, such as strengthening self-security, monitoring and evaluating risks regularly, strengthening cooperation with trading companies, enhancing cargo tracking capabilities, and reducing the time required for export and import. Conclusions: When it comes to the trade-economic effects of AEO program and its MRA, AEO companies did not satisfy with direct effects, such as increased sales and volume of imports and exports, reduced logistics costs. However, non-economic effects, such as reduced time in customs clearance, freight tracking capability, enhanced security in supply chain are still appears to be big for them. In a rapidly changing trade environment the AEO and MRA are still useful. Therefore the government needs to encourage non-AEO companies to join the AEO program, expand MRA conclusion with AEO adopted countries especially developing ones and help AEO companies make good use of AEO and MRA.
현대 사회는 급격한 디지털 트랜스포메이션 시대라 할 수 있다. 이러한 디지털 중심의 비즈니스 확산은 기업과 개인에게 편리함과 효율성을 제공하지만 그만큼 사이버 위협은 증가하고 있다. 특히 사이버 공격은 점차 지능화, 정밀화되면서 다양화 되고 있으며 이러한 공격이 발각되지 않도록 다양한 방법을 시도하고 있다. 따라서 이러한 공격에 대응 하는 것이 점점 어려워지고 있는 현실이다. 사이버킬체인(Cyber Kill Chain) 개념에 따르면 공격자는 여러단계에 걸쳐 목적을 달성하기 위해 침투하게 되는데 우리는 이러한 여러 단계중 하나를 탐지하여 공격을 무력화하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 시스템의 오류 또는 사용자의 실수 등 다양한 원인으로 사전에 악성행위를 실행하는 에이전트가(agent) 유입되었다고 가정하고, 이러한 에이전트가 외부의 공격자와 접속하기 위해 발생시키는 이상트래픽을 탐지하는 방안을 제안하고자 한다.
유비쿼터스 서비스(U-service)를 제공하는 시스템은 서비스 생존성이 취약한 환경을 극복해야하는 네트워크 시스템이다. 네트워크 시스템의 생존성은 시스템 구성요소에 장애나 사고, 물리적 공격이 발생하더라도 시스템에 부여된 본연의 서비스를 중단 없이 제공할 수 있는 시스템 능력으로 정의하고 있다. 본 논문에서는 비잔틴 장애를 초래하는 의도적인 사이버테러가 네트워크 시스템에 가해졌을 때의 상황을 고려하여, 사용자 입장에서 서비스 생존성을 정량적으로 평가 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서는 무선 LAN 기반의 Jini 시스템을 생존성 정량화 모델의 예로 삼는다. 그리고 Jini 시스템이 제공하는 U-service의 생존성을 평가하기 위한 연속시간 마코프 모델을 제시하고 이를 토대로 사용자가 서비스에 접근할 수 없는 확률(blocking probability)로서 U-service 생존성을 평가하는 방안을 제시한다.
오늘날 보안 위협이 점차 증가하고, 인터넷을 통한 외부악성 코드에 감염된 디바이스에 의해서 중요 데이터가 유출되는 피해가 증가하고 있다. 따라서 내부망에 연결된 디바이스에 대한 인증을 통해서 업무용 서버로의 접근을 차단하는 내부망 분리 모델이 필요하다. 이를 위한 VDI (Virtual Desktop Infrastructure)방식을 사용한 논리적 망 분리는 내부망에 연결된 물리 디바이스와 가상 디바이스 간에는 정보 교환이 차단되는 방식으로 중요 데이터의 유출을 방지하고 있으나 미등록 디바이스를 사용하여 내부망의 업무용 서버에 접근하여 중요 자료를 유출하는 공격에는 취약하다. 따라서 이의 해결책으로 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 기술에 블록체인 기술을 수용하여 블록체인 기반 망 분리 모델을 제안한다. 이는 VDIVirtual Desktop Infrastructure) 방식의 논리적 망 분리의 보안 취약점인 디바이스의 위변조에 대한 식별 능력과 디바이스의 무결성 강화를 통한 내부의 중요 데이터의 유출 위협을 감소시키는데 기여한다.
진보하는 IT의 혁명적인 기술 발전에 따라 사이버 보안에 대한 위협과 보안 사고는 함께 증가하고 있다. 지난 수년 동안 큰 규모의 APT 보안 사고가 국내와 해외에서 다수 발생 하였다. 특히 보안 사고에 대한 피해 사실을 해당 조직 내부에서 스스로 알기 전에 외부에서 전달되는 정보에 의해 알게 되는 경우가 더 많다. 4차 산업혁명 등 진보하는 IT 발전과 함께 생성되는 민감한 데이터의 규모는 점점 더 커져가고 있고 데이터를 보호하기 위해 고비용을 투자하여 주요 데이터를 암호화하고, 접근을 통제하고, 여러 보안 장비의 정보를 수집하여 이상 징후를 찾아내기 위한 SIEM을 구현하는 등 많은 보안 대책을 세우고 있다. 하지만 극도로 지능화된 APT의 경우 내부 침투 사실을 인지하는 것조차 파악하기 어려운 것이 현실이다. 이러한 진보된 APT의 보안위협은 소규모, 대규모 기업 및 공공 기관을 포함하여 전 업계에 큰 부담이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 사이버킬체인 체계에 맞추어 주요 취약점 현황을 분석하고 이러한 취약점에 대한 효과적인 대응 방안을 연구하여 운영 조직의 업무 환경과 운영 인력을 고려한 효율적인 APT 대응 운영 모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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