안전한 채널은 가로채기와 같은 악의적인 공격에 대한 보안(방어 능력)을 제공한다. 반면에 인증 시스템은 클라이언트와 e-서버가 위조 공격(fabrication)으로부터 안전하도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 위에서 설명한 보안 기능을 제공하는 하이브리드 인증 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 SSL 인증에서 직면하고 있는 시간지연 문제를 해결함으로서 인증 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한, 제안한 인증시스템은 위 변조 공격으로부터 안전한 클라이언트와 서버를 구축할 수 있는 방식이다. 변경된 3-방향 인증 방식을 사용해서 타임 서버가 필요 없으며, 역시 타임스템프도 필요 없다.
일회용 패스워드는 정적인 패스워드 사용에 따른 위험을 해결하고 사용자 인증을 강화하기 위해 필요하다. 개인정보 유출에 따른 사용자를 인증을 강화하기 위해 OTP 생성 알고리즘이 중요시 되고 있다. 본 논문에서 제안하는 OTP 생성 알고리즘은 Seed값과 Time값을 이용하여 256비트 크기의 OTP Data를 생성하게 된다. 생성한 OTP Data를 행렬로 나열하고 불규칙적으로 32비트의 값을 추출하게 되는 이 값이 최종적인 OTP값이 된다. OTP 생성 횟수가 많을수록 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 충돌내성의 확률이 낮음을 알 수 있다.
본 논문에서는 인터넷 장치의 보안을 위해 경량 대칭 암호화와 경량 인증을 통합 한 하드웨어 아키텍처를 제안한다. 암호화 핵심은 PRESENT 알고리즘과 제안된 새로운 경량 암호화 알고리즘으로 구성된다. 또한 HB 및 HB +, HB-MP, HB-MP + 인증 알고리즘들을 포함한다. 통합 보안 시스템은 Verilog HDL을 사용하여 설계되었으며 Modelsim SE 및 Xilinx Design Suite 14.3 프로그램을 사용하여 검증 및 합성되었다. 제안하는 암호화 코어 하드웨어 구조는 Spartan6 FPGA 장치에서 합성한 결과 189Mhz 주파수와 1130개 슬라이스를 가진다.
Jeon, Da-Yeon;Gaybullaev, Turabek;Noh, Jae Hee;Joo, Jung-Min;Lee, Sang Jeong;Lee, Mun-Kyu
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권1호
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pp.1-9
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2022
Global Navigation Satellite System (GNSS) provides location information using signals from multiple satellites. However, a spoofing attack that forges signals or retransmits delayed signals may cause errors in the location information. To prevent such attacks, authentication protocols considering the navigation message structure of each GNSS can be used. In this paper, we analyze the authentication protocols of Global Positioning System (GPS), Galileo, and BeiDou, and compare the performance of Navigation Message Authentication (NMA) of the above systems, using several performance indicators. According to our analysis, authentication protocols are similar in terms of performing NMA and using Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). On the other hand, they are different in several ways, for example, whether to perform Spreading Code Authentication (SCA), whether to use digital certificates and whether to use Timed Efficient Stream Loss-tolerant Authentication (TESLA). According to our quantitative analysis, the authentication protocol of Galileo has the shortest time between authentications and time to first authenticated fix. We also show that the larger the sum of the navigation message bits and authentication bits, the more severely affected are the time between authentications and the time to first authenticated fix.
RFID 시스템의 전자 태그, 리더 간의 무선 통신에서, 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘은 스푸핑, 재전송, 트래픽 분석 및 위치 추적 등 보안상의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘을 비교, 분석하였으며 이를 보완하기 위하여 실시간과 매 세션마다 리더로부터 수신한 난수를 이용하여 해쉬 함수를 생성하고 인증 프로토콜을 가지는 새로운 해쉬기반 보안 인증 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RFID 무선 인증 시스템에서 다양한 유용성을 제공할 수 있으며, 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한 추후 예상되는 주변의 수많은 태그중 필요한 태그만 선별하여 사용하며, 시간 기반으로 불필요 태그의 동작을 종료시켜 서버부담을 줄이는 방법이 될 것으로 기대된다.
RFID 시스템의 전자 Tag, Reader 간의 무선 통신에서, 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘은 스푸핑, 재전송, 트래픽 분석 및 위치 추적등 보안상의 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 기존의 해쉬-락 관련 알고리즘을 비교, 분석하였으며 이를 보완하기 위하여 실시간과 매 세션마다 리더로부터 수신한 난수를 이용하여 해쉬 함수를 생성하고 인증 프로토콜을 가지는 새로운 해쉬 기반 보안 인증 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RFID 무선 인증 시스템에서 다양한 유용성을 제공할 수 있으며, 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 절감할 수 있는 장점이 있다. 또한 추후 예상되는 주변의 수많은 태그 중 필요한 태그만 선별하여 사용하며, 시간 기반으로 불필요 태그의 동작을 종료시켜 서버부담을 줄이는 방법이 될 것으로 기대된다.
장거리 무선 표준 LPWAN 표준의 비 대역망 기술인 Lora는 내부 단말 인증 및 무결성 검증에 ABP, OTTA 방식과 AES-128 기반 암호 알고리즘(공유키)을 사용한다. Lora는 최근 펌웨어 변조 취약점과 공유키 방식의 암호 알고리즘 구조상 MITM 공격 등에 방어가 어려운 문제가 존재한다. 본 연구는 Lora 네트워크에 안전성 강화를 위해 블록체인을 합의 알고리즘(PBFT)을 적용한다. GPS 모듈을 활용하여 노드 그룹을 검색하는 방식으로 인증과 PBFT의 블록체인 생성과정을 수행한다. 성능분석 결과, 새로운 Lora 신뢰 네트워크를 구축하고 합의 알고리즘의 지연 시간이 개선했음을 증명하였다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 Lora 장치의 보안 기술 개선에 도움이 되고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.174-178
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2024
IoT is collection of different "things" which are associated with open web. As all the things are connected to the Internet, it offers convenience to end users for accessing the resources from "Any Where, Any Time" throughout the globe. At the same time, open nature of IoT provides a fertile ground to an intruder for launching different security related threats. If we can no apply proper security safeguards to the IoT System, then it will be not useful to society. Authentication, Encryption, Trust Management and Secure Routing are different domains to offer security in IoT system. Among them, Authentication is very much important security service as it validates device identity before granting access to system services/ resources. Existing IoT Authentication algorithms are fail to verify device identity in unambiguous way. They are vulnerable to different security threats such as Key Stolen threat, MITM threat and Location Spoofing threat. So, it is a demand of time to design an efficient and secure Multi-factor IoT algorithm which can offer better security and validate device identity in unambiguous way.
통신망의 급속한 발전으로 정보보호의 중요성은 점점 더 증가하고 있다. 따라서, 이러한 문제들을 해결하기 위하여 암호시스템이 사용 되었으며 암호시스템의 안전성은 키에 의존하고 있다. 본 논문에서는 암호학적으로 안전한 MD5 해쉬 함수를 기반으로 한 키 생성 방법을 제안한다. MD5 해쉬 함수의 기본 구조는 유한 길이의 입력을 512 비트 블록 단위로 처리하고 128 비트의 고정된 출력을 생성하는 반복적인 구조이다. 제안 방법의 안전성은 해쉬 함수를 기반으로 하고 있으며, 제안 방법은 인증 알고리즘이나 데이터 암호화를 위해 유용하게 적용될 것으로 사료된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권4호
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pp.19-25
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2016
There are many free applications that need users to sign up before they can use the applications nowadays. It is difficult to choose a suitable password for your account. If the password is too complicated, then it is hard to remember it. However, it is easy to be intruded by other users if we use a very simple password. Therefore, biometric-based approach is one of the solutions to solve the issue. The biometric-based approach includes keystroke dynamics on keyboard, mice, or mobile devices, gait analysis and many more. The approach can integrate with any appropriate machine learning algorithm to learn a user typing behavior for authentication system. Preprocessing phase is one the important role to increase the performance of the algorithm. In this paper, we have proposed ensemble-by-session (EBS) method which to operate the preprocessing phase before the training phase. EBS distributes the dataset into multiple sub-datasets based on the session. In other words, we split the dataset into session by session instead of assemble them all into one dataset. If a session is considered as one day, then the sub-dataset has all the information on the particular day. Each sub-dataset will have different information for different day. The sub-datasets are then trained by a machine learning algorithm. From the experimental result, we have shown the improvement of the performance for each base algorithm after the preprocessing phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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