생체 정보를 이용한 사용자 인증은 사용자가 어떠한 정보도 소유하거나 기억할 필요가 없으므로 사용자 측면에서 매우 편리하다. 그러나 생체 정보는 한번 노출되면 영구적으로 사용할 수 없기 때문에 인증 수행 시 생체 정보의 프라이버시 보호가 필수적이다. 또한 생체 정보는 본질적으로 노이즈가 있기 때문에 인증 수행 시 적절한 오차 범위 이내에서 이를 처리할 수 있어야 한다. 최근 퍼지 추출기(fuzzy extractor)를 이용한 생체 정보 기반 인증 프로토콜에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 사용자가 헬퍼 데이터(helper data)를 추가적으로 기억해야 하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 함수 암호 중 하나인 HV-KEM(Hidden Vector Key Encapsulation Mechanism)을 이용하여 사용자가 어떠한 정보도 소유하거나 기억할 필요 없는 생체 정보 기반 인증 프로토콜을 제안한다. 또한, 인증 프로토콜 설계를 위한 HV-KEM의 보안 요구사항을 정립하고 제안하는 인증 프로토콜을 정확성/안전성/효율성 측면에서 분석한다.
In this paper, we analyses of a traffic for authentication signaling in third generation mobile sensor network. In universal mobile telecommunication system, authentication functions are utilized to identify and authentication a mobile station and validate the service request network services. The authenticating parties are the authentication the serving general packet radio service support node access the authentication center to obtain the authentication with the mobile station. In this paper, we propose that the automatic cost-effective solution size of the authentication vector array.
In this paper, we analyses of a traffic for authentication signaling in third generation mobile sensor network. In universal mobile telecommunication system, authentication functions are utilized to identify and authentication a mobile station and validate the service request network services. The authenticating parties are the authentication the serving general packet radio service support node access the authentication center to obtain the authentication with the mobile station. In this paper, we propose that the automatic cost-effective solution size of the authentication vector array.
최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.
이 논문에서는 래티스(Lattice)의 CVP (Closest Vector Problem)에 기반한 영지식 증명 기반의 인증프로토콜을 제안한다. CVP를 이용해서 암호시스템을 설계할 때 흔히 사용하는 길이가 짧은 기저벡터를 트랩도어 또는 비밀키로 사용하지 않는 프로토콜로서 의의를 가지며, 프로토콜의 설계가 단순하고 안전성 증명도 쉬워진다. 제안한 프로토콜의 안전성을 completeness, soundness, simulatability로 증명한다.
The PCA(Principal Component Analysis) algorithm is widely used as a technique of expressing the eigenvectors of the covariance matrix that best represents the characteristics of the data and reducing the high dimensional vector to a low dimensional vector. In this paper, we have developed a personal authentication method based on ECG using principal component analysis. The proposed method showed excellent recognition performance of 98.2 [%] when it was experimented using electrocardiogram data obtained at weekly intervals. Therefore, it can be seen that it is useful for personal authentication by reducing the dimension without changing the information on the variability and the correlation set variable existing in the electrocardiogram data by using the principal component analysis technique.
본 논문에서는 3GPP 네트워크에서 USIM 기반의 사용자 인증 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 3GPP 네트워크 접속을 위한 인증 방식에서 발생 가능한 Sequence Number 동기 문제, 인증 데이터 Overhead 문제, 네트워크 간 시그널링 Overhead 문제 등을 개선한다. 제안 기법은 기존의 USIM 기반의 AKA 인증 프로토콜을 기본 모델로 사용하고 단말과 SN이 공유한 SK와 Time Stamp를 통해서 AKA 인증 절차를 수행하도록 한다. 이렇게 함으로써 인증 벡터의 Sequence Number의 동기 여부를 확인할 필요 없이 Time Stamp 값으로 인증 벡터의 맵핑을 수행하여 Sequence Number 동기 문제를 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 하나의 인증 벡터만을 관리하여 사용하기 때문에 SN에서의 인증 데이터 Overhead문제를 해결하고, SN과 HN 사이의 시그널링 Overhead 문제를 개선할 수 있다.
사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 전달을 위한 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding) 기법과 데이터의 무결성을 검증하기 위한 데이터 인증 기법, 가상 송신자에 대한 노드 인증 기법을 제안한다. 파이프라인 네트워크 코딩 기법은 네트워크 코딩을 수행하는 중계 노드가 송신자 대신 데이터를 전달함으로써 전체적인 네트워크 성능을 향상시키는 기법이다. 그러나 네트워크 코딩은 악의적인 공격자가 데이터를 위 변조하여 네트워크에 주입하는 공격인 오염 공격(pollution attack)에 취약하다. 이를 방어하기 위해 HMAC(Hash-based Message Authentication Code)을 사용한다. 이때 데이터 인증에 사용되는 태그를 생성하기 위해서는 인증을 수행하는 노드들에게 키를 분배해야한다. 키 분배에 따른 오버헤드를 최소화하기 위해 해쉬 체인을 적용하였다. 가상 송신자에 대한 인증 기법으로는 null 벡터를 사용한다. 최종적으로 제안 기법에 대한 안전성과 복잡도를 분석하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.
네트워크로 연결된 환경에서 PIN 번호를 이용해 사용자의 신분을 증명하고 인증하는 방식이 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 아이디나 비밀번호가 해킹을 통해 유출되면 금전적인 피해뿐만 아니라 개인의 사생활까지도 침해받게 된다. 본 논문에서는 아이디나 비밀번호가 유출될 염려가 없는 안전한 인증방식으로 얼굴인식을 채택하였다. 또한, 2-Tier 간의 인증방식이 아닌 점점 분산화 되어 가는 네트워크 시스템을 고려해 3-Tier이상의 분산된 환경에서 원격으로 신분을 증명하고 인증할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 인증시스템의 얼굴인식 알고리즘으로는 최근 분류(Classification)와 특징추출(Feature Extraction)에서 빠른 속도와 정확성을 보이는 SVM(Support Vector Machine)과 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고, 분산된 환경에서 인공지능 기법을 활용해 인식속도 및 정확성을 높일 수 있는 분산형 인공지능 얼굴인증 모듈을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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