• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권2호
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• pp.39-46
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• 2021

최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.563-570
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• 2018

기존의 온라인 투표가 보안 위협에 대한 불확실성 때문에 공적 선거에 활용되지 못하고 있으며 오프라인 투표로 인해 막대한 비용이 소요되고 있다. 이에 대한 대안으로 블록체인 기술이 대두되고 있다. 블록체인 기술을 온라인 투표에 적용하면 투표자 정보 및 집계 정보를 분산 관리하므로 투명성과 기밀성이 보장될 수 있을 것이다. 블록체인은 투표 정보에 대해 분산관리하므로 기존의 중앙 서버 기반의 온라인 투표 시스템보다 보안 위협으로 부터 안전할 것이다. 이와 같이 블록체인 기술이 공적 선거에 적용되어 투표 정보의 투명성과 기밀성이 보장된다면 투표로 인한 비용을 획기적으로 감소시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 블록체인 기술 중에 이더리움 기술을 온라인 투표시스템에 적용 개발하고자 한다. 이더리움은 확장성이 뛰어난 블록체인 기술로서 솔리디티 언어 기반의 스마트 컨트랙트를 제공한다. 이더리움의 스마트 컨트랙트를 이용하여 온라인 투표 컨트랙트를 개발하고 각 투표자에게 컨트랙트를 배포한다. 각 투표자는 배포 받은 컨트랙트에 투표하며 투표한 집계는 다른 투표자들에게 분산 저장된다. 실험에서는 저장된 투표 집계 정보에 대해 일관성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.348-351
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• 2021

본 논문에서는 지속적으로 늘어나고 있는 내부의 유출자를 탐지하기위해 컨소시엄 블록체인 기술을 활용하여 기업간 직원의 PC사용 행위 로그 데이터를 가명처리하여 블록에 기록하여 네트워크에 참여한 다른 기업들간의 안전한 공유를 통해 내부자 유출 데이터 및 시나리오의 확장하여 내부에서의 유출을 탐지할 수 있는 데이터 셋을 확보하는 연구를 제안한다. 현재 내부자 위협탐지의 한계점중 가장 큰 요소를 차지하는 부족한 실제 사례의 내부자 유출 데이터 셋의 문제점을 본 연구를 통해서 네트워크 참여 기업간의 내부자 유출 데이터를 확장하고 타기업의 유출 사례를 활용해 기업에서 발생할 수 있는 내부자 유출을 미연에 방지할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2024

암호화폐를 거래하기 위해서 거래자들은 개인의 암호화폐 지갑이 요구된다. 블록체인 기술을 활용한 암호화폐 그 자체는 우수한 보안성과 신뢰성을 보장받고 있어 블록체인 해킹 위협은 거의 불가능하지만, 거래자들이 거래를 위해 사용하는 거래소 환경에서 해킹 위협을 가장 많이 받고 있다. 거래 과정에서 블록체인을 통해 안전하게 거래가 이루어 진다 해도 거래자의 지갑 정보 자체가 해킹되면 이와 같은 과정들에서 보안을 확보할 수 없다. 거래소 해킹은 주로 거래자의 지갑 정보를 탈취함으로써, 해커가 피해자의 지갑 자산에 접근이 가능해지므로 이루어진다. 본 논문에서는 이를 방지하고자 기존 Hyperledger Fabric 구조를 재구성하고, Whitelisting을 활용하여 거래 과정에서 거래자의 신원 무결성을 검증하는 시스템을 제안하고자 한다. 해당 과정을 거쳐 해커에 의한 암호화폐 자산 피해를 방지하고 인지할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 기존 Hyperledger Fabric에서 피해자의 지갑 정보가 탈취되었을 경우 발생할 수 있는 거래 과정의 문제점을 지적하고 이를 보완하고자 한다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.125-134
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• 2019

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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.254-266
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• 2021

The Internet of Medical Things (IoMTs) are to be considered an investment and an improvement to respond effectively and efficiently to patient needs, as it reduces healthcare costs, provides the timely attendance of medical responses, and increases the quality of medical treatment. However, IoMT devices face exposure from several security threats that defer in function and thus can pose a significant risk to how private and safe a patient's data is. This document works as a comprehensive review of modern approaches to achieving security within the Internet of Things. Most of the papers cited here are used been carefully selected based on how recently it has been published. The paper highlights some common attacks on IoMTs. Also, highlighting the process by which secure authentication mechanisms can be achieved on IoMTs, we present several means to detect different attacks in IoMTs

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.103-109
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• 2019

ICT 기술이 발달로 인하여 주변에 존재하는 사물들을 네트워크로 연결하고, 사물에 대한 정보를 이용하여 다양한 분야에서 활용하기 위한 IoT 환경이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하는 추세이다. IoT 환경에서 증가되는 보안 문제를 해결하기 위해 민간 분야에서 인증서, 암호화, 해쉬연산, 블록체인 등을 활용한 방법들을 연구하고 있으나, 디바이스 간의 성능 격차를 극복하고 다양한 장치에서 호환성을 가지는 보안인증 방식은 현재까지 구체화 되어 제안되고 있지 않은 상황이다. 본 논문에서는 IoT 장치 환경에 따른 영향을 최소화하여 호환성을 폭넓게 확보할 수 있는 인증 방식을 제안하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.67-75
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• 2022

COVID-19 대유행으로 인해 많은 기업에서 재택근무를 도입했다. 하지만 재택근무 도입으로 기업의 민감한 정보에 접근하려는 공격 시도가 증가했고, 보안위협에 대응하기 위해 많은 기업에서 클라우드 서비스를 이용하기 시작했다. 본 연구는 COVID-19 대유행 전후의 국내 클라우드 보안 동향의 변화를 분석하기 위해 '클라우드 보안' 키워드로 뉴스 데이터를 수집하여 LDA 토픽 모델링 기법을 사용했다. COVID-19 대유행 전에는 국내 클라우드 보안에 대한 관심이 낮아 추출한 토픽에서 대표성이나 연관성을 찾을 수 없었다. 다만, 현재 많은 연구가 이뤄지는 IT기술인 AI, IoT, 블록체인을 위해서는 높은 컴퓨팅 성능을 위해 클라우드의 도입이 필요하다는 것을 분석할 수 있었다. 반면, COVID-19 대유행 이후 추출된 토픽을 보면 국내에서 클라우드에 대한 관심이 증가했고, 이에 따라 클라우드 보안에 대한 관심이 향상된 것을 확인했다. 따라서 앞으로 계속 증가할 클라우스 서비스 사용량에 대비한 보안 대책을 수립해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.65-71
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• 2019

IAs smart device penetration rate is more than 90%, mobile transaction ratio using smart device is increasing. Smart contracts are used in various areas of real life including smart trading. By applying smart contracts to the platform for smart transactions through block-chain technology, the threat of hacking or forgery can be reduced. However, various threats to devices in smart transactions can pose a threat to the use of block chain Etherium, an important element in privilege and personal information management. Smart contract used in block chain Ethereum includes important information or transaction details of users. Therefore, in case of an attack of privilege elevation, it is very likely to exploit transaction details or forge or tamper with personal information inquiry. In this paper, we propose a detection and countermeasure method for privilege escalation attack, which is especially important for block chain for secure smart transaction using block chain Ethereum. When comparing the results of this study with the results of similar applications and researches, we showed about 12~13% improvement in performance and suggested the future countermeasures through packet analysis.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.637-659
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• 2021

2009년 비트코인 블록체인이 처음 생성된 이후 암호화폐 사용자는 꾸준히 증가하고 있다. 하지만 이러한 사용자들의 암호화폐 지갑에 보관된 자산을 노리는 해킹 공격도 증가하고 있다. 따라서 우리는 시중에 나와 있는 암호화폐 지갑들이 안전하게 만들어졌는지를 점검하기 위해 각 지갑에 내재된 위험성을 평가한다. 우리는 위협 모델링을 통해 암호화폐 지갑에 내재된 위협을 식별하고 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 도출된 보안 요구사항을 바탕으로 실제 지갑들의 보안성을 분석하고 공격트리와 베이즈 네트워크 등을 활용하여 각 지갑의 위험성을 정량적으로 측정한다. 위험성 평가 결과, 하드웨어 지갑보다 소프트웨어 지갑의 평균적인 위험성이 1.22배 높은 것으로 나타났다. 그리고 하드웨어 지갑 간 비교에서는 secure element를 내장한 Ledger Nano S 지갑보다 범용 MCU를 내장한 Trezor One 지갑의 위험성이 1.11배 높은 것으로 나타났다. 하지만 secure element를 사용하는 것은 암호화폐 지갑의 위험성을 낮추는 데에는 상대적으로 효과가 낮은 것으로 나타났다.