해외 기술 유출 사고로 인하여 한국 경제에 약 수조원의 피해가 발생하였다. 기업의 기술 유출과 사고 책임 소재를 증명하기 위한 e-Discovery시스템과 기업CERT/CC에 연구가 필요하다. 본 논문에서는 e-Discovery의 개념과 관련법안 및 권고안, 포렌식 수사절차에 대해 연구하고, 국내 e-Discovery 사고 사례와 해외 e-Discovery 사고 사례를 연구한다. e-Discovery가 도입되면 기업 CERT/CC에서 필요한 e-Discovery 시스템을 설계한다. e-Discovery 시스템의 접근과 인증을 위한 사용자인증과 기기 인증에 대한 기술과 암호화 기술을 연구한다. 본 논문 연구를 통하여 e-Discovery 제도의 도입과 포렌식 기술 발전에 기초자료로 활용될 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2527-2545
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2016
Measuring the similarity of given samples is a key problem of recognition, clustering, retrieval and related applications. A number of works, e.g. kernel method and metric learning, have been contributed to this problem. The challenge of similarity learning is to find a similarity robust to intra-class variance and simultaneously selective to inter-class characteristic. We observed that, the similarity measure can be improved if the data distribution and hidden semantic information are exploited in a more sophisticated way. In this paper, we propose a similarity learning approach for retrieval and recognition. The approach, termed as LDA-FEK, derives free energy kernel (FEK) from Latent Dirichlet Allocation (LDA). First, it trains LDA and constructs kernel using the parameters and variables of the trained model. Then, the unknown kernel parameters are learned by a discriminative learning approach. The main contributions of the proposed method are twofold: (1) the method is computationally efficient and scalable since the parameters in kernel are determined in a staged way; (2) the method exploits data distribution and semantic level hidden information by means of LDA. To evaluate the performance of LDA-FEK, we apply it for image retrieval over two data sets and for text categorization on four popular data sets. The results show the competitive performance of our method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1424-1440
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2015
It is a challenging problem to search the intended images from a large number of candidates. Content based image retrieval (CBIR) is the most promising way to tackle this problem, where the most important topic is to measure the similarity of images so as to cover the variance of shape, color, pose, illumination etc. While previous works made significant progresses, their adaption ability to dataset is not fully explored. In this paper, we propose a similarity learning method on the basis of probabilistic generative model, i.e., probabilistic latent semantic analysis (PLSA). It first derives Fisher kernel, a function over the parameters and variables, based on PLSA. Then, the parameters are determined through simultaneously maximizing the log likelihood function of PLSA and the retrieval performance over the training dataset. The main advantages of this work are twofold: (1) deriving similarity measure based on PLSA which fully exploits the data distribution and Bayes inference; (2) learning model parameters by maximizing the fitting of model to data and the retrieval performance simultaneously. The proposed method (PLSA-FK) is empirically evaluated over three datasets, and the results exhibit promising performance.
최근 사이버 테러는 국가와 민간을 넘나들며 그 경계가 제한되지 않고 있으며, 현대전의 양상은 사이버 공격을 활용하여 관련 정보를 유출하고 그 정보를 악의적으로 이용하여 국가 및 기업에 치명적인 피해를 끼치고 있다. 이에 정부는 2008년 7월 25일부터 지식경제부 산하 공공기관의 보안과 사고예방을 위하여 지식경제사이버안전센터를 운영하고 있다. 지식경제사이버안전센터는 보안관제센터로서 사이버공격 정보를 탐지 분석하여 즉시 대응 조치를 수행하고, 수집 탐지한 정보를 국가 사이버안전센터 및 회원기관과 공유한다. 또한 정보공유분석센터(ISAC, Information Sharing & Analysis Center)로서 전자적 제어 관리시스템을 포함한 주요정보통신기반시설에 대한 취약점분석 및 평가를 실시하고, 침해사고대응센터(CERT/CC, Computer Emergency Response Team/Coordination Center)로서 보안사고 예방활동 및 보안사고 대응서비스를 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 나날이 그 역할이 커지고 있는 지식경제사이버안전센터의 설립 목적 및 역할, 수행업무에 대한 서비스를 분석하고 문제점을 파악한 후에 개선 방안을 제시한다.
3.4 DDoS 사건과 농협 해킹사건 등으로 국가기관의 정보보호에 관한 중요성이 대두되고 있고, 정보보호 관련 법률이 국회에서 논의되고 있다. 하지만 국회사무처의 정보보호컨설팅 결과 61.2점으로 매우 낮게 평가 되었으며, H/W, S/W분야의 평가에서도 보안성이 취약한 것으로 나타났다. 본 논문은 입법지원 기관인 국회와 국회사무처의 네트워크와 컴퓨터 시스템 등에 대한 관리적, 기술적, 물리적 보안 요소에 대한 현황을 분석한다. 그리고 입법지원 기관이 갖추어야 할 네트워크와 시스템을 위한 물리적 네트워크 분리, DDoS 공격 대응, Virus 공격 대응, 해킹 공격 대응 및 중요 시스템 보안과 사이버침해대응센터를 위한 설계와 연구를 통해서 기밀성, 가용성, 무결성, 접근제어, 인증 등의 보안평가기준에 따라 분석을 한다. 본 연구를 통해 입법지원기관의 보안 강화를 위한 자료와 보안관련법 제정을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
기업이나 기관의 네트워크, 시스템에 침해사고 발생 시 신속한 대응과 예방활동을 펼치는 조직을 CERT(Computer Emergency Response Team)라고 한다. 국내 기업들 가운데 정보보호의 중요성을 깨닫고, IT 자산 보호의 일환으로 적지 않은 기업이 정보보호팀을 운영하고 있지만, 정작 CERT라는 이름을 내걸고 보안활동을 펼치는 기업은 그리 많지 않다. 그런 의미에서 지난해 개최된 정보보호대상에서 우수상을 차지한 현대정보기술은 국내에서 CERT라는 이름을 가진 몇 안 되는 기업 중 하나다.
최근 모바일 애플리케이션의 보급과 사용은 급속도로 확장되고 있으며, 이 과정에서 모바일 애플리케이션의 보안이 새로운 문제로 대두되고 있다. 일반적인 소프트웨어의 안전성은 시큐어 코딩을 통해 개발 단계에서 부터 검증까지 체계적으로 이루어지고 있으나 모바일 애플리케이션의 경우는 아직 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 애플리케이션에 특화된 취약점 항목을 도출하고 이를 기반으로 취약점을 분석할 수 있는 취약점 분석기를 설계하고 구현한다. 취약점 목록은 CWE(Common Weakness Enumeration)와 CERT (Computer Emergency Response Team)를 기반으로 모바일 애플리케이션의 특징인 이벤트 구동방식을 한정하여 도출하였으며, 분석 도구는 동적 테스트를 통하여 애플리케이션 소스 내에 취약점이 존재하는지 검사한다. 또한 도출된 취약점 목록은 모바일 애플리케이션을 작성하는 프로그래머의 지침서로 활용 될 수 있다.
스마트폰이 대중화되면서 안드로이드 애플리케이션의 보안문제가 대두되고 있다. PC환경의 소프트웨어는 개발단계에서부터 시큐어코딩을 통해 안전성을 확보하고 있으나 안드로이드 애플리케이션의 경우는 연구가 더 필요한 상황이다. 본 논문에서는 CWE(Common Weakness Enumeration)의 취약점 분류 체계와 CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)의 공격 패턴 분류 체계와 CERT(Computer Emergency Response Team)의 취약점 발생 예방을 위한 정책들을 통해 안드로이드 애플리케이션의 최신화된 취약점 목록을 도출하고 카테고리별로 분류하여 취약점을 효율적으로 분석하는 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1554-1566
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2014
Cloud Computing allows application providers seamlessly scaling their services and enables users scaling their usage according to their needs. In this paper, using queuing game model, we present service scheduling schemes which are used in software as a service (SaaS). The object is maximizing the Cloud Computing platform's (CCP's) payoff via controlling the service requests whether to join or balk, and controlling the value of CCP's admission fee. Firstly, we treat the CCP as one virtual machine (VM) and analyze the optimal queue length with a fixed admission fee distribution. If the position number of a new service request is bigger than the optimal queue length, it balks. Otherwise, it joins in. Under this scheme, the CCP's payoff can be maximized. Secondly, we extend this achievement to the multiple VMs situation. A big difference between single VM and multiple VMs is that the latter one needs to decide which VM the service requests turn to for service. We use a corresponding algorithm solve it. Simulation results demonstrate the good performance of our schemes.
광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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