일반적인 RFID 시스템에서는 백-엔드 데이터베이스 내에 저장되어 있는 대량의 태그 정보들이 암호화되어 있지 않고 평문형태로 저장되어 있다. 이로 인해 외부 해커뿐만 아니라 내부 공격자들에 의해서 태그의 기밀 정보가 쉽게 유출될 수 있다. 만약 태그와 관련된 중요한 정보들이 노출된다면 심각한 프라이버시 침해 문제를 유발시킬 수 있다. 최근 DB 보안에 관한 연구가 중요한 보안 이슈로 대두되고 있음에도 불구하고, RFID 시스템에서의 DB 보안은 전혀 고려되지 않고 있다. RFID 시스템 환경에서 DB 보안 기법을 적용하여 태그 데이터를 암호화하여 백-엔드 데이터베이스 내에 저장한다면 위와 같은 프라이버시 침해와 정보보안 문제를 예방할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 RFID 시스템의 백-엔드 데이터베이스에 저장할 태그 식별자와 비밀키를 안전한 DB 비밀키를 사용하여 XOR 연산 기반 암호화 및 복호화하는 안전하고 효율적인 DB 보안 및 인증 기법 (S-DB)을 제안한다. 결론적으로 제안한 S-DB 보안 가법은 RFID 시스템 환경의 DB 보안에 적합한 더욱 강력한 보안성과 효율성을 제공할 수 있다.
업무효율 향상을 위해 중소기업에서의 정보시스템 사용이 대중화 되면서 초기 대기업을 중심으로 사용된 DBMS 활용이 중소기업 경쟁력을 강화시키는 데 중요한 촉매제 역할을 하고 있다. 그러나 정보시스템 및 DBMS 확산에 따라 보안사고와 같은 역기능도 함께 대두되면서 대기업에 비해 상대적으로 경영자원이 부족한 중소기업은 보안 시스템에 대한 투자가 미흡하여 DB보안 시스템을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업의 DBMS 사용에 따른 해킹 및 보안사고 위협들을 사전에 방지 할 수 있는 중소기업의 정보화 환경에 적합한 간략한 하드웨어 형태의 DB보안 어플라이언스를 설계하고자 한다.
본 논문에서는 기하급수적으로 증가하고 있는 개인 정보 유출로 인한 피해를 방지하기 위해 DB보안 방법을 제안한다. 제안된 보안 방법은 DB접근제어 영역과 DB암호화 영역으로 구분하며 영역별 기술 요소들을 분석하고 안정적인 DB보안 시스템 구축 시 필요한 사항들을 제시한다. 또한 기존의 영역별 DB보안 제품들을 분석하고 성능을 실험하여 결과를 분석한다. 성능을 실험한 결과, DB접근제어 방식은 네트워크 끝점에서 접근통제를 하기 때문에 기존 DBMS의 변경이 거의 필요 없으며 성능저하가 비교적 낮은 장점이 있는 반면 DB암호화 방식은 권한이 없는 경우 데이터 자체의 열람이 불가능하다는 장점이 있다. DB접근제어는 사전 차단이 미약하나 접속 로그 기록을 남겨 사후 추적으로 보완이 가능하다는 단점이 있으며 DB암호화 방식은 적용 가능한 DB종류가 한정적이며 시스템 부하로 성능이 저하될 뿐 아니라 시스템 구축 시 실패율이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 분석된 영역별 특징들이 향후 기관이나 기업에서 안정적인 DB 보안 시스템을 구축할 때 필요한 참고 자료가 되기를 기대한다.
오라클 DBMS의 8i버전에서는 암호화 모듈이 기본적으로 장착되어 있으나, 암호화 모듈은 성능저하가 야기되어 제한적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 인덱스검색, 객체관리 혼란, 암호화로 인한 심각한 DB성능 저하, 실시간 데이터 암호화 미지원 IP기반의 데이터 접근제어 미지원으로 인한 기술별로 DB 보안의 문제점을 분석한다. 그리고 DB 보안의 가용성을 향상시키기 위해 암호화기술의 대체수단인 DB Masking 기법을 활용한 종합적인 보안 프레임워크를 제안한다. 취약점 개선안으로 가상계정을 이용하여 보안등급별로 DB Masking 기준을 설정하고, 가상계정을 통한 사용자 인증과 SQL문의 사전, 사후 결재 및 무결성을 체크하고, 감사 로그로 수집하여 DB를 안전하게 관리 할 수 있는 방안으로 활용한다.
디지털 포렌식 조사를 회피하기 위한 안티포렌식이 발전하고 있는 가운데, 안티포렌식 행위를 찾아내기 위한 포렌식 방법들 또한 다각도로 연구되고 있다. 사용자 행위분석을 위한 여러 요소 중 응용프로그램의 아이콘 정보를 저장하고 있는 IconCache.db 파일은 디지털 포렌식 조사를 위한 의미 있는 정보들을 제공하고 있다. 본 논문은 IconCache.db 파일의 특성을 알아보고 안티포렌식에 대응할 수 있는 활용방안을 제시한다.
데이터보안(Data Security)이란 데이터 및 정보자산의 접근, 활용에 대한 적절한 인증과 권한의 감사를 위하여 보안정책 및 절차를 기획, 구축, 실행하는 것이다. 또한 내·외부 네트워크, 서버, 어플리케이션 등을 통해 서비스되는 데이터는 정보보호의 핵심 대상으로서 데이터베이스와 데이터의정보보안의 범주에서 DB와 DB내에 저장된 데이터의 보호에 특화하여 집중하는 것이라 할 수 있다. 이 연구에서는 데이터보안 인증체계와 미국의 연방보안관리법(FISMA)을 기반으로 한 적절한 데이터보안관리체계(DSMS, Data Security Management System) 모델 설계를 위한 기초연구를 진행한다. ISO27001, NIST의 Cybersecurity Framework 등 주요보안인증 제도를 살펴보고 또한 현재 개인 데이터 유출방지와 기업보안강화를 위한 보안플렛폼으로 구현된 데이터보안매니저 솔루션에 구현된 상태를 연구한다.
정보화 사회에서는 가계, 기업, 정보 등의 정보 활동의 주체들이 가진 정보자산은 데이타 베이스(이하DB)와 소프트웨어(S/W)로 대변할 수 있으며, 이중 DB는 정보화 사회의 기반시설의 하나라고 볼 수 있다. 특별히 통계DB는 각 주체들에게는 필수적인 정보를 갖고 있다. 금융자산의 정보, 국방에 관련된 병력, 장비, 군수물자등의 정보, 회계정보 뿐 아니라 인구센서스, 경제계획수립 등등의 다양한 분야에 이 통계 DB는 사용되고 있다. 이러한 통계DB는 기존의DB에서의 데이타의 저장, 관리, 추출 기능외에 통계적인 데이타의 분석기능이 요구되고 있다. 통계 처리를 위한 데이타베이스관리 시스템(DBMS, database management system)은 주로 기존의 DBMS 에 통계처리를 위한 기능을 추가하거나 통계를 위한 DB를 따로 구축하는 방법을 사용하고 있다. 따라서 일반적인 DB 보호 기술과 더불어 통계 의 환경을 이해하는 보호 기술이 요구되고 있다. 일반적으로 DB 를 보호하는 방법으로는 물리적인 보안(physical security)과 운영체계 보안(operating system security) 이 있으며, 이들과 함께 데이타 암호화(data encryption)의 방법을 사용하고 있다. DB 의 보안 방법에 관한 연구 중 George I. Davida 등에 의한 방법은 중국인의 나머지 정리(chinese remainder thorem)를 사용하는 암호화 알고리즘을 이용하여 레코드(record) 단위의 암호화를 하며, Khamis A. Omar등에 의한 방법은 읽기, 쓰기, 갱신의 3단계의 사용자 등급을 부여하여 DB 접근의 제약을 가하는 기능을 갖고 있다. 본고에서는 특히 그 중요성이 더해가고 있는 통계 의 일반적인 개념을 살펴보며, 특성 지향형 질의 모델(characteristic-specified query model)의 보호기술을 살펴본다. 특별히 본고는 통계 DB의 보호에 대한 일반적인 조사 연구로서 잘 알려진 사실들을 많은 참고 문헌과 더불어 소개하는 내용으로 통계 DB의 보호에 관한 새로운 연구 결과는 아니다.
최근 전자우편이나 해킹을 통한 피싱과 파밍 등 금융 사기가 많이 발생하고 있다. 이에 이러한 피해로부터 사용자의 경제적 손실 및 개인정보 보호를 위하여 웹 사이트 인증, 전자우편 인증 등의 연구가 진행되고 있다. 기존 인증 방법에서는 WBL (Website Black-List) DB를 사용하였는데, 피싱의 짧은 생명주기(life cycle)로 인해 WBL DB의 유효성은 떨어질 뿐만 아니라, 피싱 사건 발생 후 웹 사이트가 WBL DB에 등록되기 전까지는 확인 불가능하다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 WWL (Website White-List) DB를 이용한 연구가 진행 중이지만 아직은 미비한 편이다. 이에 본 논문에서는 기존의 WBL DB와 WWL DB를 이용한 방법이 가지고 있는 한계점을 극복하기 위해 WWL DB 항목을 정의하고, 이를 이용하여 웹사이트 보안 위험도를 정량화할 수 있는 웹사이트 위험도 산정 기법을 제안한다.
최근 데이터의 대용량화로 인해 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 빅데이터 처리를 위한 NoSQL DBMS에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 관계형 DBMS에 대한 디지털 포렌식 조사 기법은 활발히 연구되어 왔으나 최근 사용이 급증하고 있는 NoSQL DBMS에 대한 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 가장 많이 사용되고 있는 MongoDB에 대한 디지털 포렌식 조사 절차와 기법을 제안한다.
오늘날 인터넷 기술의 발전과 대중화와 함께 다양한 악성코드가 빠르게 제작, 유포되고 있다. 최근 빠르게 증가하는 악성코드를 신속하게 대응하기 위해 자동화된 분석 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동화된 악성코드 분석 결과로 생성되는 데이터는 안티바이러스 업체나 관련 기관 등에서 알려지지 않은 악성코드에 대응할 수 있는 시그니처를 생성하는데 활용된다. 따라서 저장되는 악성코드 분석 결과는 악성코드 사이의 행위와 특성 관계가 고려되어 저장되어야 한다. 즉, 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계가 필요하다. 본 논문에서는 악성코드의 대부분을 차지하는 PE를 대상으로 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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