• 융합보안논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.107-113
• /
• 2019

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.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.141-154
• /
• 2022

데이터 경제시대 속에서 활발한 데이터 유통환경을 조성하고자 다양한 정책들이 시행되고 있다. 국내에서는 공공주도 데이터 거버넌스 아래 금융데이터거래소의 출범을 시작으로 빅데이터 유통 플랫폼 형성과 데이터 거래가 시작되었다. 주요 데이터 선진국들의 경우, 오래전부터 데이터브로커 산업을 바탕으로 데이터 유통환경을 구축해왔고, 그로부터 산출되는 부가가치들을 통해 국가 데이터 경쟁력을 강화해왔다. 그런데 데이터브로커를 통해 이루어지는 활발한 데이터 유통의 이면에는 수많은 정보보호 이슈들이 존재하고, 이로 인해 다양한 프라이버시 문제와 국가 안보적 위협들이 발생하였다. 이러한 문제들은 국내 금융데이터 거래 과정에서도 충분히 발생할 수 있다. 본 연구에서는 데이터브로커로 인해 발생한 데이터 거래의 정보보호 이슈를 살펴보고, 정보보호의 관점에서 데이터 거래 시 고려해야 할 사항들을 도출하였다. 이후, 정보보호 고려사항들이 국내 금융데이터거래소 거래단계별 정보보호 정책에 잘 반영되어 있는지 검증해보았다. 이를 바탕으로 금융데이터거래의 정보보호 강화방안을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.301-314
• /
• 2013

IT기술의 발전은 기존의 컴퓨터 환경과 더불어 수많은 모바일 환경 및 사물 인터넷환경을 통해 사람의 삶을 편리하게 하고 있다. 이러한 모바일과 인터넷 환경의 등장으로 데이터가 급속히 폭증하고 있으며, 이러한 환경에서 데이터를 경제적인 자산으로 활용 가능한 Big Data 환경과 서비스가 등장하고 있다. 그러나 Big Data를 활용한 서비스는 증가하고 있지만, 이러한 서비스를 위해 발생되는 다량의 데이터에는 보안적 문제점이 있음에도 불구하고 Big Data의 보안성에 대한 논의는 미흡한 실정이다. 그리고 기존의 Big Data에 대한 보안적인 측면의 연구들은 Big Data의 보안이 아닌 Big Data를 활용한 서비스의 보안이 주를 이루고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 Big Data의 서비스 산업의 활성화를 위하여 Big Data의 보안에 대한 연구를 하였다. 세부적으로 AHP 기법을 활용한 Big Data 환경에서 보안관리를 위한 구성요소를 파악하고 그에 대한 우선순위를 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.706-715
• /
• 2014

It is used to lead to serious structural vulnerability of the system security of security-critical system when we have quickly developed software system according to urgent release schedule without appropriate security planning, management, and assurance processes. The Data Set and Provider of DataSnap, which is a middleware of Delphi XE2 of the Embarcadero Technologies Co., certainly help to develop an easy and fast-paced procedure, but it is difficult to apply security program and vulnerable to control software system security when the connection structure Database-DataSnap server-SQL Connection-SQL Data set-Provider is applied. This is due to that all kinds of information of Provider are exposed on the moment when DataSnap Server Port is sure to malicious attackers. This exposure becomes a window capable of running SQL Command. Thus, it should not be used Data Set and Provider in the DataSnap Server in consideration of all aspects of security management. In this paper, we study on the verification of the security vulnerabilities for Client and Server DataSnap in Dlephi XE2, and we propose a secure coding method to improve security vulnerability in the DataSnap server system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.693-696
• /
• 2013

정보보호시스템(Information protection system)기반의 IT 환경 구축이 보편화되면서 공공기관 및 기업체에서는 정보시스템 자원의 활용과 통합을 위한 하나의 필수적인 환경으로 인식하기 시작하였고, 클라우드 시스템(Cloud System), 클라우드 보안(Cloud Security), 빅데이터(Big Data), 빅데이터 보안(Big Data Security), 산업보안(Industry Security)등이 이슈화 되고 있다. 이러한 영향으로 인해 정보보호시스템(Information protection system) 구축에 따른 내외부적인 보안 위협요소 분석과 대응방안 수립하고자 한다. 본 논문에서는 정보보호시스템(Information protection system) 도입에 따른 여러 가지 보안 위협요소를 알아보고 특히 산업보안적인 측면과 내외부 보안위협요소에 관한 측면을 조명하여 대응방안 수립에 관한 기반 지식을 제공하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권7호
• /
• pp.43-55
• /
• 2021

The amount of Big Data generated from multiple sources is continuously increasing. Traditional storage methods lack the capacity for such massive amounts of data. Consequently, most organizations have shifted to the use of cloud storage as an alternative option to store Big Data. Despite the significant developments in cloud storage, it still faces many challenges, such as privacy and security concerns. This paper discusses Big Data, its challenges, and different classifications of security and privacy challenges. Furthermore, it proposes a new classification of Big Data security and privacy challenges and offers some perspectives to provide solutions to these challenges.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권3호
• /
• pp.364-374
• /
• 2022

Health information systems (HIS) are facing security challenges on data privacy and confidentiality. These challenges are based on centralized system architecture creating a target for malicious attacks. Blockchain technology has emerged as a trending technology with the potential to improve data security. Despite the effectiveness of this technology, still HIS are suffering from a lack of data privacy and confidentiality. This paper presents a blockchain-based data storage security architecture integrated with an e-Health care system to improve its security. The study employed a qualitative research method where data were collected using interviews and document analysis. Execute-order-validate Fabric's storage security architecture was implemented through private data collection, which is the combination of the actual private data stored in a private state, and a hash of that private data to guarantee data privacy. The key findings of this research show that data privacy and confidentiality are attained through a private data policy. Network peers are decentralized with blockchain only for hash storage to avoid storage challenges. Cost-effectiveness is achieved through data storage within a database of a Hyperledger Fabric. The overall performance of Fabric is higher than Ethereum. Ethereum's low performance is due to its execute-validate architecture which has high computation power with transaction inconsistencies. E-Health care system administrators should be trained and engaged with blockchain architectural designs for health data storage security. Health policymakers should be aware of blockchain technology and make use of the findings. The scientific contribution of this study is based on; cost-effectiveness of secured data storage, the use of hashes of network data stored in each node, and low energy consumption of Fabric leading to high performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
• /
• pp.256-259
• /
• 2013

Data and network security for e-Healthcare Systems are a primary concern due to the easiest deployment area accessibility of the sensor devices. Furthermore, they are often interacting closely in cooperation with the physical environment and the surrounding people, where such exposure increases security vulnerabilities in cases of improperly managed security of the information sharing among different healthcare organizations. Hence, healthcare-specific security standards such as authentication, data integrity, system security and internet security are used to ensure security and privacy of patients' information. This paper discusses security threats on e-Healthcare Systems where an attacker can access both data and network using masquerade attack. Moreover, an efficient and cost effective approach for countermeasures is discussed for the delivery of secure services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.73-81
• /
• 2017

In this paper, we propose an analysis framework to capture the trends of information security incidents and evaluate the security policy based on the incident analysis. We build a big data from news media collecting security incidents news and policy news, identify key trends in information security from this, and present an analytical method for evaluating policies from the point of view of incidents. In more specific, we propose a network-based analysis model that allows us to easily identify the trends of information security incidents and policy at a glance, and a cosine similarity measure to find important events from incidents and policy announcements.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제40권1_2호
• /
• pp.289-303
• /
• 2022

This article examines the multidimensional index extraction method of the disability social security system based on data mining. While creating the data warehouse of the social security system for the disabled, we need to know the elements of the social security indicators for the disabled. In this context, a clustering algorithm was used to extract the indicators of the social security system for the disabled by investigating the historical dimension of social security for the disabled. The simulation results show that the index extraction method has high coverage, sensitivity and reliability. In this paper, a multidimensional extraction method is introduced to extract the indicators of the social security system for the disabled based on data mining. The simulation experiments show that the method presented in this paper is more reliable, and the indicators of social security system for the disabled extracted are more effective in practical application.