최근 개인정보보호법 제정으로 온라인 회원등록시 본인확인과정에 주민등록번호를 사용하지 않는 방안이 필요한 상황이다. 대부분의 웹사이트는 주민등록번호를 사용하지 않는 신원확인 방안으로 아이핀(i-PIN)을 사용하고 있다. 하지만, 아이핀의 경우 고정된 정보(아이디, 패스워드) 값만 탈취하면 개인정보유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 OTP를 이용하여 비연결성을 보장하는 신원 확인할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 웹사이트 회원가입시 아이디, 패스워드 같이 일관된 정보를 사용하지 않고, 웹사이트마다 각기 다른 정보로 회원가입을 하기 때문에 개인정보보호에 활용 가치가 높을 것이다.
Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.
공공의 서버를 통한 자료의 공유는 사용자들의 편리성을 증가시킨 반면 저장된 데이터에 대한 접근통제 문제와 신뢰할 수 없는 서버에 대한 사용자들의 프라이버시 노출 문제 등의 새로운 문제를 야기한다. 다자간 환경에서 사용자 프라이버시를 보장하면서도 사용자간의 데이터 공유를 하기 위해서 키워드 검색이 가능한 암호화 방식이 사용된다. 특히, 이런 다자간 환경에서는 탈퇴한 사용자들이 더 이상 키워드 검색이나 저장된 데이터를 접근할 수 없도록 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 고려해야 한다. 하지만 기존의 다자간 환경에서 제안된 키워드 검색 암호화 방식은 탈퇴한 사용자가 정당한 사용자와 서버가 통신하는 암호화 메시지를 보고서 공유 데이터를 복구할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이런 문제점들을 해결한 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 보장하는 키워드 검색기법이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3826-3851
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2016
With traditional data storage solutions becoming too expensive and cumbersome to support Big Data processing, enterprises are now starting to outsource their data requirements to third parties, such as cloud service providers. However, this outsourced initiative introduces a number of security and privacy concerns. In this paper, homomorphic encryption is suggested as a mechanism to protect the confidentiality and privacy of outsourced data, while at the same time allowing third parties to perform computation on encrypted data. This paper also discusses the challenges of Big Data processing protection and highlights its differences from traditional data protection. Existing works on homomorphic encryption are technically reviewed and compared in terms of their encryption scheme, homomorphism classification, algorithm design, noise management, and security assumption. Finally, this paper discusses the current implementation, challenges, and future direction towards a practical homomorphic encryption scheme for securing outsourced Big Data computation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4576-4598
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2018
In big data age, flexible and affordable cloud storage service greatly enhances productivity for enterprises and individuals, but spontaneously has their outsourced data susceptible to integrity breaches. Provable Data Possession (PDP) as a critical technology, could enable data owners to efficiently verify cloud data integrity, without downloading entire copy. To address challenging integrity problem on multiple clouds for multiple owners, an identity-based batch PDP scheme was presented in ProvSec 2016, which attempted to eliminate public key certificate management issue and reduce computation overheads in a secure and batch method. In this paper, we firstly demonstrate this scheme is insecure so that any clouds who have outsourced data deleted or modified, could efficiently pass integrity verification, simply by utilizing two arbitrary block-tag pairs of one data owner. Specifically, malicious clouds are able to fabricate integrity proofs by 1) universally forging valid tags and 2) recovering data owners' private keys. Secondly, to enhance the security, we propose an improved scheme to withstand these attacks, and prove its security with CDH assumption under random oracle model. Finally, based on simulations and overheads analysis, our batch scheme demonstrates better efficiency compared to an identity based multi-cloud PDP with single owner effort.
새로운 기술이 개발 됨에 따라, 랜섬웨어를 만들어 주는 AI 기술 등장과 같은 새로운 보안 위협도 증가되고 있다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 XDR와 같은 신규 보안장비가 개발되었지만, 단일 보안장비 환경이 아닌 다양한 보안장비를 함께 사용하는 경우 필수 데이터 식별 및 분류를 위해 수많은 정규표현식을 만들어야 하는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 보안장비 사용 환경에서 인공지능 기반 개체명 인식 기술을 도입하여 위협 정보 식별을 위한 필수 정보 식별 방안을 제안한다. 보안장비 로그 데이터를 분석하여 필수 정보를 선정한 뒤, 정보의 저장 포맷과 인공지능을 활용하기 위한 태그 리스트를 정의하였고, 인공지능을 이용한 개체명 인식 기술을 통해 필수 데이터 식별 및 추출 방안을 제안한다. 다양한 보안장비 로그 데이터와 23개의 태그 기반 개체명 인식 시험 결과 태그별 f1-score의 가중치 평균이 Bi-LSTM-CRF는 0.44, BERT-CRF는 0.99의 성능을 보인다. 향후 정규표현식 기반의 위협 정보 식별·추출 방안과 인공지능 기반의 위협 정보 식별·추출 방안을 통합하는 프로세스를 연구하고 신규 데이터 기반으로 프로세스를 적용해 볼 예정이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.83-90
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2022
Traditional Cloud Computing would be unable to safely host IoT data due to its high latency as the number of IoT sensors and physical devices accommodated on the Internet grows by the day. Because of the difficulty of processing all IoT large data on Cloud facilities, there hasn't been enough research done on automating the security of all components in the IoT-Cloud ecosystem that deal with big data and real-time jobs. It's difficult, for example, to build an automatic, secure data transfer from the IoT layer to the cloud layer, which incorporates a large number of scattered devices. Addressing this issue this article presents an intelligent algorithm that deals with enhancing security aspects in IoT cloud ecosystem using butterfly optimization algorithm.
기존 데이터 은닉은 대용량 멀티미디어 파일에 데이터를 삽입하는 방식으로 이루어졌다. 하지만 최근 Microsoft Office 2003 이하 버전 제품의 문서파일은 구조가 파일시스템과 유사하여 데이터 은닉이 비교적 용이해 커버데이터(Cover data)로 사용되고 있다. 데이터가 은닉된 문서파일을 MS Office 프로그램으로 실행할 경우 은닉 사실을 모르는 사용자는 은닉 데이터를 눈으로 쉽게 확인할 수 없다. 이에 본 논문에서는 Microsoft Office 2003 이하 버전과 한컴오피스 문서파일에서 사용되는 복합문서 파일 이진형식(Compound File Binary Format) 파일 포맷 구조를 분석하여 데이터 삽입이 가능한 공간을 살펴보고 이를 탐지하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
Mohammed Abdul Majeed;Rossilawati Sulaiman;Zarina Shukur
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.170-191
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2024
The transmission of confidential data using cover media is called steganography. The three requirements of any effective steganography system are high embedding capacity, security, and imperceptibility. The text file's structure, which makes syntax and grammar more visually obvious than in other media, contributes to its poor imperceptibility. Text steganography is regarded as the most challenging carrier to hide secret data because of its insufficient redundant data compared to other digital objects. Unicode characters, especially non-printing or invisible, are employed for hiding data by mapping a specific amount of secret data bits in each character and inserting the character into cover text spaces. These characters are known with limited spaces to embed secret data. Current studies that used Unicode characters in text steganography focused on increasing the data hiding capacity with insufficient redundant data in a text file. A sequential embedding pattern is often selected and included in all available positions in the cover text. This embedding pattern negatively affects the text steganography system's imperceptibility and security. Thus, this study attempts to solve these limitations using the Part-of-speech (POS) tagging technique combined with the randomization concept in data hiding. Combining these two techniques allows inserting the Unicode characters in randomized patterns with specific positions in the cover text to increase data hiding capacity with minimum effects on imperceptibility and security. Format-preserving encryption (FPE) is also used to encrypt a secret message without changing its size before the embedding processes. By comparing the proposed technique to already existing ones, the results demonstrate that it fulfils the cover file's capacity, imperceptibility, and security requirements.
빅데이터 시대를 맞아 정보보호위협이 급증하고 있어 데이터의 안정성 확보와 보안 관리가 더욱 중요해지고 있다. 데이터 백업은 데이터의 손상과 유실을 방지하기 위한 궁극적인 방법이므로 정보보호위협을 고려한 데이터백업 운영방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정보보호위협으로 인한 정보자산의 손실 비용과 데이터 백업에 소요되는 비용을 고려한 경제성분석 모형을 개발한다. 주기적인 차분백업과 한번의 일괄백업으로 구성된 백업정책을 운영하는 정보시스템에서 정보보호위협의 발생 및 이에 따른 경제적 피해를 확률모형으로 모델링하고 경제성분석에 필요한 비용관련 성능지표를 유도한다. 백업비용, 데이터 복구비용, 유실비용을 고려한 비용구조 하에서 시스템 평균 비용을 분석하고 수치 예를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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