온라인 비즈니스의 활성화와 인터넷 모바일 기기의 발달을 통해, 불특정 다수의 민감한 사용자 데이터가 쉽게 노출 되고 있고, 개방된 비즈니스 환경에서 최근 민감한 개인정보의 유출 이슈가 자주 언급되면서 그 중요도 측면에선 데이터베이스의 보안기술의 도입은 기업의 최우선 과제가 되고 있다. 2011년 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정 이를 다양한 산업 군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 민감한 개인의 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 데이터베이스 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안기술을 확보하기 위한 방안을 보안 아키텍처의 기술적인 측면에서의 구분과 보안 솔루션 도입 시 고려가 되어야 하는 아키텍처와 기능적인 부분들에 대해 본 논문은 제시하였다.
개인 정보 유출 사례가 빈번해짐에 따라 개인정보보호에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 개인 정보를 수집해야 하는 대다수 애플리케이션은 민감한 정보를 암호화하여 저장하는 방식을 취하고 있다. 특히 사용자의 흔적이 가장 많이 기록되는 인스턴트 메신저는 대화 내용 등을 암호화하지 않는 경우를 찾는 것이 더 어렵다. 하지만 개인 정보 암호화는 디지털 포렌식 수사 관점에서 안티 포렌식에 해당하므로, 이를 증거로 활용하기 위해서 메신저 애플리케이션 데이터 복호화 연구는 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인스턴트 메신저인 말랑말랑 톡카페 애플리케이션의 데이터베이스 암호화 과정을 분석하여 암호화 키 생성 과정에 존재하는 취약점을 밝혀낸다. 이는 암호화된 데이터베이스를 복호화해내는데 치명적으로 작용하여, 이를 토대로 실제 사용 가능한 복호화 방안을 제시한다. 또한, 복호화를 통해 얻은 데이터베이스에서 포렌식적으로 의미 있는 데이터를 분류한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2237-2253
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2017
For the existing security problem based on Fuzzy Vault algorithm, we propose a cancelable fingerprint template encryption scheme in this paper. The main idea is to firstly construct an irreversible transformation function, and then apply the function to transform the original template and template information is stored after conversion. Experimental results show it effectively prevents the attack from fingerprint template data and improves security of the system by using minutiae descriptor to encrypt abscissa of the vault. The experiment uses public FVC2004 fingerprint database to test, result shows that although the recognition rate of the proposed algorithm is slightly lower than the original program, but the improved algorithm security and complexity are better, and therefore the proposed algorithm is feasible in general.
순서노출암호(order-revealing encryption)는 암호화된 데이터에서 효율적인 범위 검색(range query)을 가능하게 하는 암호 기술로 IoT(internet of things), 스마트 제조(smart manufacturing), 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 등 수집 데이터가 경쟁력으로 직결되는 산업분야에서 중요한 보안 기술 중 하나로 주목받고 있다. 2015년 평문의 순서 정보 이외의 어떠한 추가 정보도 노출하지 않는 "이상적인 안전성(ideal-security)"을 만족하는 순서노출암호가 발표되었다. 하지만 구현 가능한 효율성을 제공하지 못하며, 기반을 두고 있는 multilinear maps의 안전성을 의심할만한 다양한 연구결과들이 발표되었다. 최근에는 이상적인 안전성을 우선으로 만족하기 보다는 실제 사용가능한 수준의 효율성 달성에 초점을 맞춘 보다 현실적인 기법들이 제안되고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 현재 가장 우수하다고 평가 받는 Lewi 등이 제안한 순서노출암호의 효율성을 분석하고, 동일한 안전성 대비 보다 짧은 암호문을 생성할 수 있는 설계 논리를 제시하여, 공간 복잡도 측면에서 보다 우수한 새로운 순서노출암호를 제안하고자 한다.
As cloud computing has become a widespread technology, malicious attackers can obtain the private information of users that has leaked from the service provider in the outsourced databases. To resolve the problem, it is necessary to encrypt the database prior to outsourcing it to the service provider. However, the most existing data encryption schemes cannot process a query without decrypting the encrypted databases. Moreover, because the amount of the data is large, it takes too much time to decrypt all the data. For this, Programmable Order-Preserving Secure Index Scheme (POPIS) was proposed to hide the original data while performing query processing without decryption. However, POPIS is weak to both order matching attacks and data count attacks. To overcome the limitations, we propose a group order-preserving data encryption scheme (GOPES) that can support efficient query processing over the encrypted data. Since GOPES can preserve the order of each data group by generating the signatures of the encrypted data, it can provide a high degree of data privacy protection. Finally, it is shown that GOPES is better than the existing POPIS, with respect to both order matching attacks and data count attacks.
공공기관 및 기업의 빅데이터 플랫폼 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화는 필수적인 요소이나 실제 빅데이터 워크로드를 고려한 암호화 알고리즘에 대한 성능 검증 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 몽고 DB(MongoDB) 환경에서 데이터와 노드를 추가하여 빅데이터의 6가지 워크로드별로 AES, ARIA, 3DES별로 성능 변화 추이를 분석하였다. 이를 통해 빅데이터 플랫폼 환경에서 각 워크로드 별 최적의 블록기반 암호 알고리즘이 무엇인지 확인하고, NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용하여 데이터와 노드 구성환경에서 다양한 워크로드별로 테스트를 통해 MongoDB의 성능을 고려한 최적화된 아키텍처를 제안한다.
최근에 개인정보 유 노출에 의한 프라이버시 침해로 인해 개인정보보호의 중요성은 나날이 증가하고 있으며, 이를 해소하기 위한 가장 효과적인 방안중의 하나로 데이터 암호화가 회자되고 있다. 그러나 현재의 데이터 암호화 방식은 시스템 성능 지연과 어플리케이션 변경 이슈로 인하여 실무에 보편화되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 최근에 화두가 되고 있는 데이터 암호화 관련 기술을 살펴보고, 어플리케이션 변경이 필요치 않는 Plug-In 방식의 데이터 암호화 솔루션으로 오라클 데이터베이스를 암호화할 때 성능에 미치는 영향을 실험하였다. 아울러 데이터 암호화시 데이터베이스 성능 저하 및 어플리케이션 변경을 최소화하는 데이터 암호화 기법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 분석하였다.
Network security should be first considered in a distributed computing environment with frequent information interchange through internet. Clear classification is needed for information users should protect and for information open outside. Basically proper encrypted database system should be constructed for information security, and security policy should be planned for each site. This paper describes access control, user authentication, and User Security and Encryption technology for the construction of database security system from network users. We propose model of network encrypted database security system for combining these elements through the analysis of operational and technological elements. Systematic combination of operational and technological elements with proposed model can construct encrypted database security system secured from unauthorized users in distributed computing environment.
본 연구는 안드로이드 환경에서 널리 사용되는 두 개의 보안 메신저인 Signal과 Telegram에 대한 디지털 포렌식 분석을 진행하였다. 현재 모바일 메신저가 일상생활의 중요한 역할을 하는 만큼, 이들 앱 내부의 데이터 관리와 보안성은 매우 중요한 이슈가 됐다. Signal과 Telegram은 그중에서도 사용자들 사이에서 높은 신뢰성을 받고 있는 보안 메신저로, 암호화 기술을 바탕으로 사용자들의 개인 정보를 안전하게 보호한다. 하지만 이러한 암호화된 데이터를 어떻게 분석할 수 있을지에 대해서는 아직까지 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Signal과 Telegram의 메시지 암호화와 안드로이드 디바이스 내 데이터베이스 구조 및 암호화 방식에 대하여 깊이 있는 분석을 진행하였다. Signal의 경우, 복잡한 알고리즘으로 인해 외부에서 접근하기 어려운 암호화된 메시지를 성공적으로 복호화 하여 내용을 확인할 수 있었다. 또한 두 메신저 앱의 데이터베이스 구조를 세밀하게 분석하여 해당 정보를 수시로 활용할 수 있는 폴더 구조 및 파일 형태로 정리하는 작업도 진행했다. 이렇게 분석한 정보를 바탕으로 보다 발전된 기술과 방법론을 적용함으로써, 앞으로 더욱 정확하고 세밀한 디지털 포렌식 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이 연구가 Signal과 Telegram 같은 보안 메신저에 대한 이해를 높이는 데 도움을 주며, 이로 인해 개인 정보 보호와 범죄 예방 등 여러 측면에서의 활용 가능성이 열릴 것으로 예상된다.
최근 개인정보 유출 사건과 관련된 사고가 사회적 이슈가 되고 있다. 민감한 개인정보를 암호화하여 데이터를 보호한다면 정보 유출이 확실히 줄어들 것이다. 본 논문에서는 데이터 보호를 위한 기존의 연구 방법을 분석하고, 블룸필터 방식에 버킷을 혼합한 복합적인 방법으로 민감한 정보를 암호화하기 위하여 제안하였다. 가장 많이 사용되는 튜플 암호화 방식에 버킷인덱스 방식을 적용한 방식이다. 이 방식은 버킷정보로 인하여 데이터의 분포가 노출된다는 단점을 가진다. 이러한 버킷인덱스 방식의 데이터 노출 특성을 방지하기 위하여, 본 논문에서는 버킷인덱스와 블룸필터를 적용한 복합적인 암호화방식을 제안한다. 제안된 방식의 특징은 데이터의 노출을 방지할 뿐 아니라 데이터베이스의 검색성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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