전 세계적으로 사물인터넷(IoT) 기술이 주목을 받으면서 사물 인터넷 기반의 헬스케어, 스마트 시티, 농업, 국방 등의 다양한 서비스 개발이 진행되고 있다. 그러나, IoT를 적용한 헬스케어 서비스는 환자의 생체정보가 제3자에게 유출되어 환자의 생명을 위협하는 상황이 발생할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 생체정보를 제3자에게 유출되지 않으면서 센싱된 데이터 및 자원을 이용하여 치료/행정 처리의 시간 및 절차를 간소화하기 위한 위치추적 센서 기반의 IoT 헬스케어 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 위치 정보를 이용하여 병원내 의료진들이 환자의 위치를 실시간으로 확인하고 응급상황이 발생했을 경우에도 신속하게 대응할 수 있다. 또한, 병원 내 의료장비에도 위치추적 센서를 부착해 치료에 필요한 장비들의 위치도 즉각적으로 확인 가능하기 때문에 의료서비스의 시간 및 절차를 최소화할 수 있는 장점이 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
교육(education)과 기술(technology)의 융합이 강조되면서 에듀테크가 교육 현장에 적용되어 다양한 매체와 학습 상황 속에서 학습자 중심의 맞춤형 교육환경을 제공하고 있다. 본 논문에서는 사이버보안 교육 현장에서 사물인터넷 보안 교육을 위한 에듀테크 기반의 교육용 교구를 제작하기 위하여 하나의 보드(Board) 내에서 이중 MCU를 기반으로 공격과 방어가 각각 수행될 수 있도록 하드웨어를 설계하였으며, 사물인터넷의 다양한 센서를 활용하기 위하여 모듈형으로 설계하여 제시하였다. 교육측면에서 에듀테크를 활용한 사이버보안 교육은 실제 물리적인 교구를 활용함으로써 교육에 대한 호감을 키우고, 임베디드 하드웨어와 소프트웨어, 센서 네트워크 등 기존 교육에서 다루기 어려운 분야에 대한 보안 교육 환경을 간단하게 구성하기 위하여 IoT 보안 교육용 하드웨어 설계시 참고가 될 수 있도록 연구 제안한다.
최근 5세대 이동통신 시스템은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는, 이동통신 시스템에서 사물인터넷 시나리오를 지원하기 위해 파일럿 지원 기회적 전송 기반의 새로운 임의 접속 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임의 접속 절차 3단계에서 데이터 패킷을 전송할 때 다수 개의 상향링크 자원 중 하나의 자원을 임의로 선택하여 기회적 전송을 하는 동시에 데이터 복호를 위해 각 데이터 패킷에 다중화하는 상향링크 파일럿 신호 또한 임의로 선택하게 함으로써 패킷 충돌 확률을 획기적으로 낮추는 것을 주요 특징으로 한다. 확률 모델을 이용하여 패킷 충돌 확률 및 상향링크 자원 효율 관점에서 제안한 기법을 수학적으로 분석 하고, 모의실험을 통해 분석의 유효성을 확인하고 제안 기법의 우수성을 입증한다.
이동 Ad-hoc 무선망은 고정 라우터나 호스트, 무선 기지국에 관계없이 순수하게 무선기반의 인프라 구조로 구성된 망이다. 기존의 무선망 인프라는 기반 구축 비용이 많이 들고 기반구조가 파괴되었을 때 서비스 제공이 불가능한 단점이 있다. Ad-hoc 무선망은 이러한 단점을 보안하기 위해 라우팅 알고리즘을 구현하여 기존의 통신망보다 Ad-hoc 무선망을 이용하면 지진으로 인한 유 무선망의 통화단절 등을 막을 수 있고, 이동전화 품질서비스, 저렴한 가격, 떨어져 있는 동일 사업장내에서 무료 통화가 가능하여 이동통신 사업자에게 통신료를 지불할 필요가 없다. 본고에서는 이를 실현화 시킬 수 있는 알고리즘 개발과 시험을 통한 결과를 제시하고자 한다.
국방 통합 데이터센터(DIDC : Defense Integrated Data Center)의 설립으로 인력, 운영 비용 감소 및 효율적인 자원 관리가 가능해졌다. 그러나 4차 산업혁명과 더불어 미래의 전장에 추가될 드론, 로봇, IoT 등의 장비에서 나오는 수많은 전장의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하는 것이 현 체계를 통해서는 어려움이 있는 것이 사실이다. 따라서 이러한 점을 극복하기 위해 이동 통신 기술인 5G의 핵심 기술로 부상하고있는 네트워크 기술인 NFV와 SDN을 이용한 DIDC의 네트워크 체계에 대한 설계를 제안하고자 한다. 장비의 데이터 시트를 분석을 통해 장비마다 동일하게 존재하는 중복 기능을 하나의 VNF로 통합하여 트래픽을 처리한다면 에너지 효율성 증대 및 더욱더 효과적인 네트워크 관리가 가능할 것으로 판단한다.
DDoS 공격은 주요 정부기관 및 기업의 서비스 시스템 및 웹사이트를 마비시키는 사이버 공격의 수단으로 지속적으로 이용되고 있다. 최근에는 증폭기법을 이용한 DDoS 공격이 지속적으로 발생하고 있는데 공격의 특징상 다수의 정상적으로 동작하고 있는 서버들에서 공격 트래픽이 발생하므로 정상 트래픽과의 구분이 어렵고 수백 Gbps 이상의 대규모의 공격 트래픽을 발생시킬 수 있으므로 탐지를 하더라도 방어를 하는 것이 매우 어려운 상황이다. 그리고 공격에 이용되는 프로토콜들 중에서 SSDP, SNMP등 일부 프로토콜들은 IoT 장비들에서 널리 사용되는 프로토콜이기 때문에 앞으로 공격에 이용될 수 있는 서버들도 크게 증가할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 최근에 인터넷에 커다란 위협이 되고 있는 증폭 기법을 이용한 DDoS 공격들에 대해 이용되는 프로토콜별로 공격 기법을 분석한다. 또한, 공격에 효과적으로 대응하기 위해 공격을 방어하는 네트워크에 공격자가 존재하는 경우, 공격에 사용되는 서버가 존재하는 경우, 공격 대상이 존재하는 경우들로 나누어 각각의 상황에 취할 수 있는 대응 방법을 제안한다.
RFID는 무선 주파수를 이용하여 대상(물건, 사람 등)을 식별할 수 있는 기술로서 다양한 분야에서 사용 중에 있다. 과거 국방 분야에 RFID를 도입하려는 시도가 있었지만, 특수한 상황에서의 낮은 인식률 및 RFID가 가지는 여러 제한점들을 극복하지 못하여 국방 분야에 RFID를 확산시키는데 실패했다. 따라서 본 논문은 현재 미래의 중요 기술로 꼽히는 사물인터넷 기술을 적용하여 RFID의 제한점을 극복할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이를 이용하여 국방 보안에 활용 가능한 네 가지 시나리오(헬스케어 밴드와 RFID, 신원식별 및 이상현상 탐지, 출입제어, 기밀문서 관리)를 제안한다. 이와 더불어 각 기술의 효과적 국방 적용과 보안 수준의 향상을 위해서 RFID와 사물인터넷에 대한 기본 특성과 보안 요구사항을 분석한다. 본 논문에 제안된 시나리오 구현을 통하여 군 장병의 건강상태를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 출입 및 접근통제, 아군·적군 식별, 기밀 문서의 관리 등의 국방 보안 강화에 이바지 할 것으로 기대된다.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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