• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.592-596
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• 2002

DTD는 XML 문서에 표현될 자료의 의미를 정의한 메타 데이터라고 할 수 있다. 따라서 DTD 정보가 손상될 경우 이 정보를 기반으로 한 XML 문서의 보안은 심각한 문제점을 가지게 된다. 본 연구에서는 XML 문서의 송수신 과정에서 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD 에도 전자 서명을 첨부하는 방법을 제안하였다. 먼저 DTD파일을 끝까지 읽으면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행한다. 수행 후 이를 개인 키와 합성하여 전자 서명을 생성한다. 전자 서명 시 메시지 다이제스트 과정에서 바꿔 순서에 대해서는 검사하지 못하기 때문에 전혀 다른 다이제스트 값을 생성하는 문제가 발생되는데, 이것은 표준화된 구조와 문서에 대한 트리구조를 구현할 수 있는 DOM을 이용하여 DTD의 전자 서명을 생성하는 방법으로 해결하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.189-196
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• 2020

일반적으로 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일은 복구가 어렵다. 특히 멀티미디어 파일은 파편화 가능성이 크고 높은 엔트로피를 가지고 있으므로 현재 시그니처 기반의 카빙으로는 복구하는 것이 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 파편화된 파일에 대한 연구가 진행되고 있지만 멀티미디어 파일에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 시그니처(Signature)와 파일 메타정보가 없는 파편화된 멀티미디어 파일의 타입을 분류하는 연구이다. 파일 타입에 따라 특정 바이트 값의 빈도 차이를 통해 각 파일 타입의 특징값을 추출하며, 그에 맞는 Gray-Scale 테이블을 설계하고 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 이용하여 JPG, PNG, H.264, WAV 총 4가지 멀티미디어의 파일 타입을 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문을 통해 시그니처와 파일 메타정보가 없는 파편화된 파일 타입의 분류 연구를 촉진하여 다양한 파일의 복구 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1379-1386
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• 2017

As the Internet of Things evolves, various IoT services are provided. IFTTT is an abbreviation for If This Then That and refers to a service that links different web-based services. This paper proposes a system that generates and manages rules that combine the possibility of IFTTT service and the real-time event processing according to the concept of IoT service. Conventional database-based data processing methods are burdened to process a lot of data of IoT devices coming in real-time. The IoT device's data can be classified into formal data such as the amount of power, temperature value and position information, and informal data such as video or image data. Thus, this system classifies the data stream of IoT devices coming in real-time using the CEP engine Esper into a file signature table, classifies the formal/informal data, and shows the condition of the device data defined by the user and the service to be provided by applying the service.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.1080-1083
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• 2005

DTD는 XML 문서에 표현될 자료의 의미를 정의한 메타 데이터라고 할 수 있다. 따라서 DTD 정보가 손상될 경우 이 정보를 기반으로 한 XML 문서의 보안은 심각한 문제점을 가지게 된다. 본 연구에서는 XML 문서의 송수신 과정에서 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD 에도 전자 서명을 첨부하는 방법을 제안하였다. 먼저 DTD파일을 끝까지 읽으면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행한다. 수행 후 이를 개인 키와 합성하여 전자 서명을 생성한다. 전자 서명 시 메시지 다이제스트 과정에서 바뀐 순서에 대해서는 검사하지 못하기 때문에 전혀 다른 다이제스트 값을 생성하는 문제가 발생되는데, 이것은 표준화된 구조와 문서에 대한 트리 구조를 구현할 수 있는 DOM을 이용하여 DTD의 전자 서명을 생성하는 방법으로 해결하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.722-727
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• 2007

본 논문에서는 XML을 기반으로 한 처방전 전송 시스템을 제안하고, XML/DTD의 암호화를 위하여 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD에 전자서명을 첨부하는 방법을 사용함으로써 보다 안전한 처방전 전송시스템을 구축하고자 한다. 처방전 DTD는 앞서 살펴본 처방전의 각 구성요소에 따라 처방전 정보, 환자 정보, 의료기관 정보, 처방내역 정보, 조제내역 정보 엘리먼트를 정의하고 그 하위에 정보 전송에 따른 정보를 관리하기 위한 하위 엘리먼트를 정의하였다. 안전한 처방전 전송을 위하여 DTD 파일을 읽어 들이면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행하고 이를 개인키와 합성하여 전자 서명을 생성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1777-1782
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• 2004

본 논문에서는 XML을 기반으로 한 처방전 전송 시스템을 제안하고, XML/EDI의 암호화를 위하여 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD에 전자 서명을 첨부하는 방법을 사용함으로써 보다 안전한 처방전 전송 시스템을 구축하고자 한다. 처방전 DTD는 앞서 살펴본 처방전의 각 구성요소에 따라 처방전 정보, 환자 정보, 의료기관 정보, 처방내역 정보, 조제내역 정보 엘리먼트를 정의하고 그 하위에 정보 전송에 따른 정보를 관리하기 위한 하위 엘리먼트를 정의하였다. 안전한 처방전전송을 위하여 DTD파일을 읽어 들이면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행하고 이를 개인키와 합성하여 전자 서명을 생성한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.103-106
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• 2023

코로나 팬데믹 사태로 인해 업무환경이 재택근무를 하는 환경으로 바뀌고 악성코드의 변종 또한 빠르게 발전하고 있다. 악성코드를 분석하고 백신 프로그램을 만들면 새로운 변종 악성코드가 생기고 변종에 대한 백신프로그램이 만들어 질 때까지 변종된 악성코드는 사용자에게 위협이 된다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 악성파일 여부를 예측하는 방법을 제시하였다. 일반적인 악성코드의 구조를 갖는 Portable Executable 구조 파일을 파이썬의 LIEF 라이브러리를 사용하여 Certificate, Imports, Opcode 등 3가지 feature에 대해 정적분석을 하였다. 학습 데이터로는 정상파일 320개와 악성파일 530개를 사용하였다. Certificate는 hasSignature(디지털 서명정보), isValidcertificate(디지털 서명의 유효성), isNotExpired(인증서의 유효성)의 feature set을 사용하고, Imports는 Import Address Table의 function 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. Opcode는 tri-gram으로 추출하여 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. 테스트 데이터로는 정상파일 360개 악성파일 610개를 사용하였으며 Feature set을 사용하여 random forest, decision tree, bagging, adaboost 등 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 성능을 비교하였고, bagging 알고리즘에서 약 0.98의 정확도를 보였다.