인터넷뱅킹과 전자지불거래는 인터넷을 이용한 개인의 경제적 행동 중 매우 중요하고 민감한 내용이다. 핀테크와 관련한 해킹 및 도용이 발생할 경우 사용자의 직접적 금전피해로 이어지므로 이러한 사고를 막기 위해 적극적 방법들이 사용되고 있으며, 특히 이상금융거래탐지시스템(FDS)은 전자지불거래시의 위험률을 도출하고 도용을 탐지한다. 전자지불과 같은 상거래의 경우 스마트폰의 상태, 물품과 매장의 종류, 구매자의 위치 등 프로파일링에 따라 위험률을 도출하고 있다. 본 논문에서는 이러한 전자지불거래에 있어서 기존의 물리적 위치에 의한 것이 아닌 사용자의 상대적 위치에 의한 위험률 도출 방법을 제안하고자 한다. GPS 주소나 IP 경로주소와 같은 정보를 활용하는 절대위치와 달리, 상대위치는 무선랜 환경을 감지하여 무선 AP의 ID 및 MAC 주소를 이용한 각 개인의 상대위치 정보를 활용하며, 각 개인의 특성을 감안한 상대적 디지털 환경을 누적 감지하는 방법을 통해 전자지불거래를 검증하여 위험률을 도출하는 방법이다. 절대위치의 경우 국적이나 주소 등의 정적 데이터 수집을 통하여 아이디를 도용할 수 있는 약점이 있는 반면, 상대위치의 경우 연관된 디지털 정보의 모사가 쉽지 않아 이로 인한 보안상의 이득을 얻게 된다.
최근 환경기반 인증 기술로 사용자의 로그인 히스토리를 계정도용 또는 정상 로그인으로 분류한 후 사용자별로 통계모델을 만들어 사용자를 인증하는 Reinforced authentication이 제안되었다. 하지만 Reinforced authentication은 사용자가 과거에 계정도용을 당한 적이 없으면 공격을 당할 가능성이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 기계학습 알고리즘을 이용하여 사용자 환경정보와 타인의 환경정보를 함께 학습시켜 2-Class 사용자 모델을 만드는 무자각 인증 기술을 제안한다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 위해 목표 사용자에 대해 아무 정보도 없는 무 지식 공격자와 목표 사용자에 대해 한 가지의 정보만 알고 있는 정교한 공격자에 대한 Evasion Attack을 실험하였다. 무 지식 공격자에 대한 실험 결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 1.0과 0.998로 측정되었으며, 정교한 공격자에 대한 실험결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 0.948과 0.998로 측정되었다.
국가연구개발 사업을 계획하고 관리하는 기관에서는 연구개발비 오 남용 및 부정 집행을 방지하기 위하여 다양한 대책을 마련하여 시행하고 있으나 연구개발비의 오 남용을 방지하는 데는 한계를 드러내고 있다[1,2]. 본 논문에서는 이상거래에 대한 사후 적발로 인한 연구개발비 오 남용을 방지하고자 연구개발비 집행계획 단계부터 정보를 수집하여 이상거래를 탐지할 뿐만 아니라 그 결과를 주관연구기관, 전문기관, 신용카드사 간의 상호 실시간 연동으로 공유하여 활용하도록 하였다. 이를 위해 데이터 품질진단 기법 중 연구개발 관련 규정 및 매뉴얼, Q&A, FAQ, 담당자 인터뷰 결과 등과 같은 다양한 정보로부터 업무규칙을 도출하는 아웃사이드인(Outside-In) 분석 방법을 이용하였다.
최근 기술의 발달과 산업의 변화를 통해 게임업계는 PC와 Mobile 그리고 Console game에서 서로 다른 플랫폼 유저가 함께 즐길 수 있는 크로스플레이를 지원하여 재미를 극대화 하고 있다. 크로스플레이를 통해 플랫폼의 경계가 없어지면 기존의 보안이 일정수준 이상 유지되었더라도 새로운 서비스로 인해 예상치 못한 보안위협이 발생 할 수 있다. 기존에 진행된 온라인 게임보안 연구는 PC와 Mobile환경에서 발생 가능한 부정행위 탐지가 대부분이지만 크로스플레이가 가능해짐에 따라 Console game에 대한 보안연구 역시 필요하다. 따라서 본 논문은 Console game 유저를 대상으로 크로스플레이를 즐길 때 발생 가능한 보안위협을 STRIDE와 LINDDUN 위협모델링을 활용하여 체계적으로 식별하고 국제공통평가기준을 활용해 보안요구사항 도출하여 크로스플레이에 대한 평가 기준을 제시한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.312-318
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2021
Lack of knowledge and digital skills is a threat to the information security of the state and society, so the formation and development of organizational culture of information security is extremely important to manage this threat. The purpose of the article is to assess the state of information security of the state and society. The research methodology is based on a quantitative statistical analysis of the information security culture according to the EU-27 2019. The theoretical basis of the study is the theory of defense motivation (PMT), which involves predicting the individual negative consequences of certain events and the desire to minimize them, which determines the motive for protection. The results show the passive behavior of EU citizens in ensuring information security, which is confirmed by the low level of participation in trainings for the development of digital skills and mastery of basic or above basic overall digital skills 56% of the EU population with a deviation of 16%. High risks to information security in the context of damage to information assets, including software and databases, have been identified. Passive behavior of the population also involves the use of standard identification procedures when using the Internet (login, password, SMS). At the same time, 69% of EU citizens are aware of methods of tracking Internet activity and access control capabilities (denial of permission to use personal data, access to geographical location, profile or content on social networking sites or shared online storage, site security checks). Phishing and illegal acquisition of personal data are the biggest threats to EU citizens. It have been identified problems related to information security: restrictions on the purchase of products, Internet banking, provision of personal information, communication, etc. The practical value of this research is the possibility of applying the results in the development of programs of education, training and public awareness of security issues.
최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.
인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.
다공성 지류의 증거물은 문서위조, 유괴, 사기와 테러 등의 범죄현장에서 발견된다. 본 실험은 다공성 지류인 일반 프린트 용지와 신문지의 잠재지문 현출에 Ninhydrin, 1,8-diazafluoren-9-one (DFO) 그리고 Iodine fuming의 효과를 평가하고 지류에 따른 적절한 방법을 확인하고자 하였다. 일반 프린트 용지의 경우 Ninhydrin과 DFO의 처리보다 Iodine fuming법으로의 처리가 현출효율이 증대되었다. 신문지의 경우 Iodine fuming 법으로의 현출이 효과적이었으며 DFO로의 재처리와 blue light 광원에서 orange red filter의 사용으로 현출의 증가를 보였다. 또한 현출영상의 개선을 위해 Digital Imaging System(DIS)를 이용한 결과 효율의 증가를 확인할 수 있었다.
모바일 기기의 발달은 삶의 여유를 가지도록 만들었지만 그 반대편에서는 이를 금융범죄의 대상으로 간주하고 공격하는 세력들이 나타나게 되었다. 스마트폰을 대상으로 하는 범죄 중에서 금융관련 범죄는 스미싱, 피싱, 파밍, 보이스 피싱 등이 있으며, 특히 모바일의 특성상 문자메시지를 이용한 스미싱이 많이 증가되고 있는 현상이다. 스미싱은 스마트폰 사용자가 급증해 짐으로 인하여 발생하는 신종범죄로서, 그들의 범죄방식도 기존의 사기행위에서 벗어나 악성 앱을 제작하는 등 그 수법이 고도화되어가고 있으며, 특히 관련법의 허점을 이용하기 때문에 외국서버를 이용하는 등의 방법을 통하여 발생시키고 있다. 스미싱 공격으로부터 안전하게 개인과 기업 및 국가의 자산이 보호되기 위해서는 사후적인 대응보다는 사전적인 예진이 더욱 중요하다. 이를 위해서는 스미싱 공격을 사전에 감지하고 차단할 수 있는 프로그램을 개발하고 배포하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 현재 배포되고 있는 차단앱의 종류와 차단과정을 조사하고 감지설정을 적용한 차단앱의 평가방법을 제시한다.
기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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