블록체인 기술은 일상생활을 비롯한 여러 산업 분야에서 활용도가 증가하고 있으며, 이는 분산원장 기술을 통하여 네트워크 참여자들 간의 거래 내역에 대한 정보의 무결성과 투명성을 보장한다. 무결성과 투명성을 보장하는데 가장 중요한 요소인 분산원장은 스마트 컨트랙트를 통하여 수정, 관리된다. 그러나, 스마트 컨트랙트 또한 블록체인 네트워크의 구성요소인 만큼 참여자들에게 투명하게 공개되고 있었으며 이로 인해 취약점이 쉽게 노출될 수 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 신뢰실행환경을 활용하여 기밀성을 보장하는 연구가 다양하게 진행되었으나, 실행된 스마트 컨트랙트의 무결성을 보장하기에는 어려움이 따른다. 해당 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 신뢰 실행환경내에서 실행되는 스마트 컨트랙트의 제어 흐름 무결성을 검증 함으로써 스마트 컨트랙트의 기밀성과 무결성을 동시에 제공하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 유출위협 탐지 연구에 활용되는 유출위협 데이터 셋의 한계점을 분석하고 현재의 문제를 극복하기 위해 보안솔루션을 활용하여 공개된 유출위협 데이터와 비교 분석한다. 이를 통해 유출위협 탐지에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 블록체인 기술을 사용하여 서로 다른 기관 및 기업 간 유출위협 정보를 안전하게 공유할 수 있는 시스템을 구현한다. 현재 연구원들에게 공개된 유출위협 데이터 셋에서 실제 사건을 기반으로 수집한 데이터 셋은 없다. 공개된 데이터 셋은 연구를 위해 임의로 만들어진 가상의 합성데이터로 학습모델로 사용 시 실제 환경에서의 많은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 개선하기 위해서 프라이빗 블록체인 설계하여 소속이 다른 기관끼리 안전한 정보공유를 위해 참여자 간 합의와 검증을 통해 신뢰성을 높이고 정보의 무결성과 정합성을 유지하는 방안을 도출하였다. 제시한 방법은 유출위협 수집기를 통해 데이터를 수집하고 블록체인 기반 공유 시스템을 통해 합성데이터가 아닌 실제 위협을 가했던 양질의 데이터 셋을 수집하여 현재의 유출위협 데이터 셋 문제를 해결하고 향후 내부자 유출위협 탐지 모델에 기여할 것으로 사료된다.
최근 허가형 블록체인 기반 프로젝트가 늘어남에 따라, 블록체인 솔루션과 여러 응용 프로그램을 개발하기 위한 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭을 도입하는 회사들이 많아지고 있다. 그러나 하이퍼레저 패브릭 네트워크 구성 시, 각 구성요소의 네트워크 지연 시간을 고려하지 않고 네트워크를 구성하면 트랜잭션 보증 시간이 늘어날 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼레저 패브릭 네트워크에서 각 구성요소 간 네트워크 지연 시간 차이를 고려하여 트랜잭션 보증 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 라우팅 테이블을 수정하여 네트워크 지연 시간 차이를 발생시켰고, 지연 시간과 트랜잭션 보증 시 걸리는 시간을 합산하여 트랜잭션 보증 시간을 측정하였다. 실험을 통해, 기존 방법의 트랜잭션 보증 시간보다 제안한 방법의 트랜잭션 보증 시간이 약 1/3 정도 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문은 스마트 그리드 환경에 사용되는 네트워크 기술의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위해 블록체인 기반의 LoRa 멀티홉 네트워크를 제안하고 구현한다. 스마트 그리드는 다양한 환경에 구축되어 운영되기 때문에 인터넷 인프라 구축이 불가능한 경우가 있다. 저자는 Flooding 라우팅 프로토콜을 사용한 멀티홉으로 LoRa 네트워크를 제안한다. 스마트 그리드 환경은 응용에 따라 다양한 전력망 프로토콜을 사용하는 독립적인 네트워크를 구성한다. 이는 네트워크마다 독립적인 인프라를 구축해야 한다는 문제가 있다. 이를 하나의 게이트웨이 장치가 다중 전력망 프로토콜을 지원하여 네트워크 통합이 가능한 방법을 구현한다. 마지막으로 스마트 그리드 환경에서 데이터의 무결성을 보장하기 위해 하이퍼레저 기반의 블록체인을 LoRa 네트워크에 적용하고 물리적으로 분산하여 보안성을 강화하였다. 세 가지 제안사항을 실제 테스트베드에 구축 후 실험을 통해 네트워크가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.958-979
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2023
Due to laws, regulations, privacy, etc., between 70-90 percent of providers do not share medical data, forming a "data island". It is essential to collaborate across multiple institutions without sharing patient data. Most existing methods adopt distributed learning and centralized federal architecture to solve this problem, but there are problems of resource heterogeneity and data heterogeneity in the practical application process. This paper proposes a collaborative deep learning modelling method based on the blockchain network. The training process uses encryption parameters to replace the original remote source data transmission to protect privacy. Hyperledger Fabric blockchain is adopted to realize that the parties are not restricted by the third-party authoritative verification end. To a certain extent, the distrust and single point of failure caused by the centralized system are avoided. The aggregation algorithm uses the FedProx algorithm to solve the problem of device heterogeneity and data heterogeneity. The experiments show that the maximum improvement of segmentation accuracy in the collaborative training mode proposed in this paper is 11.179% compared to local training. In the sequential training mode, the average accuracy improvement is greater than 7%. In the parallel training mode, the average accuracy improvement is greater than 8%. The experimental results show that the model proposed in this paper can solve the current problem of centralized modelling of multicenter data. In particular, it provides ideas to solve privacy protection and break "data silos", and protects all data.
ZAIN UL ABEDIN;Muhammad Shujat Ali;Ashraf Ali;Sana Ejaz
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.147-156
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2023
Electronic voting machines (EVMs) are replacing research ballots due to the errors involved in the manual counting process and the lengthy time required to count the votes. Even though these digital recording electronic systems are advancements, they are vulnerable to tampering and electoral fraud. The suspected vulnerabilities in EVMs are the possibility of tampering with the EVM's memory chip or replacing it with a fake one, their simplicity, which allows them to be tampered with without requiring much skill, and the possibility of double voting. The vote data is shared among all network devices, and peer-to-peer verification is performed to ensure the vote data's authenticity. To successfully tamper with the system, all of the data stored in the nodes must be changed. This improves the proposed system's efficiency and dependability. Elections and voting are fundamental components of a democratic system. Various attempts have been made to make modern elections more flexible by utilizing digital technologies. The fundamental characteristics of free and fair elections are intractability, immutability, transparency, and the privacy of the actors involved. This corresponds to a few of the many characteristics of blockchain-like decentralized ownership, such as chain immutability, anonymity, and distributed ledger. This working research attempts to conduct a comparative analysis of various blockchain technologies in development and propose a 'Blockchain-based Electronic Voting System' solution by weighing these technologies based on the need for the proposed solution. The primary goal of this research is to present a robust blockchain-based election mechanism that is not only reliable but also adaptable to current needs.
암호화폐로 분류될 수 있는 비트코인은 혁신적인 디지털 통화이자 블록체인 시스템의 시초이기에 다양한 업계의 주목을 받고 있다. 하지만 비트코인에 대한 연구가 진행되면서 여러가지 보안 취약점과 가능한 공격들이 분석되었다. 그 중 블록체인 데이터베이스의 투명성 때문에 발생하는 보안 문제는 블록체인 시스템이 다양한 분야에 적용되는 것을 방해한다. 이 취약점은 또 다시 참여 노드의 약한 익명성 문제와 거래 내역 공개로 인한 프라이버시 노출 문제로 분류될 수 있다. 최근 몇 년 동안 이러한 취약점들에 대한 여러 보완책이 개발되었다. 본 논문에서는 먼저 공개 블록체인, 사설 블록체인의 주요한 특징에 대하여 기술하고 프라이버시와 비연결성, 익명성 등 용어에 대해서도 설명한다. 또한 비트코인으로부터 파생되었으나 거래 데이터의 프라이버시 및 송수신자의 익명성 보호를 중점적으로 제공하는 3가지 공개 블록체인 플랫폼인 대시, Zcash, 모네로, 그리고 사설 블록체인 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭에서 적용하고 있는 프로토콜의 동작 원리를 분석한다. 추가적으로 적용된 기술들을 프라이버시 보호 기법과 익명성 보호 기법으로 상세히 분류하고 장단점을 분석하고, 또한 적용된 암호학적 기법들의 연산 속도를 바탕으로 플랫폼의 상대적 성능을 비교·분석한다.
최근 가짜뉴스가 무분별하게 확산되면서 가짜뉴스로 인한 경제적, 사회적 비용이 커지고 있다. 하루에 발생하는 가짜뉴스는 방대하며, 실제 뉴스기사를 악의적으로 재생산 또는 언론사를 사칭하는 방식으로 유포되고 있다. 이를 구분하기 위한 연구가 많으나, 공인된 뉴스 기사인지에 대한 신뢰성 입증과 관련된 연구 논문은 매우 적은 상황이다. 본 논문에서는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해 뉴스 플랫폼에 블록체인을 적용, 공인된 뉴스 제공자가 기사 내용에 대한 Fingerprint를 블록체인에 기록하여 공인된 기사 내용에 대한 신뢰성을 검증하는 방안에 대해 제안한다.
개인의 신원정보 보호에 대한 중요성이 높아지면서 개인이 직접 자신의 신원정보를 관리하고 데이터의 주권을 신원정보 소유자에게 부여하는 자기주권 신원 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 자기주권 신원 시스템 내에서 개인은 스스로 자신을 식별할 수 있는 분산 식별자(DID: decentralized identifier)를 생성하고 분산 식별자 별 개인의 자격을 증명해주는 자격증명(VC: verifiable credentials) 정보를 발급받아 개인이 보유하며 자격증명의 검증을 요구하는 검증자에게 선택적으로 자격증명 정보를 제시한다. 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 개인의 자격증명을 제시할 때 신원정보의 실제 데이터는 감추고 자격증명의 유효성은 입증시키는 영지식 증명의 개념을 적용하고 있다. 본 논문에서는 영지식 증명 기술을 살펴보고 하이퍼레저 인디(Hyperledger Indy) 기반 자기주권 신원 시스템에서 영지식 증명 기술 도입 예를 보인다.
FTA가 확산됨에 따라 향후 급증할 것으로 예상되는 실제조사 등을 대비하여 국내거래 단계에서 원산지 정보의 정확성과 신뢰도 증진 필요성이 높아지고 있다. 그러나 현실적으로 원산지 관련 정보를 수집 및 관리하는데 있어 많은 문제점을 내포하고 있다. 이는 FTA 활용이익의 수출자 편향성과 발급유인 부족 등과 함께 국내 제조기업들의 원산지 정보유통과 관리기술에 관한 부족도 중요한 원인으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 프라이빗 블록체인인 Hyperledger Fabric을 사용하여 원산지정보 관리시스템 프로토타입 구축을 통해 국내 기업들의 원활한 FTA원산지 (포괄) 확인서의 관리 및 유통의 효율성을 증진하고, 조작방지를 통한 신뢰성 증진을 지원하는 방안을 제시한다. 블록체인은 분산원장 혹은 신뢰 인터넷으로 불리면서 공급망 상에서 여러 관련기업들이 원산지 정보를 높은 신뢰성을 가지고 즉시 유통할 수 있는 기술적인 인프라를 제공하지만 아직 이의 실제 비즈니스 적용에 관한 연구는 시작단계에 머물러 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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