IoT 디바이스의 Plug & Play를 위하여 IoT 디바이스의 대표적인 유선 인터페이스인 USB의 종류를 이미지를 통하여 인식하는 모듈을 개발한다. IoT 디바이스를 구동시키기 위해서는 통신 및 디바이스 하드웨어를 구동하기 위한 드라이버가 필요하다. IoT 디바이스에 연결되는 유선 인터페이스를 스마트폰의 카메라 촬영을 통하여 얻은 이미지를 이용하여서 해당 통신 인터페이스를 인식한다. 대표적인 유선 인터페이스인 USB에 대하여 인공신경망 기반의 기계학습을 통하여 USB의 종류를 분류한다. 인공신경망의 충분한 학습을 위하여 인터넷을 통하여 USB 이미지를 수집하고, 이미지 처리를 통하여 추가적인 이미지 데이터 셋을 확보한다. 합성곱 신경망과 더불어서 다양한 심층 인공신경망으로 인식기를 구현하여서 그 성능을 비교, 평가한다.
최근 로컬 IoT 네트워크 구축과 관련하여 RPL 프로토콜을 활용하는 다양한 비-인프라 기반 IoT 네트워킹 기법들이 연구 중이다. 특히, RPL 프로토콜은 자율네트워킹과 로컬 네트워크에 존재하는 노드 간 애드혹 경로를 제공하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 비-인프라 기반 IoT 네트워크 구축을 지원하는 자율네트워킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 저전력 손실 네트워크로 구성된 네트워크 환경에 적용 가능한 자율네트워킹 기법이다. 실험을 통해서 제안한 자율네트워킹 기법의 우수한 성능을 보였다. 특히, 단대단 데이터 발생률과 단대단 지연 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
IoT(Internet of Things)는 무선 네트워크를 기반으로 다수의 사물 및 사람들을 연결시킬 수 있다. IoT 환경에서는 수많은 장비들에 데이터를 전달할 수 있는 신뢰성 있는 브로드캐스트가 중요하다. 주변 환경으로부터의 에너지 하베스팅은 지속 가능한 IoT 네트워크를 구성하기 위한 핵심 기술이다. IoT 네트워크에서 신뢰성 있는 브로드캐스트를 위해서는 패킷 손실 및 에너지 부족 문제를 완화해야 한다. 본 논문에서는 다수의 노드들이 존재하는 환경에서 패킷 손실과 에너지 소모를 고려한 에너지 효율적이고 신뢰성 있는 브로드캐스트 방법을 제시한다. 제안 방법을 통해 데이터 복원 확률을 최대 15% 증가시키고 에너지 소모를 최대 17% 감소시킬 수 있다.
사물인터넷(IoT)의 발달과 함께 관련 네트워크 인프라는 외부 해킹과 같은 위협을 보호할 수 있는 새로운 기술이 요구되고 있다. 본 연구는 블록체인 합의 알고리즘을 기반으로 IoT 네트워크를 보호할 수 있는 L-PBFT 합의 알고리즘을 제안한다. 소규모 네트워크에 적합한 블록체인(Private) 모델을 설계하고, 초소형/저전력 IoT 장치를 대상으로 처리 성능을 테스트하고 안정성을 검증했다. 성능 분석 결과 L-PBFT는 노드 수가 적어도 합의 알고리즘의 동작(최소 14%, 최대 29%)을 준수하고, 기존 보안 프로토콜과 다른 신뢰 네트워크(보안 채널 분리)를 구축함을 증명하였다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 IoT 장치 보안 제품 개발에 도움이 되는 기반 기술이 될 것이다.
최근 LTE보다 빠른 속도와 안정을 가진 5G 기술에 대한 기대감이 증가하고 있는 가운데 5G 통신 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 5G는 현재까지 이질적인 영역이 서로 포함되어 있어서 보안 영역에 대한 문제들을 아직 완벽하게 지원하고 있지 않다. 본 논문은 5G 환경에서 IoT 장치의 인증을 블록체인에 적용한 확률 기반의 IoT 관리모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 장치의 인증을 확률적 이론과 물리적 구조를 효율적으로 융합하기 위해서 n 계층의 IoT 사용자를 n+1 계층과 n-1 계층의 관리자가 쌍방향 인증이 이루어지도록 2개의 랜덤키를 역으로 사용한다. 제안 모델은 5G 환경의 IoT 사용자에 대한 인증을 확률적 기반으로 IoT 정보를 계층화시킨 후 IoT 정보를 가중치에 적용하여 그룹핑된 IoT 정보를 블록체인으로 연결한다. 또한, 제안 모델은 5G 네트워크를 계층화된 다층 네트워크로 분할하기 때문에 기존 블록체인보다 향상된 기능을 가진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.946-959
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2018
Recently interest in Internet of Things(IoT) has attracted significant attention at national level. IoT can create new services as a technology to exchange data through connections among a huge number of objects around the user. Data communication between objects provides not only information collected in the surrounding environment but also various personalized information. IoT services which provide these various types of data are exposed to numerous security vulnerabilities. If data is maliciously collected and used by an attacker in an IoT environment that deals with various data, security threats are greater than those in existing network environments. Therefore, security of all data exchanged in the IoT environment is essential. However, lightweight terminal devices used in the IoT environment are not suitable for applying the existing encryption algorithm. In addition, IoT networks consisting of many sensors require group communication. Therefore, this paper proposes a secure multicast scheme using the proxy re-encryption method based on Vehicular ad-hoc networks(VANET) environment. The proposed method is suitable for a large-scale dynamic IoT network environment using unreliable servers.
최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.1-12
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2022
Besides unexpected growth perceived by IoT's, the variety and volume of threats have increased tremendously, making it a necessity to introduce intrusion detections systems for prevention and detection of such threats. But Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) inside the IoT network yet introduces some unique challenges due to their unique characteristics, such as privacy inference, performance, and detection rate and their frequency in the dynamic networks. Our research is focused on the privacy inferences of existing intrusion prevention and detection system approaches. We also tackle the problem of providing unified a solution to implement the open-source IDPS in the IoT architecture for assessing the performance of IDS by calculating; usage consumption and detection rate. The proposed scheme is considered to help implement the human health monitoring system in IoT networks
Internet of Things (IoT) is a growing technology along with artificial intelligence (AI) technology. Recently, increasing cases of developing knowledge services using information collected from sensor data have been reported. Communication is required to connect the IoT and AI, and 5G mobile networks have been widely spread recently. IoT, AI services, and 5G mobile networks can be configured and used as sensor-mobile edge-server. The sensor does not send data directly to the server. Instead, the sensor sends data to the mobile edge for quick processing. Subsequently, mobile edge enables the immediate processing of data based on AI technology or by sending data to the server for processing. 5G mobile network technology is used for this data transmission. Therefore, this study examines the challenges, opportunities, and solutions used in each type of technology. To this end, this study addresses clustering, Hyperledger Fabric, data, security, machine vision, convolutional neural network, IoT technology, and resource management of 5G mobile networks.
최근 IoT 기술이 다양한 클라우드 환경에 적용되면서 IoT 장치에서 생성되는 다양한 정보의 정확한 검증 기술이 필요하게 되었다. 그러나, IoT 기술 및 5G 기술의 융합으로 인하여 IoT 정보 처리가 빠르게 처리되면서 정확한 분석이 요구되고 있다. 본 논문은 오버레이 클라우드 환경을 위한 블록체인 기반의 다중 IoT 검증 모델을 제안한다. 제안 모델은 지역 IoT 그룹 내 포함된 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하면서 오버레이 네트워크의 병목현상을 최소화하기 위해서 IoT 정보를 n비트의 블록체인으로 2계층(n+1 계층과 n-1 계층)을 추가 분류하여 IoT 정보를 다중 처리하고 있다. 또한, 제안 모델은 n계층에 가중치 정보를 k개의 블록이 포함하도록 함으로써 IoT 정보가 서버에서 손쉽게 처리하도록 하였다. 특히, IoT 장치간 송·수신 정보는 오버레이 네트워크에서 병목현상을 최소화하도록 n비트의 IoT 정보를 블록체인으로 분산 처리한 후 IoT 정보에 가중치를 부여함으로써 서버 접근을 손쉽게 하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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