Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.235-241
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2018
Recently, deep learning has been actively studied and applied in various fields even to novel writing and painting in ways we could not imagine before. A key feature is that high-performance computing device, especially CUDA-enabled GPU, supports this trend. Researchers who have difficulty accessing such systems fall behind in this fast-changing trend. In this study, we propose and implement a library called Emulearner that helps users to utilize Emulab with ease. Emulab is a research framework equipped with up to thousands of nodes developed by the University of Utah. To use Emulab nodes for deep learning requires a lot of human interactions, however. To solve this problem, Emulearner completely automates operations from authentication of Emulab log-in, node creation, configuration of deep learning to training. By installing Emulearner with a legitimate Emulab account, users can focus on their research on deep learning without hassle.
Delay-Disruption Tolerant Network(DTN)는 store-and-forward를 통한 통신을 기본으로 하며 이러한 통신에 적합한 라우팅 프로토콜 연구가 진행 되고 있다. DTN 라우팅 프로토콜은 불안정한 링크 연결 환경극복을 위해 스토리지를 이용하여 메시지를 전달한다. 이는 수신한 메시지를 보존하여 전달 할 수 있는 장점이 있지만 스토리지의 특성에 따른 보안 취약점이 존재 한다. 따라서 본 논문에서는 DTN 라우팅 프로토콜의 취약점을 분석하여 가능한 공격 유형을 제시하고 이를 탐지하기위한 메커니즘을 제안하고자 한다.
무선 메쉬 네트워크는 무선 네트워크 환경을 구성하는 방안들 중 비교적 낮은 비용으로 서비스 지역을 효율적으로 늘릴 수 있다. 그러나 무선 네트워크의 특성상 많은 보안상의 문제점이 나타나고 공격형태 또한 다양화 되고 있다. 특히 악의적인 노드에 의한 공격은 네트워크 성능을 저하시키거나 파괴시킬 수 있다. 현재 이러한 취약점을 해결하기 위해 많은 보안 메커니즘들이 나와 있지만 이 또한 완벽히 해결하지 못했다. 기존 공개키 기반 알고리즘은 인증된 노드들의 오류 동작과 인증된 노드가 악의적 해커에 의해 감염된 경우 차단할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 무선 메쉬 네트워크에서 악의적인 노드를 차단하기 위해 기존 공개키 기반 알고리즘의 문제점을 보완한 메쉬 라우터 인증 기법을 제안한다.
본 논문에서는 군사용 전술통신 분야에서 활용성이 증대되고 있는 애드혹 네트워크에 적용 가능한 비밀분산 기반의 노드 인증 기법을 제안한다. 필드에 전개되기 이전에 네트워크를 형성할 각 노드는 지수형 분산비밀키과 원본비밀키를 저정하고, 필드에 배치된 이후 네트워크 형성 초기단계에서 비밀분산의 원본비밀키 정보 복원 연산을 통해 다수 노드에 대한 동시 인증을 실시한다. 그리고 인증과정에서 원본비밀키 복원 연산을 방해하는 노드를 원본비밀키 복원 연산을 수행하기 이전에 PUF값을 활용하여 탐지한다.
최근 센서 네트워크는 다양한 분야에서 응용되고 있으며 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 센서 네트워크는 특정 현상에 대한 정보를 수집하고 이를 외부의 네트워크 관리자에게 전송하고 관리자는 전송된 정보를 이용하여 대응하는 형태로 구성되어 있어 사건에 대한 즉각적이고 적시적인 대응이 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 센서 네트워크에 이동성과 활동성을 가져 즉시적인 대응능력이 있는 액터 노드를 포함하는 무선 센서 및 액터 네트워크(WSANs)가 제안되었다. WSANs는 센서 네트워크와 여러 측면에서 많은 공통점을 가지고 있으나, 노드들이 동등한 권한과 능력을 가지는 센서 네트워크와는 달리 자원제약이 적고 이동성을 가지는 액터 노드를 포함하고 있어 기존의 보안기술을 적용하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문은 WSANs를 안전하고 효율적으로 운용하기 위해 요구되는 기밀성, 무결성, 인증 등의 보안 서비스를 제공하기 위해, 네트워크를 노드의 능력에 따라 계층적으로 구분하고 액터 하위 계층에는 일대일키(Pair-wise Key), 노드키(Node Key), 지역키(Region Key)를 활용한 키관리 프로토콜을 액터 상위 계층에는 공개키 기반의 키관리 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 계층적인 이동 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 sink 노드뿐 아니라 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, sink 노드는 회귀모델을 사용해 키를 생성 관리하여 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 노드가 메시지에 첨부하여 전해주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하기 위한 정보만 저장하고 있다. 한편 기존 키 선분배에서는 키 선분배 후 키의 갱신에 대한 메커니즘이 제공되지 않았고, 네트워크 내 센서 노드가 확장되는 경우 이를 지원하도록 키 정보를 확장하기가 용이하지 않다는 단점이 있다. 이에 본 논문의 세 번째 특정으로써 기존 키 선분배 방식에서 제공되었던 센서 포획에 대한 탄력성(resilience), 즉 ${\lambda}$-security 특성을 제공하면서, 넷째 기존 방법의 단점을 보완하기 위해 노드 확장 시 키 풀의 확장이 용이하고, 배치된 노드에 대한 주기적인 키 재분배를 통해 키의 신규성(freshness)을 제공하며, 이동 노드에 대해 새로운 키 분배 방법을 제공하는 특징을 갖고 있다. 다섯째, 본 메커니즘은 키와 노드간의 매핑관계를 고정시키지 않음으로써 노드의 익명성 및 노드 이동 시 불추적성을 제공하고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 기존 키 관리와의 특정 비교와 통신 계산 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 성능을 분석한다.
MANET(Mobile Ad hoc NETwork)은 고정된 네트워크 구조의 부재로 원거리 노드들 간의 통신은 다중 홉 경로를 통해 이루어지기 때문에 종단 노드 사이에 존재하는 노드들의 비정상적 행위를 탐지하고 예방하기가 어렵다. 그러므로 MANET의 성능과 보안 유지를 위해서는 비정상적 행위를 하는 중간노드들과 그에 오염된 노드를 찾아내기 위한 기법들이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 기법들은 MANET를 구성하는 노드들이 우호적이며 상호 협력적인 관계라고 가정하고 비정상적 행위를 하는 노드를 식별하는 방법들만 제시해 왔고, 큰 규모의 MANET에 적용할 경우 많은 오버헤드가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 MANET에서 구성요소간 안전한 통신을 제공하고 비정상 노드를 효율적으로 탐지 관리할 수 있는 Secure Cluster-based MANET(SecCBM)을 제안하였다. SecCBM은 동적인증을 통한 클러스터 기반 계층적 제어 구조를 이용하여 비정상 노드들을 MANET 구성 과정에서 식별하는 예방 단계와 네트워크를 구성하고 있는 노드들간 통신과정에서 발생하는 비정상 노드들을 FC 테이블과 MN 테이블을 이용해 탐지 관리하는 사후 단계로 구성하였다. 이를 통하여 MANET의 통신 안전성과 효율성을 향상시켰으며 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 MANET에 적합한 기법임을 확인 할 수 있었다.
무선 센서 네트워크는 재사용이 불가능한 배터리와 제한된 처리능력, 저장 공간을 갖는 다량의 소형 노드로 이루어진다. 이 네트워크에서 노드들은 광범위한 영역에 배치되게 되며 이 노드들은 또한 무선 링크를 통해 노드들 사이에 단거리 통신을 수행한다. 네트워크의 에너지 효율을 위해 동적 클러스터링 기법이 네트워크 수명, 확장, 부하 분산에 효과적인 수단이다. 이 기법은 다수의 노드에 의해 수집되는 데이터가 클러스터 헤드 노드에 의해 집성되어 재전송되는 특징이 있어 해당 노드가 공격자에 노출될 경우 네트워크의 안전을 보장할 수 없게 된다. 그러므로 이러한 클러스터링 기법의 안전한 통신을 위해 노드들 사이에 전송되는 메시지의 암호화와 클러스터 헤드 노드의 보안 유지가 중요하다. 특히, 에너지 효율을 목적으로 설계된 클러스터 기반 프로토콜에서 충분한 데이터 안정성을 보장하기 위해서는 클러스터 구조에 적합한 키 관리 및 인증 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계층 클러스터 구조를 갖는 센서 네트워크에 적합한 키 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항식 키 풀 기반 기법에 기초하며 키 인증 절차를 통해 안정된 네트워크를 유지한다.
이동 Ad-hoc 네트워크는 USN 기술의 핵심으로서 많은 노드들이 각자 수집한 환경정보들의 무선통신을 기반으로 하여, 중요 데이터를 multi-hop 에 걸쳐 원하는 목적지에 전달하는 최신 네트워크 기술이다. 최근 Ad-hoc 네트워크 관련 기술 개발 및 서비스가 활성화되고 있으나, Ad-hoc 네트워크 상에서 무선으로 전송되는 패킷들에 대한 인증 및 암호화 등의 보안기능 구현은 미흡한 상황이다. 본 논문은 이동 Ad-hoc 네트워크 상에서 키 교환, 키 관리, 개체 인증, 데이터 암호화 등의 시큐리티 서비스를 제공하고, 이동 Ad-hoc 네트워크에 특화된 보안 프로토콜을 처리 및 관리하기 위한 Ad-hoc 네트워크 보안 관리 서버 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11i 무선 랜 보안을 위한 AES(Advanced Encryption Standard) 기반 CCMP (Counter mode with CBC-MAC Protocol) 코어의 설계에 대해서 기술한다. 설계된 CCMP 코어는 데이터의 기밀성을 위한 CTR(counter) 모드와 인증 및 데이터 무결성 검증을 위한 CBC 모드의 동작이 두개의 AES 암호 코어로 병렬처리 되도록 설계되어 전체 성능의 최적화를 이루었다. AES 암호 코어에서 하드웨어 복잡도에 가장 큰 영향을 미치는 S-box를 composite field 연산 방식을 적용하여 설계함으로써 기존의 LUT(Lookup Table) 기반의 구현방식에 비해 게이트 수가 약 27% 감소되도록 하였다. 설계된 CCMP 코어는 Excalibur SoC 장비를 이용하여 H/W-S/W 통합 검증을 수행하였으며, 0.35-um CMOS 표준 셀 공정으로 MPW 칩으로 제작하고, 제작된 칩의 테스트 결과 모든 기능이 정상 동작함을 확인하였다. 설계된 CCMP 프로세서는 약 17,000개의 게이트로 구현되었으며, 116-MHz@3.3-V의 클록으로 안전하게 동작하여 353-Mbps의 성능이 예상되어 IEEE 802.11a와 802.11g 표준의 MAC 성능인 54-Mbps를 만족한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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