바이오메트릭 정보를 이용한 인증방식은 사용자의 신체정보를 이용하여 신원을 확인 하고 시스템의 접근을 허가한다. 요즘 들어, 패스워드나 보안토큰을 단독으로 이용하는 방식보다는 하나이상의 고유한 신체적, 행동적 형질에 기반하여 개인의 생체 정보인 지문, 홍채 얼굴, 정맥 등을 활용하는 방식이 점차 증가하고 있는 추세이다. 2013년 Althobati 등이 WSN(Wireless Sensor Networks) 환경에 적합한 바이오메트릭 정보를 이용한 사용한 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 그러나 그들이 제안 프로토콜은 데이터 무결성에 대한 위협과 바이패싱 게이트웨이 공격에 취약하여 상호인증을 달성할 수 없었다. 본 논문은 이전에 제안된 논문의 취약점을 개선하여 WSN 환경에 적합한 안전한 프로토콜을 제안하였다
바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.
다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
Connection hijacking은 TCP 스트림을 자신의 머신을 거치게 리다이렉션 할 수 있는 TCP 프로토콜의 취약성을 이용한 적극적 공격 (Active Attack)이다. 리다이렉션을 통해 침입자는 SKEY와 같은 일회용 패스워드나 Kerberos와 같은 티켓 기반 인증 시스템에 의해 제공되는 보호 메커니즘을 우회할 수 있다. TCP 접속은 누군가 접속로 상에 TCP 패킷 스니퍼나 패킷 생성기를 가지고 있다면 대단히 취약하다. 스니퍼의 공격으로부터 방어하기 위하여 일회용 패스워드나 토큰 기반 인증과 같은 사용자 식별 스킴이 사용되어지고 있다. 이들은 안전하지 않은 네트워크상에서 스니핑으로부터 패스워드를 보호하지만 이러한 방법들은 데이터 스트림을 암호화하거나 사인하지 않는 한 적극적인 공격으로부터 여전히 취약하다. 많은 사람들이 적극적 공격은 대단히 어렵고 그만큼 위협도 적을 것이라고 생각하고 있지만 여기서는 이러한 환상을 깰 수 있도록 유닉스 호스트에 성공적으로 침입한 대단히 적극적 공격을 제시한다. 최근 이론적으로 알려진 이 취약점을 공격할 수 있는 도구가 인터넷 상에 공개되어 이에 대한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 무선네트워크 상에서 침입자탐지 분석기법에 대하여 제안한다.
2011년에 Das는 Li-Hwang의 스킴의 보안 문제점을 개선하면서 강력한 인증과 상호 인증을 제공할 수 있는 효율적인 생체인식 기반 원격사용자 스킴을 제안하였다. 본 논문에서는 Das의 인증 스킴이 여러 가지 공격들에 대해 안전하지 않으며 상호 인증도 제공하고 있지 않음을 증명하였다. 또한, 본 논문에서는 비록 스마트 카드에 저장되어 있는 비밀정보가 누출된다 하더라도 이와 같은 보안 문제점들을 해결할 수 있는 개선된 스킴을 제안하였다. 보안성 분석 결과, 개선된 스킴은 사용자 위장 공격, 서버 위장 공격, off-line 패스워드 추측 공격 그리고 내부자 공격에 안전하고 사용자와 서버 사이에 상호인증을 제공함을 알 수 있다.
과거의 오프라인에서만 이루어졌던 생활이 온라인에서의 활동으로 발전함으로 인해 온라인상에서 사용자가 올바른 사용자인지의 여부는 중요한 문제이다. 온라인상이나 나아가 일반 생활에서도 사용자 인증을 보다 정확하게 하기 위하여 생체인식 기술을 도입하고 있다. 생체인식 기술은 개인의 고유한 특징을 이용하여 인증을 수행하는 방법으로 비밀번호를 대체하는 차세대 인증 기술로 각광받고 있다. 인간의 고유한 특징의 종류는 매우 다양하며 이러한 특징을 추출하는 생체인식 기술도 다양한 장치와 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 본 논문에서는 첫째로 이러한 다양한 장치인 스마트폰, 스마트와치, M2M 플랫폼을 분석하고 적용하였을 경우 어떤 효용성이 있는지 분석한다. 둘째로, 다른 장치 플랫폼에서 포괄적인 인증인 효용성기반의 AIB를 제안한다. 제안 인증기법은 신체정보를 이용한 효율적인 인증을 포함한다.
클라우드 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 다양한 클라우드 서비스가 보급되고 있다. 하지만 각각 서로 다른 클라우드 서비스를 사용하려면 각각의 서비스에 개별적인 사용자 인증과정을 수행해야만 한다. 따라서 절차가 번거로울 뿐만 아니라 거듭된 인증 과정 수행으로 인한 비밀번호 노출, 각 클라우드 서버마다 사용자의 인증 정보를 소유해야 하는 데이터베이스의 과부하, 서비스마다 각기 다른 인증방법과 개인정보 입력방법으로 인한 피싱공격 등의 보안 문제점이 발생할 가능성이 높다. 따라서 다양한 클라우드 서비스를 사용하고자 할 때 사용자의 자격증명을 신뢰할 수 있는 ID제공업체에 의해 티켓을 제공받아 안전하게 멀티 클라우드 환경에 적용이 가능한 OpenID 기반의 사용자 인증 기법을 제안한다.
본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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