웹 서비스 이외의 응용 서비스들이 웹 서비스 TCP/80 포트(Port)의 사용이 크게 증가하면서 이에 대한 보안이 시급한 실정이다. 이 포트를 통해 오가는 트래픽에 대해서는 기존의 트래픽 분석 방법으로는 서비스를 구별하기가 어려웠다. 기존의 프로토콜 및 포트 분석 기반 모니터링 기법으로는 페이로드(Payload)까지 구별 해 내기가 어려워 웹 포트를 사용하는 유해 트래픽에 대한 분석이 취약하다. 이에 본 논문에서는 웹 트래픽 분석을 위하여, 실시간으로 트래픽(Traffic)을 캡처(Capture)하여 웹 트래픽으로 분류하게 된다. 분류된 웹 트래픽을 각 응용 서비스별 세부 분류하여 가중치를 적용 후 유해 트래픽을 탐지 할 수 있도록 방법을 제안하고 구현한다. 기존 탐지에서는 분류하기 어려웠던 웹 트래픽을 정상 트래픽과 유해 트래픽으로 분류하고 탐지 성능을 향상시키는데 본 논문의 목적이 있다.
2001년 9 11테러 이후 해운 항만 등 국제 물류 전반의 보안 강화와 화물 흐름의 효율성 제고가 국제사회의 중요한 현안으로 부각되고 있다. 본 연구는 우리나라 물류보안의 문제점 개선과 물류 전 구간에서 발생할 수 있는 테러와 같은 보안 사고를 사전에 예방하여 우리나라의 물류 보안 시스템이 실시간으로 운영될 수 있도록 물류 선진국 등에서 도입하고 있는 물류 보안 제도에 대한 현황 분석 및 시사점을 도출한다. 그리고 관련 자료들을 수집하여 우리나라가 직면한 물류 보안 부문의 문제점을 분석하고 개선 방안을 제시하고자 한다. 전문가와 문헌조사를 통해 우리나라 물류보안의 문제점을 분석하고 개선 방안을 선정하였고, 그 개선 방안들 중 우선적으로 개선해야 할 부분을 설문조사를 통하여 AHP로 분석하였다.
본 연구의 목적은 우리의 에너지 물류에 대한 현황을 살펴본 후 이를 바탕으로 수송과 정상의 위협요인을 규명하고, 한반도의 위기 상황 시 에너지 물류에 대한 정책적 대안을 제시하는데 있다. 즉 우리가 에너지를 수송하면서 거치게 되는 각 주요 노선에서의 위협 상황과 주요 문제들에 대해 살펴보았다. 또한 각 에너지 수송 과정의 위협요인들을 규명했으며 그에 따른 전략 및 정책적 대안에 대해 제언했다. 또한, 우리 에너지 수송 과정에서 통과해야하는 호르무즈해협과 인근의 소말리아 동부 및 아덴만 지역, 그리고 말라카해협에서의 안보상황을 정치적 상황과 해적 등의 각 위협상황에 살펴보고 그에 대한 대응책을 제시했다. 그리고 에너지 수송의 최종 기착지인 한반도 위기 상황 발생 시 안정적 에너지 공급을 위해 가채연수를 고려한 에너지 수입지역의 다변화과 주변 국가들과 협력체제 구축의 필요성을 제시했다. 이를 통해 수송루트상의 위험과 수입지역 자체에 대한 위험을 줄이고 인근 주변 국가들과의 협력을 통한 위협 요인에 대한 공동대응을 제시했다.
선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
차세대 정보전에서는 자신의 정보 시스템에 대한 침해방지, 복구 등의 수동적인 형태의 보호뿐만 아니라 상대방의 정보 기반구조(Information Infrastructure)에 대한 공격과 같은 적극적인 형태의 보호가 요구된다. 침입이 발생함과 동시에 시스템에 대한 피해를 최소화하고 침입자 추적 등의 즉각적인 대응을 위해 정보 보호 시스템은 침입에 대한 정보를 능동적으로 분석하고 실시간으로 대응하는 기능을 제공할 필요가 있다. 본 논문에서는 거짓 세션(fake session)과 허니팟(Honeypot) 모니터링 기법을 기반으로 설계된 능동적 침입 대응 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 능동적 침입 대응 시스템은 거짓 세션을 이용하여 DoS(Denial of Service)나 포트 스캔과 같은 공격에 대응할 수 있는 기능을 수행한다. 또한 침입 규칙 관리자(IRM : Intrusion Rule Manager)를 이용하는 허니팟과 침입자 이주를 통한 허니팟 모니터링은 모니터링 정보 수집과 침입에 대한 능동적 대처 기능을 제공함으로써 침입탐지와 침입대응에 정확도를 높인다.
본 연구는 RIFD를 게이트에 적용하여 활용하고 있는 컨테이너터미널을 대상으로 게이트에서 RFID 수용의도와 적용성과간의 관계를 확인하기 위하여 실증분석을 실시하였다. 먼저, 주요 이론 및 선행연구들을 바탕으로 RFID를 게이트 적용 시에 수용의도에 영향을 미치는 요인으로 기술안정성, 시스템 품질, 보안성 등을 도출하였고, 도출된 요인들 중 RFID 게이트 적용 시 수용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고, RFID 수용의도와 적용성과간의 관계를 설문조사를 통하여 수집된 자료를 바탕으로 가설검정을 실시하였다. 연구결과, 기술 안정성을 제외하고 시스템 품질, 보안성은 RFID 수용의도에 유의한 영향을 미치고, RFID 수용의도는 RFID 적용성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
온라인상에서 정보는 지속적으로 증가하고 있지만, 이러한 정보들의 정확성을 유지하려는 노력이 부족하여 부정확한 정보들이 양산되고 있는 실정이다. 이미 웹에서의 정보의 관리에 대한 연구는 다양한 방법과 관점으로 이루어지고 있지만, 특정 대상에 대한 웹에서의 정확한 정보 제공의 중요성과 오류정보의 제공에 대한 문제점 및 관리방안 제시는 아직 연구 사례 없고 정보의 정확성을 유지 할 수 있는 시스템이 제대로 갖추어지지도 않고 있다. 본 연구에서는 온라인상에서의 오류정보의 문제와 그 관리의 중요성을 인식하고, 웹 사이트에서 현상정보를 제공함에 있어 요구되는 오류 정보들에 대한 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 문헌조사 및 선행연구를 동하여 정보의 오류에 대한 정의를 내리고, 오류 정보를 유형별로 분류하였다. 그리고 온라인상에서의 부산항 관련 정보제공 현황 및 오류 정보제공의 실태조사 및 분석을 하였다. 조사된 오류 정보들의 유형과 특성을 반영하여, 항만 관련 웹 사이트의 관리에 있어 오류 정보가 사이트의 신뢰성 확보에 얼마나 영향을 미치는지와 항만의 현황정보 및 운영정보에서 최신성과 정확성의 중요성을 인식하도록 하였다.
무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터키 등의 보안키를 적용하기 위한 중요한 고려 사항은 보안키 갱신이 안전하게 이루어져야 하고, 보안키 갱신 시 요구되는 시간과 비용이 적어야 한다는 점이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 보안키 갱신에 소모되는 에너지가 클 경우 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 따라서 안전하고 에너지 효율적인 보안키 관리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 그룹을 기반으로 한 에너지 효율적인 클러스터키 관리 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서 대규모 센서 네트워크에서 안전하고 효율적인 키 관리를 위해 5개의 보안키를 사용하고, 섹터, 클러스터 및 그룹 수준의 보안 적합도를 관리하여 보안키 갱신 주기 및 보안에 사용되는 다항식의 차수를 차별화시킨다. 실험을 통해 이전의 보안키 관리 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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