데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.
최근 디지털 변화와 코로나19의 영향으로 온라인 활동이 급증함에 따라 대규모 데이터 처리와 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 연구는 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 두 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 성능을 비교 분석한다. 구체적으로, RDBMS의 대표 예인 MySQL과 NoSQL의 대표 예인 Redis를 사용하여 데이터 삽입, 조회, 삭제 기능의 수행 시간을 측정하고 평가했다. 실험 결과, Redis는 MySQL에 비해 데이터 삽입에서 약 5.84배, 조회에서는 약 6.61배, 삭제에서는 약 12.33배 빠른 성능을 보였다. 이 결과는 Redis가 특히 대규모 데이터 처리와 유지보수가 필요한 환경에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여준다. 이에 따라 기업 및 온라인 서비스 제공자들은 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스를 선택함으로써 보다 효율적인 데이터 관리 솔루션을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구가 데이터베이스 선택 시 데이터 처리 성능을 고려하는 데 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.
오늘날 대부분의 웹사이트는 웹 응용 프로그램이 적절한 웹 페이지를 생성하여 전송하는 형태인 동적 웹페이지를 사용하고 있다. 이에 대하여, 취약한 웹 응용 프로그램에 악의적인 문자열을 전달하는 공격의 형태가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 문자열 삽입 공격인 SQL 삽입(SQL Injection) 공격과 크로스 사이트 스크립팅(Cross Site Scripting, XSS) 공격에 대하여 웹 응용 프로그램내의 보안 취약성을 자동으로 찾아 주는 프로그램 정적 분석기를 개발하였다. 요약 해석을 사용한 프로그램 분석을 위하여 가능한 문자열 값을 제외 문자열들과 함께 표현하는 요약 자료 공간과 PHP 언어의 요약된 의미 규칙을 설계하였으며, 이를 기반으로 분석기를 구현하였다. 또한 개발된 분석기가 기존의 연구 결과와 비교하여 경쟁력 있는 분석 속도와 정밀도를 가짐을 실험을 통하여 보였다.
오늘날 데이터 처리에 있어 가장 보편적인 언어가 SQL이다. 이를 위해 SQL 교육이 대학에서 진행되고 있다. 따라서 이번 연구에서는 SQL교육의 학습효과를 극대화하기 위한 SQL의 퀴즈 자동 채점 시스템을 제안한다. 본 시스템은 SQL 퀴즈의 자동 채점을 위해 데이터베이스관리시스템을 활용한 알고리즘을 이용하였으며, 만족할 만한 결과를 도출하였다. 본 시스템을 위해 학사관리, 인사관리 데이터베이스에 대해 학사관리의 문제로 문제 은행을 구축하고, 사용자에게 매번 다른 문제를 제공할 수 있도록 하였다. 채점은 테이블에 변화가 없는 검색과 테이블이 변화하는 수정, 삽입, 삭제로 나누어 처리하였다. 검색의 경우 정답과 응답을 실행한 후 실행 결과를 비교하여 처리하였으며, 수정, 삽입, 삭제는 정답과 오답을 실행한 후 테이블을 검색하여 비교함으로써 정답을 확인하도록 하였다. 수정, 삽입, 삭제는 테이블이 변화하였으므로 트랜젝션(transaction) 제어어인 ROLLBACK 명령어를 이용하여 데이터를 원래대로 복원하였다. 본 시스템을 구현하고, 우리대학 컴퓨터정보과 2학년 88명을 대상으로 772회 시행하였다. 시행결과 1회 10문항으로 구성된 시험에 대한 평균 채점 소요시간은 0.052초로 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 채점관의 경우 동시에 여러개의 응답을 동시에 처리할 수 없음을 고려한다면 본 시스템의 성능이 월등함을 확인하였다. 향후 정답율을 기초로 문제 난이도를 고려한 문제 시스템으로 발전시키고자 한다.
인터넷의 보급에 따른 신속정확하고 편리한 정보처리의 장점에도 불구하고 최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 그 중에서도 SQL 삽입 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있다. 현재 SQL Injection에 관련된 대부분의 연구는 공격을 탐지하는 방법에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 프로그램 코드를 분석하여 따옴표가 포함된 취약한 인라인 SQL 쿼리 구문을 찾아서 매개변수화된 쿼리로 변경하는 기능을 제공함으로써 근본적인 해결책을 찾고자 하였으며 Java, C#.net 등 다양한 언어를 지원하여 개발 업무에서의 활용성을 높이고자 하였다.
XML과 데이터베이스간의 자료 변환의 원리는 XML과 데이터베이스 간 매칭의 원리로 이루어진다. SQL Server의 데이터에 접근하기 위한 방법은 URL에 SQL 쿼리를 지정하는 방법과 template 파일을 이용하는 방법이 있다. MS-SQL 서버는 OpenXML 기능을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스에 대해 SQL 쿼리를 실행한 결과를 XML 문서로 변환한다. 즉, OpenXML은 노드 트리를 생성한 후에 XML 문서의 로우셋 데이터를 반환하고, XML 데이터를 관계형 형식으로 얻게 한다. XML 데이터를 데이터베이스 데이터로 삽입하기 위해서는 sp_xml_preparedocument 프로시져를 사용하여, XML 문서를 파싱해 데이터를 추출한 후. 그 문서의 노드 구조를 메모리의 트리 구조로 매핑해서 데이터베이스 테이블에 저장하게 된다. 결국 XML과 데이터베이스간의 자료 변환의 원리는 XML과 데이터베이스간 매칭의 원리로 이루어진다. 본 논문에서는 매핑 원리를 제시한 후 SQL Server의 지원하에 두 자료간의 변환을 구현해 보임으로서 자료의 확장성과 효율성 및 다양한 효과를 가져올 수 있음을 제시하고 있다.
대규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS에 대한 성능의 비교는 벤치마크 테스트로 결과가 주어진 경우가 많은 반면, 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 DBMS의 성능에 대해서는 많이 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS 및 공개용 DBMS의 성능에 대해 비교하고 분석하였다. 분석결과, 오라클은 데이터 갱신 및 삽입에 관한 연산에서는 데이터의 안전성 보장을 위한 rollback 기능의 준비 작업이 많아 좋지 못한 성능을 보인 반면, MySQL이나 MS-SQL 등의 경우에는 별다른 오버 헤드가 없어 오라클에 비해 좋은 성능을 보였다.
XML 질의어의 표준으로 인정받고 있는 XQuery의 검색 기능의 확장으로 새로운 XML의 삽입, 삭제 기능에 대한 표준화가 진행되고 있다. XML 데이터베이스가 단순한 문서 관리의 기능에서 벗어나 기존 데이터베이스의 장점인 OLTP 기능까지 지원하려는 노력을 하고 있다. 본 논문은 XQuery 검색 기능을 관계형 환경에서 지원하기 위한 선행 연구의 결과에 XQuery 변경 기능을 추가하기 위한 연구의 결과로 1) XML을 저장하기 위한 테이블 구조, 2) 계층 구조를 저장하기 위한 번호 부여 방식, 3) 효율적인 검색 기능을 지원하기 위한 경로 사용의 장.단점, 4) XQuery 변경 구문의 SQL 변환 과정을 제시한다.
대규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS에 대한 성능의 비교는 벤치마크 테스트로 결과가 주어진 경우가 많은 반면, 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 DBMS의 성능에 대해서는 많이 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 소규모 용량의 데이터 베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS 및 공개용 DBMS의 성능에 대해 비교하고 분석하였다. 분석 결과, 오라클은 데이터 갱신 및 삽입에 관한 연산에서는 데이터의 안전성 보장을 위한 rollback 기능의 준비 작업이 많아 좋지 못한 성능을 보인 반면, MySQL이나 MS-SQL등의 경우에는 별다른 오버헤드가 없어 오라클에 비해 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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