최근 빠르게 발전을 이룬 ICT (Information and Communications Technologies) 기술과 IoT (Internet of Things) 기술이 융합되어가고 있다. 그에 따라 ICT 환경에서 발생하였던 보안 위협들이 IoT 환경에서도 이어지고 있다. IoT의 사물로 간주되는 차량에 있어 보안 위협은 재산피해와 인명피해를 가져올 수 있다. 현재 차량 보안에 대한 대비는 미흡하고, 차량 자체에서 스스로 위협을 감지하고 대응하는 것에는 어려움이 존재하는 실정이다. 본 연구에서는 차량에서의 이상징후 탐지를 위한 의사결정 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 IoT 관점에서 발생할 수 있는 차량 내 위협 요소들은 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다. 차량을 대상으로 하는 공격에 대한 위협 요인과 위협 경로, 공격 형태 등을 인지하는 것은 자가 점검 기술과 디바이스 제어 공격에 대한 신속한 대처에 앞서 차량 보안 이슈를 해결하기 위한 전제가 될 것이다.
최근에는 목표시스템을 직접 공격하던 전통적인 기술적 사이버작전보다는 목표시스템을 관리하는 사람이나 조직의 취약점을 우회적으로 공격하는 사회공학 사이버작전이 늘어가고 있는 추세이다. 이에 따라 사회공학 사이버작전 공격기법의 종류나 사회공학 사이버작전 사례분석 연구는 활발히 진행되고 있으나 사회공학 사이버작전을 효과적으로 분석할 수 있는 사회공학 사이버작전 분석모델에 대한 연구는 거의 없다. 따라서 본 논문에서 우리는 사회공학 사이버작전 수행단계와 사회공학 사이버작전의 대상이 되는 인간의 심리기제 등을 종합적으로 분석해 모형화한 사회공학 사이버작전 분석모델을 제안한다. 제안된 사회공학 사이버작전 분석모델은 사회공학 사이버작전 공격시나리오 작성과 사회공학 사이버작전 사례분석을 위한 기준 틀로 활용할 수 있을 것이다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 서비스를 제공하는 Machine-Learning-as-a-Service(MLaaS) 등이 활발히 개발됨에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능 기술을 손쉽고 효과적인 방법으로 활용할 수 있게 되었다. 클라우드 환경에서는 가상화 기술을 통해 각 사용자에게 논리적으로 독립된 컴퓨팅 공간을 제공하는데, 최근 시스템의 취약점을 이용해 클라우드 테넌트(tenant) 사이에 다양한 부채널이 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티-테넌시(multi-tenancy) 환경에서 멜트다운 취약점을 이용하여 딥러닝 모델의 내부 정보를 추출할 수 있는 현실적인 공격 시나리오를 제시한다. 이후 TensorFlow 딥러닝 서비스에 대한 실험을 통해 92.875%의 정확도와 1.325kB/s의 속도로 인공신경망의 모든 정보를 추출할 수 있음을 보인다.
최근 민간에서는 취미/레저용 드론에 대한 관심이 많아지고 있으며 군에서도 북한, 미국, 이란 등 다양한 나라에서 드론을 활용하여 정찰, 파괴 등의 군사 목적으로 사용하게 되면서 우리 군 내에서도 드론 부대를 창설하여 드론 운용을 하는 등 다양한 드론 관련 연구가 진행되고 있다. 특히, 최근 드론 개발자들은 드론 비행 제어 소스코드의 크기가 커지고 기능들이 많아짐에 따라 오픈소스를 가져와 활용하는 것에 익숙해지고 있으며 별도의 보안 취약점에 대한 점검없이 활용하고 있다. 그러나 실제로 이러한 오픈소스는 공격자가 접근가능하기 때문에 다양한 취약점에 노출될 수 밖에 없으며, 본 논문에서는 Telemetry Hijacking 기법을 활용하여 이러한 취약점과 연계하여 오픈소스를 사용하는 군용 드론에 대한 공격 시나리오를 제시한다.
최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.
디지털 통신 환경 기술이 다양화되고 네트워크 이용 접근성이 높아지고 있으며 보안이 중요한 방산업체, 국방 관련 기관 등 국가의 안보에 관련된 다양한 환경에서 가상 사설망 서비스를 사용한다. 하지만 기술에 발전에 따라 매년 가상 사설망의 취약점을 통한 공격이 증가하고 있다. 본 논문은 가상 사설망에서 발생 가능한 잠재적 취약점 및 신규 취약점에 대해 대비하기 위해 STRIDE 위협 모델링을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. STRIDE 위협 모델링은 위협을 총 6가지 범주로 그룹화 위협을 체계적으로 식별한다. 이를 적용하기 위해 가상 사설망의 기능을 분석하고 가상 사설망 서비스가 이루어지는 동안의 자료 흐름도를 생성하였다. 그 후, 가상 사설망에서 발생 가능한 위협을 수집하고 이를 기반으로 STRIDE 위협 모델링을 분석했다. 생성한 가상 사설망의 자료 흐름도는 총 96개의 STRIDE 위협으로 분류되며, 실제 취약점 리스트와 비교 분석하여 분류 결과를 구체화했다. 그 후 위협들의 공격 루트를 파악하기 위해 위협 시나리오를 작성했다. 본 논문은 작성된 시나리오를 기반으로 가상 사설망의 구성요소에 따른 총 30개의 보안 요구사항을 도출했다. 본 논문을 통해 국방부와 같이 보안이 중요한 시설에서 사용하는 가상 사설망의 보안 안정성을 높일 수 있는 보안요구사항을 제시한다.
Purpose: This study was conducted to evaluate the results after implementing a simulation based critical care nursing education with $MicroSim^{(R)}$. Method: Simulation based education was used for a clinical scenario on a patient with chronic obstructive pulmonary disease(COPD) and acute coronary syndrome(ACS). Self-learning program was used for an acute asthma attack and acute myocardial infarction(AMI) in the $MicroSim^{(R)}$. A total of 97 nursing students were chosen. A pretest and posttest was conducted to evaluate learning achievement, clinical performance ability and self-directed learning. Result: Learning achievement and clinical performance ability significantly increased but self-directed learning did not. Conclusion: Simulation based education used with $MicroSim^{(R)}$ was useful for improving learning achievement and clinical performance ability of nursing students. Further studies are needed to compare the effects of simulation based education.
게임 개발에서 사실성은 몰입감을 높이기 위해서 중요한 요소로 고려된다. 이를 위하여 본 논문은 RPG에서 몬스터들의 이동을 기존의 에너지 모델을 적용하여 '정글 마스터' 게임을 개발하였다. 이 게임의 주요 시나리오는 정글에서 동물들이 살아남기 위하여 서로 공격하는 것이다. 기존의 에너지 모델이 추격 몬스터와 도망 몬스터가 1:1인 환경인 반면에 본 논문에서는 게임을 보다 재미있게 하기 위하여 그것을 n:1로 확장하였다. 그 결과 에너지 모델이 실제 게임에서도 효과적으로 적용될 수 있음과 보다 자연스럽게 이동하는 몬스터들을 구현할 수 있음을 보였다.
Passive sonar in submarine can detect the target in long range and can attack using it. There are many noises which can be received at passive sonar of submarine. When noise received in the sonar it make diverse interference pattern depend on the ocean ambient and movement scenario. Interference pattern can be explained by theory of waveguide invariant. In this paper, analyze the interference pattern according to the relative motions of surface ship and submarine. And analyze the occurrence reason of 2 kinds of interference patterns those are usually display on the submarine console. The results show that if relative speed of submarine and target increase then gradient of interference pattern will increase. And closest point approach of submarine and target decrease then gradient of interference pattern will increase. Bathtube pattern usually appear when target pass though close to submarine and Pinetree pattern appear target pass though above of submarine.
본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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