전자상거래 활동은 인터넷과 같은 안전하지 않은 공중망을 사용하기 때문에 많은 보안 위협요소들이 존재한다. 따라서, 다양한 형태의 보안 어플리케이션들이 안전한 전자상거래의 구현을 위하여 CAPI(Cryptographic Application Programming Interface)가 사용될 것으로 예상된다. CAPI는 각 수준별 암호 서비스와 다양한 보안 서비스들을 제공한다. CSSM API는 다른 CAPI들에 비하여 모듈성, 단순성, 다양한 Add-in 모듈과 인터페이스에 의한 확장성을 제공한다. 본 논문은 다른 CAPI와 CSSM API의 비교분석과 전자상거래에 다양한 확장성과 멀티플랫폼을 지원하는 CSSM API의 적용 방안을 제안한다. CSSM API CSP 인터페이스의 암호화, 디지털서명 오퍼레이션에 대하여 기술하고, 전자상거래 위협요소에 대응한 보안 서비스의 연관관계로 CSSM API 적용에 따른 안전성 평가를 하였다.
금융권 공동 오픈 플랫폼 구축·서비스에 따라 스타트업 생태계에 안전한 보안 기술이 요구되고 있다. 금융권 표준 오픈 API는 상호인증 과정의 핵심 API 인증키 보호를 위해, 결제 관련 핀테크 기업이 추가 보안 기술을 개발/적용하는 것을 권고하고 있다. 본 연구는 다중 채널을 사용하는 강화된 API 보안 프로토콜을 제안한다. 기존 오픈 API 관련 연구의 문제점과 취약점을 추가 분석하고, 이기종 플랫폼의 호환성을 고려하여 설계되었다. 기존 보안 프로토콜의 단일 채널에 추가 보안 채널을 분리하여 은닉하는 방법을 적용했다. 성능 분석 결과 다중 채널의 통신 세션 양방향 안전성과 강화된 인증키의 중간자 공격 안전성을 확인하였으며, 다중 세션에서 지연시간의 연산 성능(1초 이하)을 확인하였다.
최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.
암호기술의 발전으로 통신의 비밀이나 정보보호가 강화되었지만, 암호기술을 역이용하는 Cryptovirus가 등장하였고 윈도우즈 CAPI(Crypto API)를 사용하는 악성코드도 누구나 쉽게 제작하여 배포할 수 있는 환경이 되었다. CAPI를 사용하는 악성코드는 윈도우즈에서 제공하는 정상적인 API를 사용하기 때문에 IPS(Intrusion Prevention System) 등 정보보호시스템은 물론 백신프로그램에서도 탐지 및 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 Cryptovirus를 비롯하여 윈도우즈 CAPI를 사용하는 악성코드 무력화 방안 연구 및 이와 관련된 Hooking 도구 구현결과를 제시하고자 한다.
Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습 집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.
최근 정보 보안에 대한 연구 및 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 그 중 보안 API 는 보안 서비스를 제공하는 인터페이스 규격으로서 중요성이 증대되고 있다. 대표적인 보안 API 로는 MS의 CryptoAPI, Intel 보안 구조인 CDSA 의 CSSM API, IETF의 GSS-API/IDUP-GSS-API, X/Open 그룹의 GCS-API 등이 있다. 보안 API 는 응용 개발자와 보안 장비 개발자의 편리성 및 독립성을 최대한 보장할 수 있어야 하지만, 실제 구현 환경에서 부딪치는 문제는 OS 플랫폼이 기반이 되지 못한 경우 시스템 보안 구조의 계층화가 어렵고, 실제 구현 환경에서 호환성을 보장할 수 없다는 것이다. 이러한 관점에서 MS의 CryptoAPI는 응용 및 보안 장비의 개발 규격 및 절차를 제안하고 있으며, 두 분야의 개발자 사이의 연동은 시스템 OS인 Windows가 담당하고 있다.
전자상거래의 활성화에 따라 이동매체의 안전에 대한 요구사항이 늘어나고 있다. 이동매체간의 호환성을 제공하기 위해서는 보안 API(Application Programming Interface)가 쉽고 안전하게 설계되어져야한다. 현재 많은 제품과 개발에 호환성과 확장성 표준을 제시하고 있는 RSA사의 PKCS(Public Key Cryptographic Standard) #11 인터페이스를 선택하여, 국내 전자서명 표준인 KCDSA(Korean Certificate-based Digital Signature Algorithm) 메커니즘을 제공하고자 한다. 그리고, PKCS #11 보안 API에 새로운 키 관리 함수를 정의하므로써 보다 더 안전한 키 관리 기능도 지원한다. KCDSA 개인키와 공개키의 객체 속성과 템플릿을 정의하고, KCDSA 메커니즘으로 전자서명을 생성하고 검증할 수 있도록 한다. KCDSA 메커니즘을 제공하는 PKCS #11을 설계 및 구현하여 성능평가하고, 보안성 및 호환성에 대하여 비교분석한다.
본 논문은 BioAPI(Biometric Application Programming Interface) v2.0 기반의 BSP(Biometric Service Provider) 표준 적합성 시험 도구의 설계 및 구현을 목적으로 한다. 제안한 BioAPI 적합성 시험 도구는 프레임워크(Framework) 없이 독립적으로 BSP를 시험할 수 있으며, 향후 XML 형태의 Test Assertion을 이용할 수 있도록 테스트 스케줄링 툴을 구현하였다. 또한 적합성시험 도구를 검증하기 위해 상용 지문 인식 검증(verification) 및 식별(identification) BSP를 이용하여 실험을 수행하였다. 이에 따라 BioAPI v2.0을 기반으로 한 BSP들이 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 판단 할 수 있었다.
본 논문은 개방형 분산 시스템에서 여러 분산 응용 프로그래머들에게 보안 서비스 제공을 위한 설계모델에 대하여 분석한다. 범용 보안 서비스는 응용 프로그래머에게 공통적으로 사용할 수 있는 암호 알고리즘 및 인터페이스를 제공함으로써 프로그래머가 암호 알고리즘을 알지 못하여도 보안 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 응용 환경 또는 시스템 하부 구조에 독립적으로 사용될 수 있는 범용 암호 서비스 구조를 설계하기 위하여 PKI, GSS-API 및 GCS-API를 중심으로 각각 관련된 요구사항과 설계 모델을 분석한다.
분산 환경에서 신분 확인을 위한 생체인증기기가 이용되는 경우 그 기기가 생체인증 표준인 BioAPI를 준용하여 제대로 구현된 것인가에 대한 적합성 시험이 필요하게 된다. 이러한 적합성 시험은 분산 환경의 사용자 및 서비스 제공자에게 표준 규격을 준용한 제품이라는 신뢰성을 주게 된다. 기존에 제공되는 있는 BioAPI(Biometric Application Programming Interface) v2.0 기반의 BSP(Biometric Service Provider)는 오프라인 상에서 BioAPI기반의 제품의 준용 여부만을 평가하기 때문에 분산 환경에서 여러 사람이 동시에 준용 여부를 평가 받기 힘들며 이에 따른 동시 서비스 제공도 불가능하다. 본 논문에서는 BioAPI v2.0 기반의 제품들이 분산 환경에서 제공되는 9개 모델의 표준화된 환경으로 구분하고, 원활한 적합성 시험을 위하여 XML기반의 Test Assertion을 설계하여 생체인증 API 표준 적합성을 시험하였다. XML Test Assertion을 이용한 생체인증 적합성 시험을 위한 메시지 플로우를 밝혀 그 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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