초동수사란 사건발생의 초기에 행하는 긴급한 수사 활동이다. 초동수사가 잘못되면 사건이 영원히 미궁에 빠지거나 많은 증거가 사라져버리게 된다. 따라서 초동수사가 잘못되면 많은 인력과 예산을 낭비하거나 또 다른 피해자가 발생하게 되는 것이다. 초동수사는 범죄현장을 중심으로 한 수사와 피해자중심수사 그리고 피해품 중심 수사 등이 있다. 현장중심 수사는 범죄현장주변에서 유류품의 발견, 범행일시의 확정, 참고인의 발견, 지리감 등을 파악하는 수사 활동이다. 피해자 중심수사는 피해자의 인적사항, 피해자 및 가족의 생활상태, 재산상태, 교우관계, 가정 내부사정 등을 파악하여 범인을 검거하는 수사방법이다. 피해품 중심수사는 범죄피해품의 소재 이동경로를 추적하여 범인을 검거하는 방법이다. 경찰의 초동수사역량을 강화하기 위해서는 초동수사에 대한 교육을 강화하고, FTX(현장훈련)를 지속적으로 실시하여야 할 것이다. 그리고 초동수사매뉴얼을 제작하여 활용하여야 하며, 사건분석시스템을 구축할 필요가 있다. 또한 과학수사기법의 개발과 국민의 협조가 필요하다. 앞으로는 사건에 대한 초동수사부터 철저히 하여 국민에게 믿음을 줄 수 있는 경찰이 되어야 할 것이다.
이 논문에서는 스마트폰에서 사용자 인증 프로토콜에 머신러닝을 사용하는 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 사용자가 PIN을 입력할 때, PIN 뿐만 아니라 추가적으로 스크린을 터치하는 시간 간격 및 위치를 인증 정보로 수집하여 식별자로 사용하는 기법이다. 먼저 사용자 등록 단계에서 다수의 사용자 터치 시간 및 위치 데이터를 수집 한 다음, 그 데이터로 머신러닝을 이용하여 모델을 제작한다. 그리고 사용자 인증 단계에서 사용자가 입력한 PIN을 비교하고, PIN이 일치하면 사용자의 터치 시간 및 위치 데이터를 모델에 입력하여 기존에 수집한 데이터와 거리를 비교하여, 그에 따라 인증 성공 여부가 결정된다. 우리는 사용성 실험과 보안성 실험을 통하여 이 기법을 사용하는데 큰 불편이 없다는 것(FRR : 0%)과, 이전의 사용되고 있던 PIN 입력 기법보다 안전하다는 것(FAR : 0%)을 보였고, 그에 따라 충분히 사용될 수 있는 기법이라는 것을 확인하였다. 또한 숄더 서핑 공격 실험을 통하여 PIN이 유출되어도 보안 사고가 발생하기 힘들다는 것(FAR : 5%)을 확인하였다.
점차 산업이 고도화되고, 사회가 도시화, 세계화됨에 따라 재난 발생에 따른 피해 확산 속도가 점차 빨라지고 있으며, 그로 인한 피해가 크고 광범위해져 가고 있다. 이에 재난으로 인한 피해를 줄이기 위해서 보다 신속하고 체계적인 재난대응 체계가 요구되고 있는데, 이를 위한 한 방안으로 상호협력체계 구축과 관련한 여러 연구가 이루어졌다. 그러나 지금까지는 주로 중앙행정기관 차원에서의 상호협력체계 구축을 중심으로 진행하였고, 실질적 재난 현장인 시 군 구와 시 도에서의 상호협력체계 구축 연구는 미흡한 실정이다. 지역 재난현장에서의 상호협력체계 구축 연구를 위해, 2012년부터 매달 시행하고 있는 인적재난 월별훈련에 참여하면서 시 군 구와 시 도에서의 상호협력체계 구축을 시도하고, 지역에서 상호협력체계 구축을 위해 필요한 사항을 연구하였다. 또한, 이번 연구를 통해 재난 훈련 시 필요한 훈련 시나리오를 설계하였고, 상호협력계획 수립을 위한 각종 서식 등을 개발하였다.
이 연구는 '전시작전통제권 환수 논란'을 다룬 주요 언론의 내러티브 프레임을 분석하고 프레임 경쟁에서 드러나는 저널리즘 해석 공동체의 특성을 고찰했다. 전작권 환수 논란 보도의 프레임 유형을 분석한 결과, 정치적 이념 대립을 반영하는 '자주국방과 평화 지향', '자주와 동맹의 균형', '한미동맹과 안보 우선' 프레임을 추출했다. 환수 논란을 둘러싼 이슈 문화의 의미 지형이 해석 집단별로 구조화되는 과정을 살피고자 심층 인터뷰를 통해 담당 기자들의 저널리즘 담론도 분석했다. 이를 통해 해석 집단 간의 프레임 경쟁 구도, 곧 환수 논란의 이슈 문화가 거시적 권력구조(진보-중도-보수)와 저널리즘 실천양식(객관-주창)의 긴장 관계를 반영할 뿐 아니라, 자신의 선호 해석을 사회의 지배적 해석으로 구축하려는 과정에서 각 해석 집단이 기대는 해석 양식의 경계와 일치하고 있음을 확인했다. 언론의 프레임 경쟁 이면에 내재하는 해석 권위의 충돌로 인해 합리적인 보도 담론의 형성은 물론 해석 집단 간의 숙의가 제약 당하고 있음도 추론할 수 있었다. 언론의 숙의 역할에 비춰 분석 결과가 제기하는 실천적 함의를 비판적으로 논의했다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
최근 필리핀 남서부 해역 즉, 술루해(Sulu Sea)와 셀레베스해(Celebes Sea)에서 통항선박에 대한 해적사고가 연이어 발생하고 있다. 해적들은 현지 이슬람 무장 반군 '아브 사야프 그룹'(Abu Sayyaf Group) 구성원들이다. 그들은 조직 운영자금 마련을 위해 최근 13개월 동안 선원 59명을 납치하고 감금했다. 이들에 의한 선원 납치와 살해는 같은 해역의 해상안전과 아시아 지역 물류활동에 커다란 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 최근 동 해역에서 발생한 해적사고 22건을 총톤수, 선종, 시간, 장소 및 국적 등으로 분석한다. 아울러, 이들 해적행위 직접 가담자이자 배후세력인 '아브 사야프 그룹'과 현행 문제점을 살펴본다. 마지막으로 통항선박과 선사 그리고 관련국가 및 국제사회가 취할 대응방안을 제시하고자 한다.
기업의 탈법, 비리 등 부정행위를 조사할 경우 인사, 회계, 물류, 생산 등의 업무데이터(Business Data)의 확보가 필요하다. 다수의 기업들은 분산된 업무 데이터를 데이터베이스(Database)화하여 통합적으로 관리하고 있기 때문에 디지털 포렌식 조사를 위하여 데이터베이스에 대한 체계적인 업무데이터 추출기법 연구가 중요하다. 일반적인 정보체계 환경에서 데이터베이스는 상위 어플리케이션 및 대용량 파일 서버와 통합된 정보체계 내의 부분적 형태로 존재한다. 또한 사용자가 입력한 원시 업무 데이터는 정규화 과정을 거친 테이블 설계에 의해 하나 이상의 테이블에 분산되어 저장된다. 기존 데이터베이스 구조 분석에 관한 연구들은 데이터베이스의 최적화와 시각화를 위하여 테이블 간 연관관계 분석이 가장 중요한 연구대상이었다. 그러나 원시 업무데이터를 획득해야 하는 디지털 포렌식 관점의 연구는 테이블 간 연관관계 시각화보다 데이터의 해석이 더 중요한 연구대상이다. 본 논문에서는 데이터베이스 내부에서 미리 정의된 테이블 간 연관관계 분석기술뿐만 아니라 도메인 전문 지식(domain knowledge)을 활용한 체계화된 분석절차를 제시하여 데이터베이스에 저장된 원시 업무 데이터 구조를 분석하고 사건관련 데이터를 추출할 수 있는 분석방안을 제안한다.
게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.
최근 몇 년 동안 사이버 위협의 수와 복잡성이 증가하고 있다. 이러한 위협은 개인 소유 장치를 업무에 사용하는 것의 위험성을 증가시킨다. 이 연구는 인공지능을 활용한 침해분석 도구의 활용 방안에 대해 다루고 있다. 이를 위해 자동화된 분석 프로세스를 통해 분석자의 업무 부담을 줄이고 분석 효율을 향상시키는 인공지능 기반 침해분석 도구를 개발하고 활용 가능성을 제안하였다. 이를 통해, 분석자는 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능 기반 침해분석 도구의 개발과 활용 가능성을 제시하는 것이다. 이를 통해 침해분석 분야의 새로운 연구 방향을 제시하고, 자동화 도구의 성능, 적용 범위, 사용 편의성을 향상시켜 조직이 효과적으로 사이버 공격에 대응할 수 있도록 하는 것이 필요하다는 것을 제시하였다. 연구 방법으로는 인공지능 기술을 활용하여 침해분석 도구를 개발하고, 이를 통해 다양한 활용 사례를 연구하였다. 또한, 자동화 도구의 성능, 적용 범위, 사용 편의성을 평가하고, 침해 사고의 예측 및 예방, 자동 대응을 위한 연구도 진행하였다. 본 연구는 인공지능 기반 침해분석 도구의 개발과 활용을 위한 기초가 될 것으로 이를 통해 효과적으로 사이버 공격에 대응 방안을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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