PKI에 기반을 둔 공개키 방식은 인증성과 비밀성에서 뛰어난 반면 적용된 시스템에서 인증서와 키 관리는 큰 부담이다. 또한 암복호 복잡도(complexity)가 크기 때문에 WSN(Wireless Sensor Network)의 제한된 컴퓨팅 장치에서는 사용하기가 어렵다. 이에 키관리 부담을 없앤 IBE(ID Based Encryption) 방식에서 Bilinear Pairing 방식은 수행속도가 뛰어나고 충분히 안전한 DDH(Decisional Diffie Hellman) 알고리즘으로 인/검증을 처리하는 차세대 암호방식이다. Bilinear Pairing의 이론을 구현한 Elliptic Curve Weil Pairing의 알고리즘은 단순하고 CCA(공격)에 IND/NM의 강력한 보안조건을 만족한다. 동작측면에서 Random Oracle Model을 가정한 IBE PKG는 단일 기밀문서 파일서버로 작동하는 우리의 목적 시스템의 구조에 적합하다. 따라서 본 논문는 Weil Pairing Based IBE 방식을 폐쇄적 기밀문서 유통망[2]에 적합하도록 암복호 및 인검증 알고리즘을 개선하고 본 유통망에 적용된 효율적 프로토콜을 제안한다. 본 논문은 먼저 암호화, 무결성 그리고 사용자 인증을 O(DES) 수준으로 수행하는 개선된 알고리즘을 제안하며 한 번의 암호화 처리에서 비밀성, 무결성과 인증성을 달성하는 정보를 암호문에 포함된다. 둘째 PKI 인증서의 효과를 가진 공개 식별자를 적용하여 키 노출의 위험을 줄인 개선된 IBE 방식을 제안한다.
IT 정보통신 기술의 발달로 인하여 차량통신분야쪽에서 정보, 전자, 통신기술이 융합된 지능형 교통 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET환경에서는 주로 차량과 차랑간의 통신, 차량과 기반 시설간의 통신을 하고 있으며 교통의 편의성 및 안전성을 제공하고 있다. 효율적인 지능형 차량통신을 구축하기 위해서는 보안 기술이 정립되어야 하고, 정적인 네트워크 환경과는 달리 동적인 고속의 이동성을 가지는 VANET환경에서는 차량 통신간의 무선 보안 위협과 많은 취약점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 VANET 환경에서 차량의 차대번호를 사용하여 이를 신원기반 암호기술로 암호화 하여 안전한 메시지 통신 프로토콜을 설계한다. 제안하는 프토로콜은 차량의 차대번호와 RSU의 일련번호를 활용하여 차량을 등록하고, 신원기반 암호화 방식의 안전한 통신 프로토코을 설계한다. 성능 평가부분에서는 기존의 VPKI 기술과 비교하여 속도적인 측면에서 약 44%의 감소하였으며, 안전성에서는 인증, 메시기 기밀성 및 프라이버시 위협등을 분석하였다.
무선 센서 네트워크는 재사용이 불가능한 배터리와 제한된 처리능력, 저장 공간을 갖는 다량의 소형 노드로 이루어진다. 이 네트워크에서 노드들은 광범위한 영역에 배치되게 되며 이 노드들은 또한 무선 링크를 통해 노드들 사이에 단거리 통신을 수행한다. 네트워크의 에너지 효율을 위해 동적 클러스터링 기법이 네트워크 수명, 확장, 부하 분산에 효과적인 수단이다. 이 기법은 다수의 노드에 의해 수집되는 데이터가 클러스터 헤드 노드에 의해 집성되어 재전송되는 특징이 있어 해당 노드가 공격자에 노출될 경우 네트워크의 안전을 보장할 수 없게 된다. 그러므로 이러한 클러스터링 기법의 안전한 통신을 위해 노드들 사이에 전송되는 메시지의 암호화와 클러스터 헤드 노드의 보안 유지가 중요하다. 특히, 에너지 효율을 목적으로 설계된 클러스터 기반 프로토콜에서 충분한 데이터 안정성을 보장하기 위해서는 클러스터 구조에 적합한 키 관리 및 인증 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계층 클러스터 구조를 갖는 센서 네트워크에 적합한 키 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항식 키 풀 기반 기법에 기초하며 키 인증 절차를 통해 안정된 네트워크를 유지한다.
사용자의 계정 정보를 관리하고 NFC(Near Field Communication)와 OTP(One Time Password)를 이용한 이중 보안 시스템을 제안 하고, NFC의 1m 미만의 범위 내에서 인식하는 특징과 NFC 자체의 높은 보안성을 이용하여, 사용자 인증 단계를 강화한 결과물은 4년제 학부체계의 전자공학 전공에서 2인 1조로 1년 6개월 동안 진행한 졸업작품 설계과정에서 이루어졌다. 본 학회의 학술대회를 포함하여 국내 전문학회 학술발표대회 및 논문경진 대회에 3회 참가하여, 중간 결과들을 발표하였고, 지도교수가 포함된 6인의 전공교수들에 의한 3차 심사단계를 거쳐 졸업 작품으로 합격하였다. 합격된 사항은 발표논문 체계로 구성하여 합격한 다른 인원들과 함께 졸업 논문집을 발간하였다. 이러한 단계를 거쳐 얻어진 설계 및 제작의 경험을 통해, 자신감을 얻고 취업 기회를 적극적으로 모색하는 성장의 단계를 갖는 계기가 되었으며, 취업을 통해 공학교육을 실천하는 하나의 방법론을 제시하였다.
이동전화가 전자상거래와 온라인 뱅킹의 새로운 수단으로 등장하고 있다. 모바일 기기를 통한 모바일 지급결제는 인터넷 결제나 소액결제 등에서 대중적으로 이용되며 새로운 결제수단으로 각광받고 있다. 하지만 현재의 모바일 지급결제는 소액에 치중하고 있으며 안전하고 표준화된 기술의 미비 등의 문제가 해결해 되어야할 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 현재 모바일 지급결제 서비스의 정의와 유형을 알아보고 모바일 지급결제 서비스에서의 인증의 의미와 각 지급결제 서비스의 인증방식에 대해 살펴보았다. 또한 각 인증방식들에서의 사고유형과 그 원인 그리고 그에 따른 대책을 알아보고, 현시점에서 그 대책이 실제 적용되기까지의 긴 시간동안 기존 설비나 휴대폰의 하드웨어를 추가 또는 변형하지 않는 범위 안에서 실현 가능한 새로운 인증절차를 제안하였다. 본 논문이 제안한 인증기법은 휴대폰의 VM을 이용한 결제로서 기존 SMS로 전달된 난수를 입력하는 방식의 문제점으로 지적되는 전달 내용에 대한 타인의 도용 위험성을 줄이기 위해 사용자가 직접 본인의 휴대폰에서 결제용 VM을 구동 난수를 확인하여 난수를 사이트에 입력하는 방식을 사용한다. VM 다운로드 후 처음 사용시 다운받은 VM의 S/N을 서버에 등록하여 VM을 구동할 때마다 S/N과 휴대폰 번호를 매칭한 후 난수를 부여하여 기존 휴대폰 통합 과금 서비스에서는 하기 어려운 점이었던 등록된 폰 이외의 불법 복제된 폰의 결제를 막을 수 있게 하였다. 또 난수 발급시 사용되는 매개체를 SMS발송에서 47 byte 패킷통신으로 대체하여 난수를 발급할 때 소요되는 시간을 대폭 줄이고 결제할 때 소요되는 비용을 기존의 1/3로 절감 하였다.
오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.
최근에 근접 인증(proximity authentication)을 위해 사용하는 RFID 시스템이 경계 위조(distance fraud), 마피아 위조(mafia fraud), 테러리스트 위조(terrorist fraud) 공격들과 같은 다양한 위치 기반의 중계 공격(relay attack)들에 취약함이 증명되었다. 이러한 중계 공격들을 방지하기 위해 리더와 태그사이의 데이터 왕복 전송 시간을 측정하는 경계 결정(distance-bounding) 프로토콜이 한 해결책으로 연구되고 있다. 2008년에 Munilla와 Peinado는 Hancke-Kuhn이 제안한 프로토콜을 수정하여 보이드-시도(void-challenge) 기법을 적용한 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. Hancke-Kuhn 프로토콜과 비교하여 Munilla-Peinado의 프로토콜은 공격자에게 n번의 왕복에서(5/8)n의 성공 확률을 제공함으로써 공격 성공 확률을 감소시켜준다. 하지만 저장 공간 낭비와 많은 해쉬 함수 연산으로 인해 저비용 수동형 태그에는 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 태그측의 해쉬 함수 연산량을 줄이고, 적은 저장 공간을 요구함으로써 저비용 수동형 태그에 적합한 새로운 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 경계 결정 프로토콜은 Munilla-Peinado의 프로토콜과 비교하여 저장 공간 효율성과 연산 효율성을 높여줄 뿐만 아니라, $(5/8)^n$의 공격자 성공 확률을 보장함으로써 동일한 안전성을 제공할 수 있다.
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.
신원기반 암호기법에서 PKC(Private Key Generator)의 권한 남용을 막기 위해 일반적으로 threshold 기법을 사용한다. 하지만 이 방법은 사용자 개인키 발급과정에서 보다 많은 인증, pairing 연산, 통신비용을 요구한다. 이 논문에서는 PKG의 권한을 분산시키는 신원기반 암호기법에서 같은 사용자에게 다수의 개인키를 수시로 발급하거나 만료된 또는 철회된 키를 재발급하는 경우 이를 효율적으로 처리해줄 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 새 기법에서 사용자의 개인키는 서로 다른 신뢰기관에 의해서 발급되는 두 개의 요소인 KGK(Key Generation Key)와 KUD(Key Usage Descriptor)로 구성된다. 이 중 KGK는 다수의 신뢰기관인 KIC(Key Issuing Center)가 threshold 방법으로 발급하며, KUD는 단일 신뢰기관인 KUM(Key Usage Manager)이 발급한다. 이 시스템의 장점은 키 재발급 비용이 상수시간이며 공개채널을 통한 키 발급이 가능하다는 것이다. 또한 Gentry가 제안하였던 time-slot 기반의 개인키 철회기법을 다른 신원기반 암호기법보다 효율적으로 적용할 수 있다. 이 논문은 새 시스템의 안전성에 대해서 증명하고 타 시스템과의 비교 분석을 통해 그 효율성을 보여준다.
현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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