사이버 공간에서 이루어지는 전투 행위가 군의 주요 임무체계 및 무기체계에 어떠한 영향을 미치는지를 평가할 수 있어야 한다. 사이버공격에 의한 임무영향을 사이버 M&S로 분석하기 위해서는 대상이 되는 임무체계와 사이버전 요소를 모델로 구축하고, 시뮬레이션을 위한 시나리오를 저작하여야 한다. 사이버전에 의한 임무영향 분석 관련 연구는 미국을 중심으로 많은 연구가 수행되었으며, 기존의 연구에서는 물리전장과 사이버전장에 대해 별개로 시나리오를 저작하였다. 임무영향 분석의 정확도를 높이기 위해서는 물리전장 모델과 사이버전장 모델을 결합한 시뮬레이션 환경을 구축하고, 임무 시나리오와 사이버공격/방어 시나리오를 통합해서 저작할 수 있어야 한다. 또한 물리전장과 사이버전장은 업무영역이 상이함을 고려하여 시나리오를 효율적으로 저작할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 임무체계 정보를 이용하여 시나리오 저작에 필요한 자료를 사전에 작성하고, 선작업된 자료를 이용하여 통합시나리오를 저작하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 시나리오 저작도구의 설계에 반영하여 개발하고 있으며, 제안 방법을 입증하기 위해 대화력전 분야의 통합시나리오 저작을 수행하였다. 향후, 제안한 방법을 반영한 시나리오 저작도구를 활용하면 임무영향 분석을 위한 통합시나리오를 짧은 시간에 쉽게 저작할 수 있게 될 것이다.
우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.
자유로운 이착륙과 뛰어난 비행능력을 가진 플랩핑 날갯짓 비행체에 관한 집중적 연구개발이 진행되고 있다. 대부분의 플랩핑 날갯짓에 관한 연구는 동기화된 운동의 다양한 운동변수에 대한 연구들로 비동기 운동을 수행하는 에어포일의 비정상 공력 특성에 미치는 영향에 대한 관심은 크지 않았다. 본 연구에서는 히브와 피치 진동운동 주파수가 서로 다른 에어포일의 비정상 공력특성을 수치적으로 연구했다. 먼저 비동기 운동에 따른 운동특성과 받음각 변화를 파악하였다. 해석 결과 진동수 비가 1.0인 경우 양력은 발생하지 않았고 추력이 크게 발생했다. r=0.5인 경우 양력이 크게 발생하였다. 에어포일 주변의와 분포와 표면에서의 압력계수를 분석하여 비동기 진동운동을 하는 에아포일의 공력특성을 분석했다. r=0.5인 경우 r=1.0인 경우 보다 더 큰 앞전 및 뒷전 와들이 관찰되었으며, 이 와들이 비동기 진동운동을 하는 에어포일의 공력특성에 큰 영향을 미친 것을 발견하였다. 향후 피치진동의 진폭이 비동기 진동운동을 하는 에어포일의 비정상 공력특성에 미치는 영향을 연구할 계획이다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
블랙박스 암호는 하드웨어로 구성된 암호화 장치를 기반으로 '디바이스와 사용자는 신뢰할 수 있다'는 가정하에 동작하는 암호이다. 그러나 공격자에게 내부 구조가 공개되는 순간 키 추출 등의 다양한 공격이 존재함과 동시에 최근 들어 신뢰할 수 없는 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 적용하는 경우가 증가하여 블랙 박스 암호 시스템에 대한 위협은 더욱 커져가고 있다. 그로 인해, 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 안전하게 동작하고자 암호화 과정에서 암호 키를 숨김으로써 공격자의 키 유출을 어렵게 하는 화이트 박스 암호화 기술이 제안되었다. 하지만, 이러한 화이트 박스 기반 암호는 기존의 암호와는 다르게 정해진 규격이 존재하지 않아 구조적 안전성을 검증하는 것이 어렵다. 이에 CHES에서는 보다 안전한 화이트 박스 암호 활용을 위해 The WhibOx Contest를 주기적으로 개최하여, 다양한 화이트 박스 암호에 대한 안전성 분석이 수행 되었다. 이 중 2016년 Bos가 제안한 Differential Computation Analysis(DCA) 공격법은 현재까지도 안전성 분석에 널리 활용되고 있는 강력한 화이트 박스 블록 암호에 대한 공격 기술에 해당한다. 이에 본 논문은 화이트 박스 암호에 대한 동향을 분석하고, 화이트 박스 블록 암호에 대한 부채널 정보 기반 암호분석 기술인 DCA, HODCA 공격 분석 및 관련 대응 기술 동향을 정리한다.
본 연구의 목적은 부산항 컨테이너 터미널의 사이버 보안의 현황을 파악하고 탐색적 연구를 통한 강화 요인을 도출하고자 하였다. 최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화도 있으나 반면 하역 장비를 통한 정보 유출 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안 사고 및 위협 가능성 또한 증가되고 있다. 특히 항만의 경우 단순한 항만 내 사이버 보안으로 발생되는 문제 뿐 아니라 물리적 손상 및 국가 전체 안보까지 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 이러한 항만 내 사이버 보안 위협이 증가함에도 불구하고 여전히 국내 항만 내 사이버 보안과 관련된 연구는 미비하다. 이에 항만의 사이버 보안 강화를 위한 요인을 도출하고 향후 강화 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 4차 산업 기술을 적극적으로 도입하는 컨테이너 항만을 중심으로 분석을 진행하였으며 부산항 컨테이너 터미널 이해관계자를 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이후 탐색적 요인분석을 통해 강화 요인을 도출하였다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
The Asiatic pink stem borer, Sesamia inferens (Walker, 1856) (Lepidoptera: Noctuidae) is a pest that attacks rice stems. In this study, we estimated the annual generation of insect in several regions of the Republic of Korea. Adult trapping using a sex pheromone trap detected the occurrence of S. inferens adults in the three northernmost areas around 38° latitude and showed that the insect inhabits all of Korea. In most areas investigated, the seasons of the adult generations estimated using the single-sine degree-day model did not deviate from the corresponding observed seasons of adult occurrence. We estimated that the overwintering larvae hypothetically-estimated using the model could be originated from the last generation of adults. When larvae collected in paddy fields during the autumn season in a few middle and southern areas were reared at 25℃, ca. 70% of pupae did not show additional larval molting before their pupation. All larvae collected in early March in a southern area (Goseong, Gyeongsangnam-do) pupated without additional larval molting when reared at 25℃. Based on these results, we presumed that S. inferens could overwinter as mainly the last instar larval stage in the area. Taken together, we conclude that S. inferens primarily has two generations per year in areas around 38° latitude, and three generations in the areas between 35.3° and 37.3° latitude. In addition, approximately 35% of insects captured by the sex pheromone trap were species other than S. inferens, as determined by analyzing the nucleotide sequences of the cytochrome c oxidase 1 gene. These species were not morphologically misidentified as S. inferens.
본 논문에서는 드론의 공격을 무력화시키는 기술인 안티드론에 대한 기술 및 특허 분석을 실시하였다. 안티드론의 기술 정의, 안티드론 시스템의 기술 요소 등 안티드론의 기술에 대한 조사를 진행하였다. 또한 2011년부터 10년간 국내외에서 출원된 드론 및 안티드론의 출원 특허에 대해 조사하였다. 최근 10년간 국내 특허 출원 건수 및 안티드론에 관한 국내 특허 출원 건수를 조사하였고, 국외 출원의 경우, 미국, 유럽, 일본, 중국, PCT에 최근 10년간 출원된 안티드론에 관한 출원실적을 조사하였다. 국내 안티드론에 관한 특허 내용에 대해 "안티드론"으로 검색된 무력화 기술 특허, 드론의 탐지 및 식별 기술에 관한 특허, 드론의 무력화 기술에 관한 특허 등을 조사하였다. 본 연구를 통해 드론 탐지 기술로 출원된 총 91건의 특허 중 공공기관의 출원은 5건으로 5.5%를 차지하였고, 드론 식별 기술로 출원된 총 174건의 특허 중 공공기관의 출원은 4건으로 2.3%를 차지하였다.
최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
21세기의 주요 전쟁에서 드론은 감시정찰을 넘어 정밀타격 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어 나갈 것이다. 최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단으로 활용되고 있으며 향후 게임체인저(Game-Changer)로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 북한 또한 오래전부터 정찰 및 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔다. 북한은 근래에 들어 드론을 활용한 도발을 지속하고 있고, 그 능력도 점차 고도화되고 있다. 또한, 최근 새로운 전략 드론의 등장으로 이를 활용한 북한의 대남 감시정찰 및 조기경보 능력 확보와 새로운 유형의 도발 등 전·평시 위협이 강화될 것으로 보인다. 이에 이번 연구에서는 북한 전략 드론의 능력을 분석하고 운용 양상을 예측하여 시사점을 제공하고, 이후 우리 군의 드론 전력화 및 대드론체계 솔루션 등 종합적인 전략 수립에 대한 활발한 후속 연구가 이루어지길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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