물리적인 세계의 모든 사물들이 디지털화되고 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 기술은 새로운 패러다임으로 부각되고 있고 편리하고 효율적인 생활을 제공할 것으로 기대되고 있다. 그러나 성공적인 기술의 실현을 위해서는 IoT 보안이라는 중요한 선결 이슈가 존재하며, 특히 인간과 직접 관계된 사물 통신이라는 점에서 프라이버시 보호는 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안과 프라이버시 위협에 대해 기술하고, 쇼단(인터넷에 연결된 라우터, 스위치, 공유기, 웹캠, IoT기기 등을 찾아주는 합법적인 백도어 검색엔진)을 통한 IoT 장비의 보안과 프라이버시 노출 가능성을 지적한다. 마지막으로 현재 많이 사용되고 있는 네트워크 카메라의 실제 사례들을 통해 프라이버시 보안 위협들을 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.
The heavy snowfall phenomenon with thunder and lightning occurred in Yeongdong coastal region on 20 January 2017. Amount of snow on that day was a maximum of 47 cm and was concentrated in a short time (2 hours) at the Yeongdong coastal area. The mechanism of thundersnow was investigated to describe in detail using observational data and numerical simulation (Weather Research and Forecast, WRF) applied lightning option. The results show that a convective cloud occurred at the Yeongdong coastal area. The east wind flow was generated and the pressure gradient force was maximized by the rapidly developed cyclone. The cold and dry air in the upper atmosphere has descended (so called tropopause folding) atmospheric lower layer at precipitation peak time (1200 LST). In addition, latent heat in the lower atmosphere layer and warm sea surface temperature caused thermal instability. The convective cloud caused by the strong thermal instability was developed up to 6 km at that time. And the backdoor cold front was determined by the change characteristics of meteorological elements and shear line in the east sea. Instability indexes such as Total totals Index (TT) and Lightning Potential Index (LPI) are also confirmed as one of good predictability indicates for the explosive precipitation of convective rainfall.
리눅스 시스템에서 악의적인 목적을 가진 사용자는 쉘을 수행하는 공격 유형들을 통해 관리자 권한을 획득하여 백도어 설치 및 사용자들의 중요한 정보 등을 유출 시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존 방법은 권한상승원인을 분석하여 문제점을 수정한 후에 패치하는 방식을 사용하였다. 최근에는 사용자 자격증명을 이용하여 실시간으로 사용자 자격증명과 태스크 실행시 발생시키는 특징을 통해 정보의 불일치가 발생하는 태스크를 탐지하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 자격증명 방법은 단순히 uid, gid를 이용하기 때문에 자격증명의 동일한 값을 가지는 공격유형은 탐지를 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 자격증명을 이용한 탐지 방법에서 탐지를 못하는 경우를 해결하기 위해 비정상적인 권한획득 정보보다 적은 정상적인 권한 획득 정보(자격증명) 및 권한을 획득할 수 있는 shell 명령어와 path등을 Table에 저장하여 관리하고 파일(open, close, read, write)접근마다 실시간으로 Table에 있는 정상적인 권한 정보와 비교하여 탐지하는 보안 모듈을 제안한다.
소뇌 운동실조는 점차 진행되는 신경퇴행질병이며 운동 조절을 위한 기능의 상실을 동반하기에 환자의 삶을 심각하게 저하시킨다. 소뇌 운동실조 환자는 운동제어 과정에서 부적절한 폐회로 소뇌 반응으로 인해 운동 명령이 제한된다. 본 논문에서는 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 이용하여 소뇌의 이상으로 인한 운동실조 환자들이 외부기기를 제어할 수 있도록 운동상상 기반의 뇌파의 특성을 분석하고 이를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기법을 제안한다. 뇌파 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 효용성을 검증하기 위하여 소뇌 운동실조 환자와 정상인 그룹에서 운동상상에 따른 뮤밴드 파워를 조절하는 능력을 비교하였다. 이를 통하여 소뇌 운동실조 환자에의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 가능성을 보여준다.
기존의 주력산업의 고도화 및 고부가가치 산업이 창출되고 있는 가운데 클라우드 컴퓨팅 기반의 융합서비스가 등장하였다. 사용자 개인의 밀착서비스부터 산업용 서비스까지 다양한 융합서비스가 제공되고 있으며 국내에서는 클라우드 서비스 기반의 금융, 모바일, 소셜 컴퓨팅, 홈서비스를 중심으로 경제 전반에 걸쳐 기존 산업시장의 원동력이 되고 있다. 그러나 클라우드 스토리지 환경에서 Dos, DDos공격뿐만 아니라 스토리지 서버의 중요 데이터를 타깃으로 한 공격기법들이 발생하고 있으며, APT, 백도어 침투, 특정 대상에 대한 다단계 공격과 같은 감지하기 어려운 보안위협들이 발생하고 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 사용자들로 하여금 안전한 스토리지 서비스를 제공하는 권한 관리 프로토콜에 관하여 설계하였으며, 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술의 융합사례와 보안위협 및 요구사항에 대해서 연구하였고, 클라우드 컴퓨팅 환경과 빅 데이터 기술의 융합사례와 보안위협 및 보안 요구사항에 대해서 관련연구를 수행하였다. 이를 기반으로 제안된 프로토콜은 기존의 클라우드 환경과 빅데이터 기반 기술에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성을 분석하였고, 세션키 생성부분에서 대략 55%의 향상성을 확인 할 수 있었다.
5G 네트워크는 차세대 통신기술로서 4G 네트워크 대비 빠른 속도, 짧은 통신 지연, 높은 연결성을 기반으로 대량의 트래픽 처리가 가능하다. 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 기술로 대두되어 그 중요성이 증가하고 있다. 이러한 5G 네트워크 환경에서 기지국은 그 특성상 높은 밀도로 도심 전역에 설치되어 있으며, 사용자 단말과 연결되어 서비스를 제공한다. 따라서 악의적인 공격자에 의한 피해가 기지국에 발생하는 경우, 사용자 및 사회 전반에 큰 피해를 줄 것으로 예상된다. 2016년 뉴욕타임즈 기사에 따르면 중국의 특정 서버로 사용자 데이터를 전송하는 백도어로 추정되는 소프트웨어가 미국 내 안드로이드 기기, 자동차와 같은 스마트 기기에 포함되어 있다고 보도되었다. 이후 통신 장비에 백도어 설치에 대한 이슈가 지속적으로 제기되었으며, 5G 기지국과 같은 통신장비에 대한 안전성 확보의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 5G 기지국을 대상으로 체계적인 방법론인 위협모델링을 사용하여 도출한 보안기능요구사항과 백도어 이슈에 대응할 수 있는 수준의 보안보증요구사항을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보안요구사항은 5G 기지국에 대한 보안성평가기준으로서 안전한 네트워크 환경을 구성하기 위한 기지국 설계 및 개발에 사용될 수 있다.
대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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