최근 기업의 내부 중요 정보 유출이 날이 갈수록 심각해지고 있으며, 이러한 유출의 대부분은 내부자에 의해 발생되고 있다. 따라서 기업 내부의 정보를 보호하기 위해 다양한 기술적 방안들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 내부정보 유출 경로 중 USB를 통한 파일 이동, 복사 작업을 수행할 때 해당 파일이 기밀파일로 분류된 경우 유출을 차단하는 기법을 제안한다. 구현한 기밀파일 유출차단시스템은 기밀파일 관리를 위해 시그너처를 삽입하는 시그니처 삽입 관리자와 기밀파일 탐지를 위한 기밀파일 탐지 관리자로 구성되어 있다. 시그너처 삽입 관리자는 기관에서 기밀 파일로 분류된 파일에 기밀 파일을 나타내는 특정 패턴을 삽입하는 기능을 한다. 한편, 기밀 파일 탐지관리자는 사용자가 기밀 파일을 USB로 이동 또는 복사할 경우 이를 탐지하고 차단하여 기밀 파일 유출을 방지한다. 본 연구 결과는 USB를 통한 기업 내부 기밀 파일 유출을 통한 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.
비밀기록물관리에 관한 규정이 제 개정되면서 비밀기록물의 관리의 중요성이 커지게 되었지만 기록관리 현장에서 여전히 비밀기록물의 특성과 가치를 고려한 관리가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 비전자환경에서 관리하던 비밀기록물을 전자환경에서 처리하여 효율적으로 비밀기록물에 대한 장기 보존 대책을 마련하고자 하였다. 공공기관에서 보유하고 있는 비밀기록물을 자체적으로 관리할 수 있는 시스템을 개발하고 비밀기록물의 멸실과 훼손에 따른 정보손실을 미연에 방지하고, 인가 받은 이용자의 디지털 보안 환경에서 편리하게 활용할 수 있는 체계를 확보하여 비밀기록물에 대한 상용 관리체계 기반을 설계하고자 하는 것이다. 이 연구에서는 비밀기록물을 관리하기 위한 시스템의 기록관리 국제표준에 맞는 시스템 구성 요구사항을 분석, 분석된 요구사항을 바탕으로 한 시스템 설계 등 시스템에 관련된 사항과 시스템의 보안 및 암호화, 메타데이터, 비밀관리기록부 정리 및 출력에 대한 전체적인 설계 과정과 표준 관리에 대하여 살펴보았다.
영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.
In this paper, we describe a simultaneously transmitted jamming (ST-jamming) for bi-directional in-band full-duplex (IFD) system to improve information security at the physical layer. By exploiting ST-jamming, each legitimate user transmits data samples and jamming samples together in one orthogonal frequency division multiplexing symbol according to given traffic asymmetry. Regardless of the traffic difference in both directions in IFD communication, eavesdropping of confidential information is prevented in both directions simultaneously without the loss of data rate. We first propose an encoding scheme and the corresponding decoding scheme for ST-jamming to be used by the legitimate users. In addition, we study a transceiver structure of the legitimate users including a baseband modem uniquely designed for the use of ST-jamming. The leakage of confidential information at an eavesdropper is then quantified by studying the mutual information between the confidential transmit signals and the received signals of the eavesdropper. Simulation results show that the proposed ST-jamming significantly reduces the leakage of legitimate information at the eavesdropper.
내부자 위협이란, 조직의 보안 및 데이터, 시스템에 대한 내부 정보에 접근하는 현 임직원 및 전 임직원, 계약자와 같이, 동일한 조직 내부의 사람들로부터 발생하는 위협을 의미한다. 일반적으로 내부자들은 업무를 위하여, 시스템에 대한 합법적인 접근 권한을 가지며, 만약 이러한 권한이 오남용되는 경우에는 조직에 매우 심각한 피해를 입힐 수 있다. 이러한 내부자 위협은 외부로부터의 위협보다 방어 및 탐지가 훨씬 어려운 한계점이 있으며, 그 피해 규모가 매우 방대하다는 문제점도 존재한다. 이에 따라, 본 논문에서는 내부자 위협을 탐지하기 위하여, 이메일을 통한 기밀정보를 유출하는 유형의 위협에 대응하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 조직 내에서 이메일을 발신하는 경우를 대상으로, 파일이 포함된 이메일에 발신자를 식별하기 위하여, 파일에 키 값 및 서명을 삽입하며, 발신되는 이메일을 모니터링하여 첨부된 파일의 유형을 파악함으로써, 동적 그래프를 통하여 시각화한다. 내부 시스템 및 네트워크에서의 보안관제 담당자 및 관리자는 시각화된 그래프를 확인함으로써, 직관적으로 정보 유출을 파악하고 대응할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통하여, 조직 내의 내부자 위협을 탐지할 수 있으며, 데이터 유출 사고가 발생하는 경우, 유출자를 빠르게 식별하고 초기에 대응할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 산업 보안 정책에도 불구하고 기업의 내부 정보 유출이 심각하게 증가하여 산업별로 정보 유출 방지 대책을 수립하는 것이 필수적이다. 대부분의 정보 유출은 외부 공격이 아닌 내부자에 의해 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동식 저장매체 및 네트워크를 통한 기밀 파일 유출방지를 위한 실시간 내부 정보 유출 방지 시스템을 구현하였다. 또한, 기업 내의 정보 로그 데이터의 저장 및 분석을 위해 Hadoop 기반 사용자 행동 분석 및 통계시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 시스템은 HDFS에 대량의 데이터를 저장하고 RHive를 사용하여 데이터 처리 기능을 개선함으로써 관리자가 기밀 파일 유출 시도를 인식하고 분석할 수 있도록 하였다. 구현한 시스템은 이동식 데이터 매체와 네트워크를 통해 기업 내부로의 기밀 파일 유출로 인한 피해를 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 보호하고자 하는 중요문서의 다양한 변조를 통한 유출시도를 정확히 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 중요문서는 내부자에 의해 다양한 방법으로 변조된 후 유출이 시도되고 있으나, 중요문서 유출탐지에 관한 기존 연구들은 유사도를 기반으로 함으로써 중요정보에 대한 다양한 변조 형태를 정확히 반영하지 못하여 탐지 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용한 새로운 중요문서 유출 탐지 알고리즘인 v-SVDD 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘 수행결과는 기존 연구결과와 비교할 때 변조 유출 탐지 측면에서 우수한 정확도를 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.213-218
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2021
This paper proposes a technique for detecting a significant threat that attempts to get sensitive and confidential information such as usernames, passwords, credit card information, and more to target an individual or organization. By definition, a phishing attack happens when malicious people pose as trusted entities to fraudulently obtain user data. Phishing is classified as a type of social engineering attack. For a phishing attack to happen, a victim must be convinced to open an email or a direct message [1]. The email or direct message will contain a link that the victim will be required to click on. The aim of the attack is usually to install malicious software or to freeze a system. In other instances, the attackers will threaten to reveal sensitive information obtained from the victim. Phishing attacks can have devastating effects on the victim. Sensitive and confidential information can find its way into the hands of malicious people. Another devastating effect of phishing attacks is identity theft [1]. Attackers may impersonate the victim to make unauthorized purchases. Victims also complain of loss of funds when attackers access their credit card information. The proposed method has two major subsystems: (1) Data collection: different websites have been collected as a big data corresponding to normal and phishing dataset, and (2) distributed detection system: different artificial algorithms are used: a neural network algorithm and machine learning. The Amazon cloud was used for running the cluster with different cores of machines. The experiment results of the proposed system achieved very good accuracy and detection rate as well.
사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다
In this paper, it will study various problems such as personal information infringement from when using various useful Apps in the Smartphone environment. It also researched the vulnerabilities Mobile Apps and the risks of personal information leakage when using Smartphone information to decrease threat and find solution. In the second chapter, it will check the existing Mobile App related Apps. In the third chapter, it will check the threats and major factors that caused by the leakage of personal information which related to the app. Then it will suggest solution and end with conclusion. This paper also looked at various problems that caused by illegal adverse effect from illegal personal information collection. Then it researched and made suggestion to make consideration on safety of personal information and privacy infringement that threat to personal information For safety of mobile banking, it proposed a safety method to separate and manage the code which has the core logic which required to run the App. For safety of direction App, when running the direction App, even if the information is collected, location information for unauthorized accessed will encrypt and store in DB, so that access to personal information is difficult. For delivery App environment, by using the national deliver order call center's representative phone to receive a telephone order then, the customer information is delivered to the branch office when it receive order and it will automatically delete information from the server when the delivery is completed by improving DB server of order. For the smart work app environment, the security solution operates automatically by separating and make independent private and work areas. Then it will suggest initialization for company's confidential business information and personal information to safe from danger even if loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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