최근 금융기관 및 대형 유통업체 등에서 대량의 개인정보유출사고가 연이어 발생하고, 그 피해는 날로 늘어나는 추세에 있다. 이에 따라 개인식별정보를 암호화하도록 강제하는 등 규제가 강화되고 있다. 이러한 개인정보를 암호화하는데 있어서 효율적인 기술이 형태보존암호화이다. 일반적인 암호화방식은 입력 데이터 길이보다 출력 데이터 길이가 확장되며 형태가 변경된다. 형태보존암호화는 입력 데이터의 길이와 형태를 보존해주기 때문에 데이터베이스 및 응용프로그램 수정을 최소화하는 효율적인 방식이다. 본 논문에서는 블록암호 운영모드를 이용한 개인정보 암호화에 효율적인 형태보존암호화방식을 새롭게 제안한다.
동형 암호 기술은 최근 널리 연구되고 있는 유망한 기술로서, 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능하게 하는 기술이다. 본 논문에서는 서지통계학적 분석을 통해 6,047개의 동형 암호 논문을 대상으로 연구 동향을 체계적으로 분석한다. 구체적으로 연도별 논문 수 분석, 키워드 상관관계, 주제 군집 분석, 동형 암호 관련 키워드의 연도별 변화 분석, 그리고 동형 암호 연구 수행 기관의 국가 분석을 통해 동형 암호 기술의 연구 동향을 객관적이고 정량적으로 분석한다. 이러한 분석 결과는 동형 암호를 연구하고 활용하는데 필요한 전략적인 방향성을 제공하며, 이는 후속 연구, 산업 응용 등에 큰 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 기하급수적으로 증가하고 있는 개인 정보 유출로 인한 피해를 방지하기 위해 DB보안 방법을 제안한다. 제안된 보안 방법은 DB접근제어 영역과 DB암호화 영역으로 구분하며 영역별 기술 요소들을 분석하고 안정적인 DB보안 시스템 구축 시 필요한 사항들을 제시한다. 또한 기존의 영역별 DB보안 제품들을 분석하고 성능을 실험하여 결과를 분석한다. 성능을 실험한 결과, DB접근제어 방식은 네트워크 끝점에서 접근통제를 하기 때문에 기존 DBMS의 변경이 거의 필요 없으며 성능저하가 비교적 낮은 장점이 있는 반면 DB암호화 방식은 권한이 없는 경우 데이터 자체의 열람이 불가능하다는 장점이 있다. DB접근제어는 사전 차단이 미약하나 접속 로그 기록을 남겨 사후 추적으로 보완이 가능하다는 단점이 있으며 DB암호화 방식은 적용 가능한 DB종류가 한정적이며 시스템 부하로 성능이 저하될 뿐 아니라 시스템 구축 시 실패율이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 분석된 영역별 특징들이 향후 기관이나 기업에서 안정적인 DB 보안 시스템을 구축할 때 필요한 참고 자료가 되기를 기대한다.
스마트폰의 대중화로 현대인의 의사소통 수단으로 Social Networking Service(SNS)가 자리 잡았다. 의사소통 수단의 특성상 SNS는 다양한 보관 증거 및 생성 증거를 생성한다. 따라서 디지털 포렌식 수사관점에서 주요 분석대상이다. SNS를 제공하는 애플리케이션은 데이터를 중앙 서버에 저장하거나 사용자의 편의성을 위해 데이터베이스화하여 스마트폰 내부에 저장한다. 이때 일부 애플리케이션은 개인정보 보호를 위해 암호화 기능을 제공하며 이는 디지털 포렌식 수사관점에서 안티 포렌식으로 작용될 수 있다. 따라서 암호화 방안에 관한 연구는 지속적으로 선행돼야 한다. 본 논문에서는 SQLCipher 모듈을 통해 SQLite 기반의 데이터베이스 암호화 기능을 제공하는 두 종류의 애플리케이션을 분석했다. 각 데이터베이스를 복호화했으며 주요 데이터를 식별했다.
형태보존 암호는 평문의 형태를 그대로 보존하여 암호화를 수행한다. 따라서 암호화 전 후에 대한 데이터베이스의 구조 변경을 최소화 시킬 수 있다. 예를 들어 신용카드, 주민등록번호와 같은 데이터에 대한 암호화를 수행할 경우 형태보존 암호는 평문과 동일한 형태의 암호문을 출력하기 때문에 형태가 갖춰진 기존의 데이터베이스 구조를 그대로 유지할 수 있다. 현재 미국표준기술연구소(NIST)는 형태보존 암호의 표준으로써 FF1과 FF3를 권장하고 있다. 최근 국내의 경우 매우 효율적인 형태보존 암호 알고리즘인 FEA를 형태보존 암호의 표준으로 채택하였다. 본 논문에서는 대한민국 형태보존 암호의 표준 알고리즘인 FEA를 분석하고 다양한 환경에서 최적 구현하여 FEA의 성능을 측정한다.
Cloud computing is an attractive solution that can provide low cost storage and powerful processing capabilities for government agencies or enterprises of small and medium size. Yet the confidentiality of information should be considered by any organization migrating to cloud, which makes the research on relational database system based on encryption schemes to preserve the integrity and confidentiality of data in cloud be an interesting subject. So far there have been various solutions for realizing SQL queries on encrypted data in cloud without decryption in advance, where generally homomorphic encryption algorithm is applied to support queries with aggregate functions or numerical computation. But the existing homomorphic encryption algorithms cannot encrypt floating-point numbers. So in this paper, we present a mechanism to enable the trusted party to encrypt the floating-points by homomorphic encryption algorithm and partial trusty server to perform summation on their ciphertexts without revealing the data itself. In the first step, we encode floating-point numbers to hide the decimal points and the positive or negative signs. Then, the codes of floating-point numbers are encrypted by homomorphic encryption algorithm and stored as sequences in cloud. Finally, we use the data structure of DoubleListTree to implement the aggregate function of SUM and later do some extra processes to accomplish the summation.
Globally researchers at medical institutions are actively sharing COHORT data of patients to develop vaccines and treatments to overcome the COVID-19 crisis. OMOP-CDM, a common data model that efficiently shares medical data research independently operated by individual medical institutions has patient personal information (e.g. PII, PHI). Although PII and PHI are managed and shared indistinguishably through de-identification or anonymization in medical institutions they could not be guaranteed at 100% by complete de-identification and anonymization. For this reason the security of the OMOP-CDM database is important but there is no detailed and specific OMOP-CDM security inspection tool so risk mitigation measures are being taken with a general security inspection tool. This study intends to study and present a model for implementing a tool to check the security vulnerability of OMOP-CDM by analyzing the security guidelines for the US database and security controls of the personal information protection of the NIST. Additionally it intends to verify the implementation feasibility by real field demonstration in an actual 3 hospitals environment. As a result of checking the security status of the test server and the CDM database of the three hospitals in operation, most of the database audit and encryption functions were found to be insufficient. Based on these inspection results it was applied to the optimization study of the complex and time-consuming CDM CSF developed in the "Development of Security Framework Required for CDM-based Distributed Research" task of the Korea Health Industry Promotion Agency. According to several recent newspaper articles, Ramsomware attacks on financially large hospitals are intensifying. Organizations that are currently operating or will operate CDM databases need to install database audits(proofing) and encryption (data protection) that are not provided by the OMOP-CDM database template to prevent attackers from compromising.
2004년 Boneh et. al. 은 송신자가 전송한 검색어에 대한 암호문과 수신자가 제공한 쿼리 생성에 사용된 검색어의 동일성을 서버가 검사할 수 있는 PEKS 스킴을 제안하였다. 이후 Yang et. al. 은 서로 다른 공개키로 암호화된 암호문의 비교를 통해 암호화된 메시지의 동일성을 검사하는 기법인 Probabilistic Public Key Encryption with Equality Test(PEET)을 제안하였다. PEET 기술은 메시지 부분을 검색어로 대체해서 암호화할 경우 Keyword guessing attacks에 대한 안전성을 보장하지 못하고 검색가능 암호화 기법들에서 일반적으로 고려되고 있는 안전성의 기준인 IND-CPA 안전성을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 Keyword guessing attacks에 안전하며 IND-CPA를 만족하는 고정된 검사자를 고려한 메시지 동일성 검사 공개키 암호시스템(public key encryption with equality test with designated tester. dPEET)을 제안한다.
온라인 비즈니스의 활성화와 인터넷 모바일 기기의 발달을 통해, 불특정 다수의 민감한 사용자 데이터가 쉽게 노출 되고 있고, 개방된 비즈니스 환경에서 최근 민감한 개인정보의 유출 이슈가 자주 언급되면서 그 중요도 측면에선 데이터베이스의 보안기술의 도입은 기업의 최우선 과제가 되고 있다. 2011년 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정 이를 다양한 산업 군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 민감한 개인의 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 데이터베이스 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안기술을 확보하기 위한 방안을 보안 아키텍처의 기술적인 측면에서의 구분과 보안 솔루션 도입 시 고려가 되어야 하는 아키텍처와 기능적인 부분들에 대해 본 논문은 제시하였다.
개인 정보 유출 사례가 빈번해짐에 따라 개인정보보호에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 개인 정보를 수집해야 하는 대다수 애플리케이션은 민감한 정보를 암호화하여 저장하는 방식을 취하고 있다. 특히 사용자의 흔적이 가장 많이 기록되는 인스턴트 메신저는 대화 내용 등을 암호화하지 않는 경우를 찾는 것이 더 어렵다. 하지만 개인 정보 암호화는 디지털 포렌식 수사 관점에서 안티 포렌식에 해당하므로, 이를 증거로 활용하기 위해서 메신저 애플리케이션 데이터 복호화 연구는 선행되어야 한다. 본 논문에서는 인스턴트 메신저인 말랑말랑 톡카페 애플리케이션의 데이터베이스 암호화 과정을 분석하여 암호화 키 생성 과정에 존재하는 취약점을 밝혀낸다. 이는 암호화된 데이터베이스를 복호화해내는데 치명적으로 작용하여, 이를 토대로 실제 사용 가능한 복호화 방안을 제시한다. 또한, 복호화를 통해 얻은 데이터베이스에서 포렌식적으로 의미 있는 데이터를 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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