• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권7호
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• pp.7-13
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• 2020

4차 산업혁명의 핵심 IT기술인 사물인터넷은 타산업과 융합되어 사용자로부터 다양한 서비스를 제공하고 있다. IoT 융합기술은 사용자의 편의성 증대에 따른 통신환경에 대한 커뮤니케이션 패러다임을 이끌고 있다. 하지만 빠르게 발전하는 IoT 융합기술에 대한 보안 방안 마련이 시급하다. IoT는 디지털 윤리와 개인정보보호와 밀접한 관계를 가지고 있어, 타 산업에 IoT 도입에 따른 위협요소 대책안을 마련해야한다. 보안사고 발생 시 정보유출, 이미지 실추, 금적적인 손해, 인명피해 등 다양한 문제가 나타날 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 IoT기반 클라우드 융합 환경에서 안전한 접근 제어를 위한 인증서 관리기법을 제안한다. 디바이스 및 사용자 등록, 메시지 통신 프로토콜, 디바이스 갱신 및 관리 기법을 설계하였다. 공격기법 및 취약점에 따른 안전성 분석을 수행하였으며, 기존 PKI 기반 인증서 관리기법 대비 효율성 평가결과 약 32%의 감소된 수치를 확인 할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.201-210
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• 2023

딥러닝 기반 얼굴 인증 모델은 높은 성능을 보이며 많은 분야에 이용되지만, 얼굴 이미지를 모델에 입력하는 과정에서 사용자의 얼굴 이미지가 유출될 가능성이 존재한다. 얼굴 이미지의 노출을 최소화하기 위한 방법으로 비식별화 기술이 존재하지만, 얼굴 인증이라는 특수한 상황에서 기존 기술을 적용할 때에는 인증 성능이 감소하는 문제점이있다. 본 논문에서는 원본 얼굴 이미지에 다른 인물의 얼굴 특성을 결합한 뒤, StyleGAN을 통해 비식별화 얼굴이미지를 생성한다. 또한, HopSkipJumpAttack을 활용해 얼굴 인증 모델에 맞춰 특징들의 결합 비율을 최적화하는 방법을 제안한다. 우리는 제안 방법을 통해 생성된 이미지들을 시각화하여 사용자 얼굴의 비식별화 성능을 확인하고, 실험을 통해 얼굴 인증 모델에 대한 인증 성능을 유지할 수 있음을 평가한다. 즉, 제안 방법을 통해 생성된 비식별화 이미지를 사용하여 얼굴 인증을 할 수 있으며, 동시에 얼굴 개인정보 유출을 방지할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.755-758
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• 2016

스마트폰의 사용은 모바일 인터넷 비즈니스 성장의 큰 영향을 주었다. 커머스와 광고, 결제와 게임, 영상콘텐츠, 미디어, 헬스케어와 최근의 소셜과 함께 일어나는 O2O 비즈니스까지 그리고 헬스케어 분야에서도 많은 성장을 보이고 있다. 미국의 경우 2015년 스마트폰 기기용 헬스케어 앱규제를 완화하고, 같은 해 중국은 웨어러블등 모바일 기기를 활용해 부족한 의료진과 병상문제 해결을 위한 5개년 로드맵을 마련하기도 하였다. 국내에서도 웨어러블 기기를 의료분야에 활용이 점차 증가하고 있다. 하지만 여기에 반드시 해결해야 할 선과제가 있다면 바로 보안문제이다. ICT 활용 증가로 금융, 의료등 비 ICT 분야에서도 보안사고가 해마다 증가하고 있다. 또한 금융사기, 불법 판촉, 보험 제약 회사 악용 등 2차 피해 발생 가능성이 높은 금융, 의료 분야에서 개인정보 유출 사고 등의 위험이 증가 추세이다. 따라서 본 연구에서는 모바일의 위협요소인 악성코드와 스마트폰의 5대 위험, 국내외 모바일 헬스케어 활용사례와 헬스케어를 위한 모바일 위협 대응 방안을 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.269-275
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• 2022

사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.7-13
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• 2021

최근 클라우드 컴퓨팅의 다양한 특징과 장점들로 인하여 전 세계의 다양한 산업군에서 클라우드 서비스 도입 및 전환이 빠르게 확산하는 추세이다. 이러한 멀티클라우드 기반의 서비스가 확산함에 따라 보안 취약성 또한 증대되고 있어 클라우드 컴퓨팅 서비스에서의 데이터 유출 사고도 증가할 것으로 전망되고 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 보안이 강화되면서도 클라우드 구축 비용을 절감할 수 있는 AWS Well-Architected 기반의 보안 아키텍처 구성방안을 제안한다. 제안하는 AWS 클라우드 보안 아키텍처는 개인정보 처리 시 요구되는 보안 항목을 충족하는 Standard 보안 참조모델 및 비용 효율화를 고려한 Shared Security 참조모델로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 AWS 보안 아키텍처는 안전하고 신뢰성 높은 AWS 클라우드 시스템을 구성하는 기업과 기관에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.79-90
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• 2014

아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.

• 시큐리티연구
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• 제25호
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• pp.109-130
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• 2010

우리나라를 비롯한 각국이 경제정보전을 가속화하면서 국가역량을 총동원하고 있으며 이런 과정에서 산업기술 정보의 불법 유출이 급속하게 늘어나고 있다. 2007에서 2008년까지의 피해 예방액만 약 180조 원에 다다르며 앞으로 그 액수는 더욱 커질 것으로 본다. 이러한 핵심기술 유출수법도 개인에 의한 단순 절취에서 연구 활동 참여자 전원이 가담하는 등 조직화, 대형화되고 있기 때문에 기술을 개발하는 것 외에 기술을 지키는 것에도 관심과 역량을 집중할 시기이다. 이러한 고급두뇌들의 유출은 여러 가지 요인이 있을 수 있으나 일반적으로 자녀 교육 및 보수 등의 개인적 요인, 경력직으로서의 빠른 순환의 노동시장, 연구의 정치적 제약 등 개인 사회 정치 문화 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 따라서 이 연구를 통해 핵심인력 유출을 방지하기 위한 대책으로 각 기업체 및 연구소별 조직이나 업종의 목적과 이념에 핵심인력 관리시스템을 체계적으로 구축하여 핵심인재에 대해서는 차별화된 처우와 보장, 감독을 실시해야 하며, 핵심인력이 다시 돌아올 경우 인사 상 불이익을 주지 않고 외부 경험을 접목시키도록 배려하는 등 인사체제를 개방형으로 전환할 것을 제시하고있다. 또한, 국내외 대학에 업계 공동으로 연수를 보내는 등 상호간의 협력과 자사 교육 시설의 확보를 통한 핵심인력의 양성 및 교육이 필요하다. 아울러 핵심인력의 유출과 관련한 현안들은 각 기업체만의 문제가 아니며 외국에서도 국가적인 차원에서 핵심기술을 확보하기 위한 작업에 혈안이 되어 있는 만큼 기업체와 유관기관의 공조체제가 매우 필요하고 할 수 있다.