웨어러블 기기에서 측정되는 사용자의 걸음걸이로 인한 가속도 신호를 인증 기술에 적용하는 연구결과들이 최근에 발표되고 있다. 현재까지 발표된 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술들은 공격자가 사용자의 몸에 직접 가속도 센서를 부착하는 방식으로만 사용자의 걸음걸이 가속도 신호를 얻을 수 있다고 가정해왔다. 그리고 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 실질적인 공격방법으로는 걸음걸이 모방공격이 존재하고, 공격대상과 신체조건이 유사한 사람을 이용하거나 공격대상의 걸음걸이를 촬영한 비디오를 통해서 걸음걸이 특징을 파악하는 방법을 사용해왔다. 그러나 모방공격은 효과적이지 않을 뿐 아니라, 공격 성공률 또한 매우 낮기 때문에 심각한 위협으로 받아들여지지 않고 있다. 본 논문에서는 걸음걸이 가속도 신호 기반의 인증 기술에 대한 새로운 공격 방법으로 Video Gait 공격을 제안한다. 사용자 걸음걸이 비디오 신호로부터 웨어러블 기기의 위치를 확인하고, 위치 값을 동역학적 방정식에 대입하여 사용자 걸음걸이 가속도 신호와 매우 유사한 신호를 생성할 수 있다. 8명의 피 실험자로부터 수집한 걸음걸이 비디오와 가속도 신호를 이용하여 유사도를 비교한 결과를 보여준다.
RFID란 개체에 Micro Chip이 내장된 태그를 부착하여 리더를 통해 개체를 인식한 후 서버와의 통신을 통해 개체를 인증하는 기술을 총칭한다. 다양한 RFID 태그 중, ISO/IEC 14443 표준 기반의 NXP사의 Mifare 태그는 13.56Mhz 대역의 RFID 카드로, 전 세계 시장의 72.5%를 점유하고 있다. Mifare 태그 중, 저가 태그인 Mifare Classic 태그는 제한적인 하드웨어 연산을 기반으로 보안이 제공됨에 따라, 다양한 공격에 의해 프로토콜 노출 및 키 복구 취약점이 발생하였다. 이에 본 논문에서는 13.56Mhz RFID 환경에서 안전한 보안 스킴 구축을 위한 암호 스킴 및 보안 프로토콜을 설계하였다. 제안하는 보안 스킴은 KS 생성 시 다양한 고정값과 비고정값을 사용하고, S-Box 연산을 수행하며, LFSR 연산과 S-Box 연산에 사용되는 값을 교차시켜, 기존 보안 스킴의 취약점과 스푸핑, 재생 공격과 같은 일반적인 RFID 보안 요구사항을 만족한다. 또한, 제한된 하드웨어 연산 능력과 기존 보안 스킴의 연장선상에서 설계되어, 현재 사용되는 Mifare Classic에 바로 적용 가능하다.
현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하고 있는데, 이러한 방식은 노이즈로 인한 문제, 데이터에 대한 민감성 문제, 스푸핑, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 다중 생체정보를 이용하는 방법이 제시되고 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 생체정보에 대해서 information fusion을 수행하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 활용하여 사용자를 인증하는 방식이다. Information fusion 방법들 중에서 score-level fusion 방법을 보편적으로 많이 사용한다. 하지만 정규화 작업이 필요하다는 문제점을 갖고 있고, 데이터가 같아도 정규화 방법에 따라 인식률이 달라진다는 문제점을 갖고 있다. 이에 대한 대안으로 정규화 작업이 필요 없는 rank-level fusion 방법이 제시되고 있다. 하지만 기존의 rank-level fusion 방법들은 score-level fusion 방법보다 인식률이 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 상관계수를 이용하여 score-level fusion 방법보다 인식률이 높은 rank-level fusion 방법을 제안한다. 실험은 홍채정보(CASIA V3)와 얼굴정보(FERET V1)를 이용하여 기존의 존재하는 rank-level fusion 방법들의 인식률과 본 논문에서 제안하는 fusion 방법의 인식률을 비교하였다. 또한 score-level fusion 방법들과도 인식률을 비교하였다. 그 결과로 인식률이 약 0.3%에서 3.3%까지 향상되었다.
온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.
RFID (Radio Frequency IDentification)는 유비쿼터스 환경에서 바코드를 대체하여 유용하게 사용될 하나의 차세대 자동식별 기술을 말한다. RFID 시스템은 기본적으로 태그(Tag)와 태그 인식을 위한 리더 (Reader) 그리고 태그에 대한 정보를 저장하고 있는 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 최근 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistants)에 모바일 리더 기능을 장착한 모바일 리더를 이용한 RFID 서비스가 급증하고 있으나 이러한 환경에서 안전한 기법에 대한 연구는 아직까지 미흡하다. 기존에 존재하는 고정형 리더를 이용한 기법들을 모바일 리더를 이용한 환경에 적용하기에는 추가적으로 고려해야할 요소들이 존재한다. 모바일 리더 환경에서는 기기의 분실이 쉽고 또한 통신 장애 및 통신 범위 초과와 같은 이유로 백-엔드-데이터베이스와 항상 신뢰하여 연결될 수 없기 때문에 이러한 추가적인 문제들을 고려한 안전한 기법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Han 등이 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Han 등의 기법은 도청, 스푸핑, 재생 공격을 통한 태그 위치 추적이 가능하다. 또한 저가 기반의 수동형 태그에 부적절하게 많은 통신량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 Han 등의 기법의 취약성을 분석하고 안전성과 효율성 측면에서 향상된 온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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