인간의 가장 큰 욕구인 편의와 안전을 위해 우리의 곁에서 떨어질 수 없는 것이 차량이다. 그러므로 차량을 이용하면서 겪게 되는 안전과 편의 또한 떼어놓을 수 없는 문제 중에 하나다. 그 편의와 안전을 위해 VANET이 활발히 개발 중이다. VANET은 차량에서 사용되는 근거리/중거리 통신용 무선 프로토콜로써 차량 간 통신인 V2V, 차량과 네트워크 기반구조 간의 통신인 V2I를 지원하는 네트워크로써 다양한 서비스를 제공한다. 이에 학문적, 상업적으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 네트워크 기반의 기술인만큼 사용자의 프라이버시 침해가 큰 문제로 대두되고 있다. 이 중에서도 사용자의 익명성, 추적성, 객체인증에 관한 Location Privacy는 개발과정에서 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 VANET에서의 Location Privacy 보호에 대한 기술들의 개략적인 내용을 서술하고, 장단점을 분석하였다. Location Privacy 보호를 위한 기술에는 해쉬통합을 이용한 보호기술, MAC-체인을 이용한 보호기술, 그리고 세션 키 교환을 이용한 보호기술이 있다. 세 가지 기술 중에서 MAC-체인을 이용한 기술이 Location Privacy 보호에 가장 적합하다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인식 기술을 활용한 인물 선별 송출 시스템을 제안한다. 실시간 동영상 안에 등장하는 다수의 인물 객체 얼굴을 검출하고 인식하기 위해 Haar 특징 정보 기반의 다단계(Cascade) 학습 알고리즘을 사용한다. 이 시스템은 다수의 인물을 인식하고 학습할 수 있으며 인식된 각 인물의 송출 여부를 사용자가 직접 선택할 수 있는데 이 모든 선택 송출 과정을 실시간으로 처리할 수 있다. 여기에서 제시한 기술은 다자간 화상 채팅이나 다자간 화상 회의에서 특정인의 프라이버시 보호를 위한 기술로 활용될 수 있다.
상호운영성, 유연성, P2P(피어투피어), 역동성, 확장성 등 웹 서비스가 지닌 다양한 특성으로 인하여 웹 서비스 보안은 안전한 웹 서비스 운영을 위한 핵심요소라 할 수 있다. 웹 서비스의 기본 구성은 서비스 수요자와 제공자, 검색소로 구성되며 WSDL(Web Service Definition Language), UDDI(University Discovery and Integration of Business for Web), SOAP(Smple Object Access Protocol)등 세 개의 표준으로 서비스는 이루어진다. 이 중에서 특히 메시지 교환을 담당하는 통신 프로토콜인 SOAP는 웹 서비스 보안의 중심에 있으며, 웹 서비스 보안은 SOAP 메시지의 사용자 인증과 무결성, 기밀성을 보장하는 것으로 정의할 수 있다. SOAP는 HTTP를 통해 일반적으로 전송되므로 HTTP 상의 모든 위협을 가지게 되며 전송계층에 기반을 둔 보안을 생각할 수 있지만, 사실상 웹 서비스는 다수의 중간 중개자를 가질 수 있는 구조이기 때문에 단대단 보안(메시지 레벨의 보안)이 반드시 필요하다. 또한, 웹 서비스 상에서 단대단 보안을 보장하기 위해서는 각 객체와 키와의 연결이 중요하며 특정 객체에게 발행한 보안토큰의 신뢰성 화보를 위한 메카니즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 보안 요구사항을 만족하기 위하여 XML 메시지 보안을 위한 전자서명 및 암호화 표준과 SOAP을 위한 W3C, OASIS의 통합표준을 중심으로 SOAP 메시지 보안기술을 분석하고자 한다.
초연결사회의 구현을 위해서는 다양한 객체를 연결하는 사물인터넷, 연결 사이를 흐르는 데이터 속의 가치를 찾아내는 빅데이터, 그리고 빅데이터의 관련 기술인 클라우드 컴퓨팅 등 핵심기술이 유기적으로 활용되고 있는데, 이 과정에서 발생하는 개인정보 침해의 위험성을 파악하고, 이에 대한 대응 방안을 모색하고자 한다.
코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 거래가 보편화되면서, 완전 무인 매장의 증가 추세가 두드러지고 있다. 이러한 매장에서는 모든 운영 과정이 자동화되어 있으며, 주로 인공지능 기술이 적용된다. 그러나 이러한 인공지능기술에는 여러 보안 취약점이 존재하고, 이러한 취약점들은 완전 무인 매장 환경에서 치명적으로 작용할 수 있다. 본 논문은 인공지능 기반의 완전 무인 매장이 직면할 수 있는 보안 취약점을 분석하고, 특히 객체 검출 모델인 YOLO에 초점을 맞추어, 적대적 패치를 활용한 Hiding Attack과 Altering Attack이 가능함을 보인다. 이러한 공격으로 인해, 적대적 패치를 부착한 객체는 검출 모델에 의해 인식되지 않거나 다른 객체로 잘못 인식될 수 있다는 것을 확인한다. 또한, 보안 위협을 완화하기 위해 Data Augmentation 기법이 적대적 패치 공격에 어떠한 방어 효과를 주는지 분석한다. 우리는 이러한 결과를 토대로 완전 무인 매장에서 사용되는 인공지능 기술에 내재된 보안 위협에 대응하기 위한 적극적인 방어 연구의 필요성을 강조한다.
분산 객체 시스템에서 보안 기술과 객체지향 기술의 통합은 중요한 요소이기 때문에 OMG(Object Management Group)에서는 객체 시스템에서 보안성을 다루기 위한 표준 보안 서비스 규격으로 CORBA(Common Object Request Broker Architecture) 보안 참조 모델(security reference model)을 제시하였다. CORBA 보안 참조 모델에서 접근 제어 기능은 특정 구현 메카니즘에 종속되지 않는 독립적인 개념으로 정의되고 있으며, 또한 보안 특성의 의미가 완전하게 기술되지 않는다. 이는 구현자와 사용자가 상호 일치되지 않은 개념을 갖을 가능성을 내포한다 따라서 본 논문에서는 CORBA 보안참조 모델에 기술된 접근 제어 기능이 갖는 의미가 정확히 기술될 수 있도록 집합론에 기초하는 정형화 언어인 Z 언어의 스키마 구조를 이용하여 CORBA 접근 제어 모델을 정형화한다.
최근 자율주행 자동차는 운전자 지원 시스템에 딥러닝 기술을 적용하여 운전자에게 편의성을 제공하고 있지만, 딥러닝 기술이 적대적 회피 공격(adversarial evasion attacks)에 취약함이 밝혀졌다. 본 논문에서는 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once)를 대상으로 MI-FGSM (Momentum Iterative-Fast Gradient Sign Method)를 포함한 5가지 적대적 회피 공격을 수행하였으며 객체 탐지 성능을 mAP(mean Average Precision)로 측정하였다. 특히, 본 논문에서는 모폴로지 연산을 적용하여 적대적 공격으로부터 노이즈를 제거하고 경계선을 추출하여 YOLO가 객체를 정상적 탐지할 수 있는 방안을 제안하고 이를 실험을 통해 그 성능을 분석하였다. 실험 결과, 적대적 공격을 수행했을 때 YOLO의 mAP가 최소 7.9%까지 떨어져 YOLO가 객체를 정확하게 탐지하지 못하는 것을 87.3%까지 성능을 개선하였다.
최근 딥러닝 기술의 발달로 사람의 행동을 인식하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 1인 가구 환경에서 발생할 수 있는 위험 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 1인 가구의 특성상 개인의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 개인의 프라이버시 보호를 위해 가우시안 블러 필터가 적용된 프라이버시 보호 영상에서 사람의 위험 행동을 인식한다. 위험 행동 인식 방법은 객체 검출 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 영상에서 사람 객체 검출 및 전처리 방법을 적용한 후 행동 인식 모델의 입력값으로 활용하여 위험 행동을 인식한다. 실험에는 ResNet3D, I3D, SlowFast 모델을 사용하였고, 실험 결과 SlowFast 모델이 프라이버시 보호 영상에서 95.7%로 가장 높은 정확도를 달성하였다. 이를 통해 개인의 프라이버시를 보호하면서 1인 가구 환경에서 사람의 위험 행동을 인식하는 것이 가능하다.
국방정보보호 통합관리 기술을 개발하기 위한 테스트베드 구축에서 중요한 부분 중에 하나인 정보보호 가상망 모델링 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 실재 망과 유사한 정보보호 환경을 제공하기 위하여 정보보호 환경을 구성하는 정보보호 객체(호스트, 네트워크, IDS, IPS, FW, VW 등)를 모의하고 망의 트래픽(평상시, 사이버 공격 시)을 모의하는 등의 기능을 제공하고 외부의 보안관제 체계 및 모의 공격기와 연동하는 인터페이스를 제공하여 외부 침입탐지체계의 성능을 검증하거나 취약점 분석을 위한 환경을 제공한다.
이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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