바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.
최근 공인인증서 유출 사고가 급증하고 있으며 이로 인한 전자금융사기가 빈번하게 일어나고 있다. 공인인증서와 개인키는 파일 형태로 존재하여 접근이 용이하고 쉽게 복사가 가능하기 때문에 PC의 하드디스크나 이동식디스크 등에 저장해두는 경우 악성코드에 의한 파밍, 피싱, 스미싱 등의 해킹 공격에 의하여 유출될 위험이 높다. 따라서 안전한 저장매체인 보안토큰, 저장토큰 등을 권고하고 있지만 분실 위험, 비용 문제 등의 이유로 실제로 사용하는 사람은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 단점을 보완하기 위하여 인증서와 개인키를 인증기관에서 보관하도록 하고 사용자는 본인 소유의 단말에서 바이오인증절차를 거쳐 인증기관에게 기기 고유 식별자와 인증토큰을 전달함으로써 인터넷 뱅킹을 위한 본인확인 및 전자서명을 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인증서 비밀번호 입력 없이 바이오인증만으로 인증기관을 통하여 전자서명을 수행할 수 있어 기존 시스템에 비하여 서비스 이용이 간편하며 키로깅, 저장매체 분실, 인증서 유출 등의 위협요소를 무력화시킴으로써 안전한 인터넷 뱅킹 환경을 제공한다.
전 세계적으로 에너지, 금융 서비스, 보건, 통신, 교통 분야의 클라우드 전환에 따라 지속적으로 클라우드제공업체에 대한 주요기반시설 지정 움직임이 확산되고 있다. 또한, 우크라이나 사태에서는 국가 주요시설의 클라우드 사용 규제 철폐와 신속한 주요 데이터에 대한 클라우드 전환으로 인해 러시아의 기반시설을 겨냥한 사이버 공격에 효율적으로 대처할 수 있었다. 한국에서는 체계적, 종합적인 정보보호 관리체계를 구현하고, 조직의 정보보호 및 개인정보보호 관리 수준 향상을 위해 ISMS-P가 기업의 정보보호 및 개인정보보호 수준 제고를 위해 운영되고 있다. 클라우드 환경을 고려한 통제항목이 수정, 추가 되어 기업의 심사에 운영되고 있다. 그러나, 클라우드의 국내외 기술적 수준이 상이하고 하이퍼스케일 규모에 대한 국내 인증심사원들의 교육을 위해서는 Microsoft같은 클라우드 공급업체의 결함사항에 대한 정보를 구하기 쉽지 않았다. 이에, 본 논문에서는 하이퍼스케일 클라우드상 에서의 결함사항을 분석하고, 하이퍼스케일환경과 ISO/IEC 27001 및 SOC 보안 국제 표준과의 정합성을 고려하여 보다 클라우드에 특화된 통제항목 개선방안을 제시하였다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
공개키 기반 기술의 발전은 전자정부, 전자금융, 전자결제 등 다양한 서비스를 가능하게 하였으며, 완벽한 안전성을 가지고 있는 것으로 평가된다. 하지만, 최근 허트블리드 버그 등 공개키 기반 이용 기술에 대한 취약점이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반구조의 안전성 및 신뢰성을 검증하기 위해, OpenSSL을 이용하여 키쌍의 충돌율을 분석하였다. 실험은 OpenSSL을 이용하여 5개의 사설인증기관을 생성하고, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성해 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험은 다음과 같은 과정으로 수행되었다. Openssl을 이용하여 5개의 사설인증기관 생성, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성, 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험 결과 1,000만건 중 35,000건, 즉 0.35%의 확률로 공개키 개인키가 충돌을 발생하였다. 이는 전자상거래, 보안서버 등 다양한 분야에서 충분한 위협이 될 수 있는 요소이다. 향후에는 공개키 기반기술의 위협요소를 제거하기 위해 난수생성기, 큰 소수 선택 문제 등 깊이 있는 연구를 진행할 것이다.
소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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