전자 상거래와 같이 통신 보안이 요구되는 응용 분야에 에이전트 기술을 효과적으로 적용하려면 에이전트 기술과 보안 기술의 결합이 요구된다. 본 논문은 공개키 기반 구조 기술과 에이전트 기술을 결합하여, 기밀성(privacy), 완전성(integrity), 신원 확인(authentication), 부인 방지(non-repudiation)등의 보안 기능을 지원하는 다중 보안 에이전트 엔진 모델을 제안한다. 각 에이전트는 구조적으로 에이전트 엔진 계층과 에이전트 응용 계층으로 구성된다. 제안한 보안 에이전트 모델의 설계에는 자가 송수신 메시지, 보안 채널 그리고 에이전트 응용 계층에서의 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) 메시지와 에이전트 엔진 계층에서의 메시지의 구분이라는 개념들이 사용되었다. 제시된 보안 에이전트 엔진 모델이 제공하는 에이전트 언어는 기존 에이전트 언어인 KQML의 내용층 및 메시지층에 대한 아무런 수정이나 제약 조건 없이 통신 계층만을 확장하여 보안 기능을 표현하며, 에이전트간의 보안 통신은 에이전트 언어 상에서 투명하게 표현되는 보안 채널을 통해 이루어진다는 특징을 갖는다.
객체지향 데이터베이스의 보안모델에서 사용되는 보안정책과 보안속성들은 새로운 보안 모델이 제시될때마다 그 개념과 적용범위가 다르게 정리되어왔다. 객체지향 데이터베이스는 객채지향 시스템의 특징과 데이터베이스의 특징을 만족해야 하는데, 객체지향 시스템의 중요한 요소 중의 하나인 상속 계층에 대해서 많은 연구가 진행되어왔다. 기존의 객체지향 데이터베이스 시스템 대부분은 슈퍼클래스와 서브클래스 사이의 단일상속만을 고려하였거나 또는 다중상속을 전혀 고려하지 않았다. 이로 인해, 클래스 사이의 다중상속을 정의할 경우 시스템을 설계할 때 만족되어져야 하는 보안속성의 위배가 일어날 수 있는 문제점이 있다. 따라서. 이 논문에서는 글래그 계층 사이의 다중상속을 정의할 때 기본적으로 충족되어져야 하는 보안속성에 대한 추가적인 정의를 제시한다
사이버 공간에서 첨예화, 복잡화되고 있는 공격을 일대일 방식으로 방어하는데 한계가 있으므로 보다 효과적인 방어 방법이 필요하다. 본 고에서는 내외부의 공격에 대해 자산을 체계적 적응적으로 방어할 수 있는 다중계층 보안체제 구축 방안을 제시한다. 방어지역(Defense Zone)을 중심으로 한 다중계층 보안체제의 구조를 고안하고, 사이버 위협분석과 방어기술 자동할당 등 구현에 필요한 기술요소들에 대해 논의한다. 또한, 다중계층 보안체제에 대한 효과와 적용성을 보인다. 향후, 제시된 방안의 구체화를 위해 방어지역에 대한 상세구조설계, 최적 방어기술 자동선택방법, 위협 탐지를 위한 정상상태 모델링 기술 등에 대한 연구가 필요하다.
전자 상거래와 같이 통신 보안이 요구되는 응용 분야에 에이전트 기술을 효과적으로 적용하려면 에이전트 기술과 보안 기술의 결합이 요구된다. 본 논문은 공개키 기반 구조 기술과 에이전트 기술을 결합하여, 기밀성(privacy), 완전성(integrity), 신원 확인(authentication), 부인 방지(non-repudiation)등의 보안 기능을 지원하는 다중 보안 에이전트 엔진 모델을 제안한다. 각 에이전트는 구조적으로 에이전트 엔진 계층과 에이전트 응용 계층으로 구성된다. 제안한 보안 에이전트 모델의 설계에는 자가 송수신 메시지, 보안 채널 그리고 에이전트 응용 계층에서의 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) 메시지와 에이전트 엔진 계층에서의 메시지의 구분이라는 개념들이 사용되었다. 제시된 보안 에이전트 엔진 모델이 제공하는 에이전트 언어는 기존 에이전트 언어인 KQML의 내용층 및 메시지층에 대한 아무런 수정이나 제약 조건 없이 통신 계층만을 확장하여 보안 기능을 표현하며, 에이전트간의 보안 통신은 에이전트 언어 상에서 투명하게 표현되는 보안 채널을 통해 이루어진다는 특징을 갖는다.
제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 센서노드의 효율적 인증을 제공하기 위한 다중계층 클러스터 기반의 분산형 인증모델(DAMMC: Distributed Authentication Model using Multi-level Cluster)을 제안한다. 제안된 인증모델은 하나의 클러스터헤드가 CA 기능을 갖되 사용자가 정의한 m개의 다중계층을 두고 상위 클러스터가 하위클러스터를 인증하는 구조로서, 클러스터들끼리의 상호 인증 오버헤드를 해결할 수 있는 기법이다. 특히 노드 인증서 발급의 경우, 임계값 t개 이상의 클러스터 멤버노드가 분할인증서를 제공하는 경우에만 인증서가 생성되도록 비밀분산기법을 사용하여 센서노드의 효과적인 신뢰관계를 구축하였다. 제안된 DAMMC는 시뮬레이션을 통해 초기인증과정에서의 인증발급 연산시간, 노드 추가에 따른 인증발급 연산시간등이 기존 인증프로토콜에 비해 우수함을 확인하였으며, 보안성능도 변형공격, 속임 경로 공격 및 비인가된 노드 추가, 재사용 공격 등의 공격기법으로부터 안전함을 확인하였다.
본 논문은 역할 기반 뷰잉이라는 방법을 기반으로 하여 협업 설계에서의 정보 보호에 대한 기본 구조를 제안한다. 역할 기반 뷰잉은 다중 해상 기하 모델과 보안 모델을 조합하여 달성된다. 주어진 3차원 모델은 기하적으로 분할되며, 분할된 각 모델을 이용하여 다중 해상 메쉬 계층 구조가 생성된다. 협업 설계 환경에서 각 디자이너의 접근 권한에 알맞은 모델의 생성은 접근 통제 방법에 의해 이루어진다.
최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
클라우드 시스템에서는 데이터 소유자가 아닌 클라우드 서비스 제공자가 각 개인의 데이터에 대한 저장과 관리를 책임진다. 따라서 클라우드 서버 상의 사용자 데이터에 대한 보안을 보장해 주는 것이 가장 중요한 이슈이다. 데이터 보안 문제는 안전하고 효율적인 접근제어 기술을 통해 해결 할 수 있다. 기존 시스템에서 많이 이용되고 있는 RBAC(Role based access control)은 접근제어의 형태가 주로 수직적이고, 데이터 접근가능 여부를 역할이라는 고정적인 값에 따라 결정하기 때문에 동적인 클라우드 환경에 적합하지 않다. 반면 HASBE(Hierarchical attribute set based encryption) 모델은 ABAC(Attribute based access control)를 통해 유연하고 탄력적인 접근제어를 제공한다. 또한 HASBE 는 인가자(Authority)와 사용자의 관계 모델이 계층적인 구조를 갖고 있기 때문에 큰 조직에서 수많은 사용자들의 데이터 관리와 키 분배를 좀더 효율적으로 할 수 있다. 본 논문에서는 위의 계층적인 모델에서 더 나아가서, 실제 클라우드 환경에서 데이터가 가질 수 있는 복잡한 속성과 인가자의 관계를 고려해 다중 인가자의 개념이 더해진 모델을 제안한다.
안전한 멀티캐스트 아키텍쳐, 키분배, 송신자 인증 등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 서비스 거부 공격이나 권한 없는 멤버에 대한 멀티캐스트 서비스 접근을 통제할 수 있는 접근통제 기술에 대한 연구는 극히 미진한 상태이다. 멀티캐스트 그룹의 경우, 그룹의 일부 멤버는 다른 멤버보다 높은 보안 레벨의 메시지를 교환할 수 있다. 또한 대규모의 멀티캐스트 통신 환경에서 트리의 깊이가 깊어짐에 따라 루트노드에 대한 접근통제 정보가 폭증하고, 서비스 거부 공격 또는 서비스 폭증으로 인한 루트노드의 서비스 장애시 멀티캐스트 서비스의 중단을 가져올 수 있는 취약한 구조를 갖고 있다. 기존의 송신자 기반 멀티캐스트 접근통제 방식이 멀티캐스트 라우터의 서브넷에 하나의 멤버만이 가능한 한계를 갖고 있고 다중 접속 네트워크 환경에서의 불법접근을 효율적으로 막지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 분석하여 해결방안을 제시하고 기존 접근통제 모델을 확장하여 네트워크 계층에서의 효율적인 다단계 송신자 기반 접근통제 구조를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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