• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.284-287
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• 2021

4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.2
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• pp.439-449
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• 2019

The development of information technology represented by ICBMA (IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI), is leading to a surge in data and a numerical and quantitative increase in data centers to accommodate it. As the data center is recognized as a social infrastructure, It is very important to identify physical security threats in advance in order to secure safety, such as responding to a terrorist attack. In this paper, we develop physical security threat breakdown structure (PS-TBS) for easy identification and classification of threats, and verify the feasibility and effectiveness of the PS-TBS through expert questionnaires. In addition, we intend to contribute to the improvement of physical security level by practical use in detailed definition on items of PS-TBS.

• Review of KIISC
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• v.30 no.4
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• pp.77-89
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• 2020

이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.158-161
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• 2023

스마트팩토리는 기존 제조산업과 ICT(Information & Communication Technology)가 융합된 지능형 공장이다. 이는 직접적인 제조공정 과정이 수행되는 OT(Operational Technology) 영역(0~3계층)과 전사업무 관리를 수행하는 IT(Information Technology) 영역(4~5계층)으로 구분되며, 각 영역과 계층이 연결되어 제조·물류·유통 과정의 자동화 및 지능화를 제공한다. 그러나 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 보안위협 벡터가 증가하고 있으며, 다영역·다계층 환경인 스마트팩토리에 적합한 대응체계 연구를 위해 영역별 보안위협 관련 데이터를 통합하여 처리 및 관리하는 아키텍처 연구가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트팩토리 환경 내 IT 및 OT 영역 장치를 식별하고 보안위협 관련 데이터 통합 처리 및 관리를 위한 아키텍처를 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.11 no.4
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• pp.15-31
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• 2001

In this paper we classify security threat elements of satellite communication into four parts; Level-0(satellite propagation signal), Level-1(satellite control data), Level-2(satellite application data) and ground network security level according to the personality and data of the satellite communication network. And we analyze each security levels. Using analyzed security threat elements, we divide security requirements into signal security level and information security level separately. And then above the existent signal security level countermeasure, we establish the countermeasure on the basis of information security policy such as satellite network security policy, satellite system security policy and satellite data security policy in information security level. In this paper we propose secure satellite communication network through the countermeasure based on information security policy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.537-539
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• 2014

IoT (Internet of Things), 사물 인터넷은 인터넷을 기반으로 네트워크로 연결해 다양한 분야에서 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 공유하는 지능형 기술 및 서비스로 각 분석기관마다 2014년 10대 기술 중 하나로 꼽고 있다. 각국과 다수의 업체들이 사물인터넷 시장에 적극적으로 참여중이고, 관련 시장 규모도 급성장 할 것으로 전망하고 있다. 하지만 IoT의 빠른 발전과 함께 나타나는 것은 '보안'이라는 해결 과제이다. 실제로 IoT 사용에 따른 보안 위협이 발생하고 있다는 보고가 적지 않게 나오고 있고, IoT 환경의 보안은 아직 시작단계에 불과하다. IoT에서 발생하는 보안 위협의 형태의 대부분은 데이터 전송 그 자체에서 발생할 것이고, 데이터 전송에서 취약한 암호화나 인가되지 않은 주체로부터 접근, 보안이 취약한 네트워크 등에서 많은 보안 문제가 발생할 것이다. 본 논문에서는 IoT 기술의 개요와 IoT 환경에서의 보안위협에 대해 살펴보고 향후 연구의 방향을 제시하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.6
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• pp.57-64
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• 2017

현재 클라우드 컴퓨팅 시장은 빠른 속도로 광범위해지고 있으며 몇몇 기업에서는 클라우드를 이용한 보안서비스를 제공하기 시작했다. 그 중 이메일 클라우드 보안 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 특징을 가지고 안전한 조직의 이메일 사용을 지원하고 있다. 여러 조직의 이메일 데이터가 한 곳으로 집중되는 만큼 서비스 공급자는 보다 안전하고 가용성 높은 서비스를 제공해야만 한다. 이를 위해 본 논문에서는 이메일 클라우드 보안 서비스 기본구조를 기반으로 STRIDE 위협모델링 분석을 통해 잠재적인 기술적 보안약점 및 위협을 살펴보고 공격트리를 구성하여 대응방안을 모색해보고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.7 no.4
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• pp.73-79
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• 1997

웨어하우스나 다른 데이타베이스에 있는 데이터를 어떤 유용한 정보로 변환하는 기술은 데이터 탐사이다. 즉, 데이터 탐사는 데이터베이스의 많은 데이터에서 이전에는 몰랐던 정보를 추출하기 위해 일련의 적당한 질의들을 취하는 과정이다. 데이타 탐사 기술은 통계, 기계 이해(machine learning), 데이타베이스 관리, 병렬처리 (preallel processing)등을 포함한 다양한 기술들의 혼합이다. 본 연구에서는 데이터 탐사에서 기인될 보안 위협, 이런 위협을 처리하기 위한 기법, 보안 문제점을 처리할 도구로서 데이터 탐사의 이용 등을 알아볼 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.599-600
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• 2023

본 논문은 사물인터넷 환경에서 개인 정보 보안을 강화하기 위해 개인 정보 위협과 대응방안을 조사하는 것을 목표로 한다. 개인 정보의 위협으로는 무단 액세스, 데이터 위반, 데이터 집계 및 프로파일링, 추적 및 감시가 있다. 이에 대한 대응방안으로는 암호화, 개인 정보 보호 데이터 처리, 보안 통신 프로토콜 등을 연구되고 있다. 또한, 실증적 연구를 통해 사물인터넷 사용자의 개인 정보 보호 문제와 기존 전략의 효과를 평가하고 권장 사항을 도출한다. 본 논문은 사물인터넷 생태계에서 개인 정보 보안을 강화하기 위한 정보를 제공하며, 개인정보를 활용하는 사용자에게 도움을 줄 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.266-269
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• 2017

최근, 기업 및 사용자들은 클라우드 서비스의 필요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 반면에 클라우드 보안 기술에 대한 관심의 부재는 클라우드 서비스를 도입하는데 어려움으로 작용하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 기존의 컴퓨터 네트워크 환경과 다르게 서버 가상화, 네트워크 가상화, 스토리지 가상화와 같은 부분들이 가상화되어 서비스 및 자원을 공유하여 활용한다. 따라서 가상화 기반 취약점이 발생할 수 있으며 기존 보안장비의 한계점으로 인한 새로운 보안위협이 발생하고 있다. 특히, 방대한 양의 데이터를 클라우드 컴퓨팅 중 하나인 클라우드 스토리지를 통해 저장을 하게 되고 이러한 데이터를 겨냥한 공격이 이루어질 경우, 데이터 손실 및 유출 등 심각한 위험이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 환경에서 문제점들에 대한 대응을 위해 ISO/IEC에서 제시한 스토리지 보안위협과 ITU-T, ENISA, CSA에서 제시한 클라우드 컴퓨팅 보안위협을 이용하여 클라우드 스토리지 관련 보안위협 유형 분석을 수행하고 이에 대응하는 보안 아키텍처를 설계하며 이에 대한 안전성 분석을 수행한다.