최근 IT분야의 화두 중 하나가 빅데이터이다. 과거의 보안이 경계지역에서의 방어였다면 현재에는 그 경계가 확장되어 점점 파트너사, 고객사, 원격지 직원까지 위협에 노출되었다. 따라서 전통적으로 경계지역을 방어하기 위해 사용했던 보안툴들이 이제는 유효성이 없어졌다. 갈수록 지능화, 고도화되고 있는 보안이슈와 클라우드 시대에는 이에 걸맞는 지능형 보안시스템의 구축이 필요하고 이를 위해서 빅데이터가 최상의 역할을 할 것이다. 본 논문은 빅데이터 관련 기술을 고찰한 후 빅데이터를 활용한 지능형 보안시스템에 대하여 논의해 보겠다.
본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.
스마트그리드 환경의 BEMS는 건물 내의 효율적인 에너지 관리를 위한 기술로서 기존의 BAS의 내부 네트워크을 이용하던 인프라에서 벗어나 더 많은 정보와 자동화된 전력 관리를 위한 외부 네트워크에 연동되어야 하므로 더 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 이에 본 논문에서는 BEMS의 시스템, 네트워크, 데이터, 관리 측면에서 발생 할 수 있는 보안 위협을 분석, 정의된 보안 위협을 차단하고자 그에 따른 요구사항 및 대응방안을 제시하고자 한다.
와이파이 기능이 탑재된 모바일 기기 보급이 확산되면서 무선네트워크를 이용한 많은 서비스가 개발되고 있다. 그중 기존 전화망(PSTN)에서 발전하여 인터넷 네트워크를 이용한, 음성과 데이터 네트워크 융합의 대표적인 인터넷 전화(VoIP)서비스 이용률이 증가하고 있는 추세다. VoIP 기술은 FMC(Fixed Mobile Convergence) 서비스의 기반이 되며, 이에 따라 FMC서비스는 기존의 VoIP 보안위협 및 특성을 상속 받게 된다. 본 논문은 유무선 통합에 의한 여러 가지 유무선 단말, 네트워크 및 서비스 특성에 대한 보안 위협을 상속 받게 되는 FMC 환경에서의 VoIP보안 위협을 소개하고 보안 요구사항을 설계한다. 또한 안전한 FMC서비스를 위해 총체적인 보안망 설계 시 VoIP보안 위협 및 보안요구사항에 적합한 보안솔루션의 아키텍처 구조를 제안한다.
개방형 망 구조의 지원으로 다양한 경로를 통하여 통신망에 대한 액세스가 쉬워지는 BcN/NGN 망에서 이를 악용한 많은 위협들이 존재하기 때문에 BcN/NGN 망에서 보안 및 인증 기술은 큰 이슈다. 본 고에서는 BcN/NGN 망에서의 보안 위협과 최근 ITU-T에서 NGN보안 표준과 관련하여 진행중인 NGN 망에서 인증, 시그널링 데이터 보호, 미디어 데이터 보호를 위해 사용되는 보안 메커니즘들에 대해서 살펴본다. 또한 최근 ITU-T SG 13에서 개최한 NGN을 위한 디지털 아이디 워크샵에 대한 근황을 알아본다.
사이버 물리 시스템(Cyber physical system, CPS)은 사물인터넷(IoT)과 달리 네트워크로 이루어진 물리적 장치들 간의 제어 및 통제를 포함하는 관리 시스템이다. 사이버물리시스템의 대표적인 사례인 헬스 케어 시스템은 시스템 내에서 다뤄지는 의료정보라는 데이터의 특별한 성격으로 인하여 데이터의 저장에서 관리까지 여러 가지 보안 위협들이 존재한다. 본 논문에서는 사이버 물리 시스템으로서의 헬스 케어 시스템이 클라우드 환경으로 이루어졌을 때 어떤 위협들이 존재하며 이러한 위협들이 어떻게 분류될 수 있는지, 또한 위협을 방지하기 위해 국내외 어떤 기술 및 표준화 노력들이 있었는지 알아보고자 한다.
사용자들의 간접 경험 및 다양한 커뮤니티 생성을 위해 사용되었던 기존의 2차원 온라인 세상은 시각적 표현 및 사람의 특징을 반영하는 것에 한계점이 뚜렷하다. 따라서, 보다 현실과 유사한 환경을 구축하기 위해 많은 연구가 수행되었으며 특히, 사람의 행동 및 상태 등을 수집하고 활용할 수 있는 기술이 발전하였다. 그 결과 현실과 유사한 3차원 세계인 메타버스가 새롭게 주목받고 있다. 메타버스는 새로운 신분인 아바타로 사용자들의 높은 자유도를 보장하며 현실 세계와 유사한 활동과 함께 현실에서 경험할 수 없는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 메타버스의 발전을 위한 연구가 활발히 수행되고 있지만, 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 현재, 3차원 세계 구축을 위해 기존보다 많은 종류의 데이터 수집으로 새로운 보안 이슈가 꾸준히 발생하고 있으며, AR, VR 등의 다양한 디바이스 활용과 사용자들의 자유도 보장에 따른 보안 위협이 존재한다. 이에, 본 논문에서는 메타버스에서 발생할 수 있는 보안 위협에 대해 분석하고, 이전의 다양한 연구들을 정리하여 새로운 관점에서 보안 위협을 분류한다. 그리고 해당 위협의 대응방안과 함께 앞으로의 연구 방향을 제시한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보안 위협에 대응하기 위한 클라우드 보안관제시스템 도입이 증가하고 있다. 이에 따라 클라우드 보안관제시스템에 대한 보안 요구 사항 분석이 필요하다. 하지만 기존의 연구는 요구사항을 도출하는 과정에서 클라우드의 가상환경과 보안관제시스템의 데이터 흐름 등을 반영하지 못한 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 위협 모델링 분석과정에서 클라우드 보안관제시스템의 정보자산을 식별하여 클라우드 가상환경의 세부적인 구성요소를 시각화하고, 데이터 흐름을 반영하여 보안 위협을 분석하는 과정이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존의 연구를 개선한 위협 모델링 분석을 통해, 클라우드 보안관제시스템의 보안 요구 사항을 도출한다.
드론은 군용에서부터, 공공 관제 및 모니터링, 촬영 및 취미, 배송 서비스에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 그러나 드론에 내장된 센서 값 조작이나 수집 데이터 누출, 통신 내용 도감청 및 GPS 신호 조작 등의 보안 취약점을 이용한 공격은 드론을 포획하거나 추락시키고 중요한 데이터를 탈취하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 보안 취약점을 해결하기 위해 드론 전용 난수 생성기와 통신보호를 위한 암호프로토콜, 화이트박스 암호를 통한 정보보호 및 신호 인증을 통한 GPS 스푸핑 탑지 기법 등 안전한 드론 보안 메커니즘이 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론 시스템의 구성 요소별 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협 사례를 공격 유형별로 분석한다. 또한 이러한 보안 위협들에 대응하기 위해 드론에 적용된 암호 기술 현황에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 안전한 데이터 통신을 제공하기 위하여 응용계층에서 새로운 프로토콜을 설계 및 구현한다. 인터넷의 급속한 전파와 더불어 웜, 바이러스, 해킹 등 이를 이용한 않은 보안상의 위협을 받고 있다. 이런 위협으로부터 두 노드간의 데이터 통신을 안전하게 보호하기 위한 연구는 반드시 행해져야만 하고 또한 많은 연구가 진행되고 있다. 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 보안성을 제공하고 있는 다른 프로토콜들의 문제점들을 보완하고 두 노드간의 안전한 데이터 통신을 제공하기 위하여 응용계층에서 새로운 프로토콜을 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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