• 제목/요약/키워드: 데이터 보안 위협

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스마트홈 환경에서의 안전한 디바이스 관리를 위한 그룹키 관리 기법 (Group Key Management Method for Secure Device in Smart Home Environment)

  • 류호석;곽진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.479-487
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    • 2015
  • IT 발전에 따라 스마트홈 서비스는 네트워크 기반의 스마트 디바이스를 통해 원격 서비스, 모니터링 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트홈 환경에서는 악성 디바이스를 통한 데이터 위 변조, 불법 인증, 프라이버시 침해 등과 같은 보안 위협들이 존재한다. 이러한 보안 위협들에 대응하기 위한 스마트홈 환경에서의 보안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 디바이스 관리를 위한 연구는 초기 단계에 머물고 있으며, 스마트홈 환경에서의 그룹키 관리에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 안전한 디바이스 관리를 위한 그룹키 관리 기법을 제안한다.

Free-Roaming 실행 환경에서 절단공격으로부터 이동에이전트의 안전한 실행 보장 기법 (Secure Execution Assurance Mechanism of Mobile Agent from Truncation Attack in Free-Roaming Environments)

  • 정창렬;이성근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.97-108
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    • 2010
  • Free-roaming 이동 에이전트의 데이터 보호는 이동성과 호스트 간 매핑으로 인해 보안에 대한 심각한 위협으로 완전히 해결되지 못한 문제이다. 특히 절단공격을 방어하는 측면에서 그렇다. 그러므로 사용자 중심의 응용 기술에 에이전트가 이용될 때 에이전트의 안전한 실행 보장은 필수적이다. 본 논문에서는 에이전트의 실행 중 악의적인 호스트에 의해 발생하는 보안 위협으로부터 안전한 실행을 보장한다. 그리고 공격자에 의해서 선의의 호스트가 악의적으로 남용되는 것으로부터 에이전트 실행을 보장하도록 하는 연쇄적으로 두 개의 호스트와 다음 두 개의 호스트간에 체인관계 형성이 가능하기 때문에 안정성이 보장된다. 이는 안전한 이동에이전트 실행보장을 위한 실행 추적 프로토콜 메커니즘을 제안한다. 그리고 보안 분석을 통해 안전성을 분석한다.

공용 클라우드 관리 시스템에서의 기밀문서 감시 방법 (A Method for Monitoring Secret Documents from Public Cloud Management Systems)

  • 이상우;한정우;이태호;김을동;박진옥;송양의;이용규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.91-94
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    • 2015
  • 최근 들어 공용 클라우드 서비스의 이용이 크게 증가하였다. 클라우스 서비스는 관리비용이 저렴하고 다양한 디바이스로 접근이 가능한 장점이 있는 반면, 데이터 접근을 통제하기 힘들어 내부정보가 유출되는 등의 보안 위협이 공존한다. 따라서 본 논문은 클라우드 스토리지의 기밀문서 유출 방지를 위해 사후 감시방법을 연구한다. 문서 내 포함된 보안 키워드 개수를 통해 보안지표를 계산하고 이 지표로 기밀문서 여부를 판단한다. 또한, 관리자용 대시보드를 통해 기밀문서가 탐지 되었을 때 백업/삭제 등의 사후처리 기능을 제공한다. 본 감시방법을 통해 클라우드 스토리지 내 기밀문서가 업로드 되는 것을 감시함으로써 기밀문서 유출 위협을 효과적으로 줄일 수 있다.

메타버스 기술과 보안 위협 및 대응방안 (Metaverse Technology and Security Threats and Countermeasures)

  • 우성희;이효정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.328-330
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    • 2022
  • 현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.

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개인건강기록 서비스에서 보안취약성 및 위협요소에 관한 연구 (A Study on Security Weakness and Threats in Personal Health Record Services)

  • 이명규;황희정
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.163-171
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    • 2015
  • 개인건강기록 서비스는 환자에게 건강기록 관리와 중요한 의료파일 관리 그리고 응급상황 연락과 같이 편리하고 사용하기 쉬운 해결책을 제시해준다. 이러한 중요한 장점에도 불구하고 개인건강기록 서비스는 데이터의 보안에 관련된 소비자 입장에서는 피할 수 없는 중요한 도전을 제기하고 있다. 개인건강기록 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자 개인정보 침해가 발생하고 사용자의 민감한 의료정보가 유출되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 개인건강기록 서비스의 취약점과 반드시 해결해야할 다양한 보안 측면을 분석한다. 또한, 개인건강기록 사용자와 애플리케이션 서비스 제공자 관점에서 보안 요구사항을 기술하였으며, 개인건강기록 보안 요구사항을 만족하고 보안위협을 대응할 수 있는 보안 메커니즘에 대해 연구하였다.

그래프 기반의 사이버 위협 분석을 위한 IOC 추출 검증 (Validation of IOC Extracts for Graph-based Cyber Threat Analysis)

  • 이주영;한태현;정혜란;이태진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1226-1227
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    • 2023
  • 최근 그래프 기반 분석에 대한 연구가 활발히 진행되면서 이를 정보 보안 분야에 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 특히 GNN(Graph Neural Network)은 복잡한 네트워크 데이터를 모델링하고 관계를 분석하는 데 효과적이며, 악성 코드 탐지 등 사이버 공격에 대한 대응 능력을 향상시키는 데 활용할 수 있다. 하지만 GNN을 사용하기 위해서는 그래프의 노드가 될 IOC(Indicator of Compromise) 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IOC Extractor 중 하나인 Cyobstract를 통하여 위협 보고서로부터 IOC를 추출하는 방법과 이를 활용하여 그래프를 구축하고 분석할 방향을 제시한다.

기업의 산업기밀정보 유출예방에 관한 연구: 사물인터넷 활용을 중심으로 (Industry Secret Information Leakage Prevention : Focus on the Utilization of IoT)

  • 최관;김민지
    • 융합보안논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.101-110
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    • 2017
  • 이 연구는 사물인터넷 디바이스로 인해 발생가능 한 기업의 주요 핵심정보의 유출위협에 대해 살펴보고 유출예방을 위한 방안들을 관리보안과 기술보안 측면에서 살펴보는 것이 목적이다. 연구결과로서 관리보안측면에서는 첫째, 기업내부로 출입이 인가된 모든 사람들에 대해 사물인터넷 디바이스로 기업데이터가가 유출될 수 있음을 교육하고 주요 출입이 허가된 구역에 출입시점부터 사물인터넷 기기의 사용을 제한하는 가이드라인을 비치할 필요가 있다. 둘째, 사용자 요청 혹은 기업 자체의 보안운영 가이드라인을 마련할 필요가 있으며, 무선인터넷 공유가 가능한 전자기기에 무선인터넷 모듈을 도입시기부터 제거할 필요가 있다. 기술보안측면에서는 첫째, 컴퓨터에 대한 제어 솔루션으로서 기업정보들이 주로 저장되고 있는 컴퓨터 및 서버에 매체제어 솔루션 활용을 통해 사물인터넷 디바이스와 공유되는 경로를 대상으로 통제 솔루션을 실시해야 한다. 둘째, 네트워크에 대한 접근통제로서 네트워크에 공유된 사물인터넷 디바이스와 등록된 사물인터넷 디바이스의 현황을 정기적으로 확인하는 과정을 통해 보안관리 차원의 누수를 최소화해야 한다. 셋째, 암호화 방안으로서 컴퓨터, 서버 등의 정보자산에서 데이터 저장 및 암호화가 함께 이루어짐으로써 생성된 데이터가 외부로 불법적으로 유출되는 것을 예방하여야 한다.

빅 데이터 기반의 네트워크 패킷 분석 모델 (The Model of Network Packet Analysis based on Big Data)

  • 최보민;공종환;한명묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.392-399
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    • 2013
  • IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.

가상머신 마이그레이션을 위한 OTP 기반 동적인증 프레임워크 (OTP-Based Dynamic Authentication Framework for Virtual Machine Migration)

  • 이은지;박춘식;곽진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.315-327
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    • 2017
  • 가상머신 마이그레이션 과정에서 무단 접근, 데이터 변조 등의 보안 위협이 발생할 수 있다. 특히, 가상머신 마이그레이션은 사용자의 주요 데이터 및 중요 인프라 정보를 전송해야하기 때문에 해당 보안 위협이 발생할 경우 다른 클라우드 서비스에 비교적 위험성이 높다. 이러한 이유로 최근 가상머신 마이그레이션을 위한 동적인증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 기존의 가상머신 마이그레이션을 위한 인증 기법의 취약점을 개선하기 위해 OTP 기반의 동적인증 프레임워크를 제안한다. 이는 가상머신 마이그레이션 요청 모듈 및 동작 모듈로 구성된다. 요청 모듈에서는 사용자가 마이그레이션 요청 시 OTP 기반의 사용자의 인증 과정 및 데이터 센터로의 마이그레이션 요청 과정을 포함한다. 동작 모듈에서는 SPEKE을 이용한 데이터 센터 간 안전한 키 교환 과정과 데이터 센터와 물리 서버 간 TOTP 기반의 상호인증 과정을 포함한다.

마코브 체인을 이용한 Mass SQL Injection 웜 확산 예측에 관한 연구 (A Study on Prediction of Mass SQL Injection Worm Propagation Using The Markov Chain)

  • 박원형;김영진;이동휘;김귀남
    • 융합보안논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.173-181
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    • 2008
  • 최근 웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 웜의 확산 특성을 분석하기 위한 전파 모델이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic(SI), KM(Kermack-MeKendrick), Two-Factor, AAWP(Analytical Active Worm Propagation)등의 모델 기법들이 제시되었다. 하지만, 기존 모델 방법들은 대부분 코드레드와 같은 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하다. 또한 거시적인 분석만 가능하고 특정 위협에 대해 예측하는데 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이터를 근거로 하여 Mass SQL Injection 같은 사이버위협에 적용 가능한 마코브 체인(markov chain) 기반 예측 방법을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생빈도를 예측할 수 있다.

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