• 제목/요약/키워드: 모델 기반 검증

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사전공격에 안전한 패스워드 기반 키 분배 프로토콜에 관한 연구 (A study on the Safe Password based Key Distribution Protocol against Dictionary Attack)

  • 원동규;정영석;오동규;곽진;원동호
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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    • pp.393-398
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    • 2003
  • 본 논문에서는 사용자 인증에 사용되는 패스워드 검증자의 안전성을 더욱 보강한 새로운 패스워드 검증자 기반 키 분배 프로토콜을 제안한다 기존 패스워드 기반 키 분배프로토콜 방식은 네트워크 상에서 패스워드의 안전한 전송이 어려웠고, 패스워드 파일의 안전한 보호가 어렵다는 문제가 있었다. 이에 패스워드 파일을 그대로 서버에 저장하지 않고 패스워드를 사용하여 생성한 검증자(verifier)를 저장하게 함으로써 패스워드파일을 보다 안전하게 보호할 수 있게 되었으며, 서버가 사용자의 패스워드를 알지 못하더라도 검증자를 사용한 증명방식을 통해 사용자를 인증할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 사용자와 서버의 비밀정보로 만든 새로운 형태의 검증자를 사용하고, 사용자는 다른 저장정보 없이 기억하고 있는 ID와 패스워드만을 사용하여 키 분배를 수행하는 패스워드 검증자 기반 키 분배 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜의 안전성 분석을 위해 active impersonation과 forward secrecy, man-in-the-middle attack, off-line dictionary attack 등의 공격 모델을 적용하였다.

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UML 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성 진단을 위한 시나리오기반 검증기법 (Scenario-Driven Verification Method for Completeness and Consistency Checking of UML Object-Oriented Analysis Model)

  • 조진형;배두환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권3호
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    • pp.211-223
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    • 2001
  • 본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the

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상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리 (Cluster Based Fuzzy Model Tree using Node Information)

  • 박진일;이대종;김용삼;전명근
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.235-238
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    • 2007
  • 본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

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IPTV 기반의 이러닝 마켓플레이스 연구 (e-Learning Marketplace based on IPTV)

  • 권병일;문남미
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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    • pp.55-58
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    • 2008
  • IPTV 기반의 이러닝 마켓플레이스는 IPTV를 통한 이러닝 서비스 제공을 하기 위한 교육 콘텐츠 공급자와 수요자간의 마켓플레이스로써, 이는 양방향 매체 하에서의 이러닝 서비스로써 많은 관심의 대상이 되고 있으며, 방송통신융합의 초기 단계에서 IPTV는 다양한 콘텐츠와 서비스 모델의 개발을 통하여 그 효용성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 IPTV기반의 이러닝 마켓플레이스에서 핵심적인 프레임워크를 구성하기 위하여 이러닝, e-마켓플레이스, IPTV에서의 특징과 기존의 이러닝 마켓플레이스들의 기능을 매트릭스를 통한 비교분석으로 기본요소를 추출하고, 이를 통하여 프레임워크를 구성한다. 또한 비즈니스모델 개발을 위하여 비즈니스모델설정, 참여자/역할, 제품/서비스 커버리지, 운영시나리오, 수익모델을 작성하고 이를 통하여 실제적으로 비즈니스모델의 구현이 가능한지를 검증한다.

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국가자격 인증기반 구축을 위한 인증서 발급모델 연구 (A Study on Accredited certificate issuance on authentication infrastructure of national licence)

  • 박배효;윤재호;이석래
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.961-964
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    • 2005
  • 디지털홈 서비스는 기존 PC에서 제공하던 서비스와 차별화된 서비스를 실용화 하지 못하고 있는 이유 중에 하나는 오프라인에서 제공하던 의료, 법률, 교육 등의 서비스를 가정에 맞게 직접 제공하고 있지 못하기 때문이다. 이를 위하여 본 논문에서는 온라인에서 의사, 변호사와 안전하게 거래할 수 있도록 국가자격 인증기반을 구축하고자 이에 필수적인 검증 가능한 온라인 자격증 발급을 위하여 기존 공인인증서에 자격필드를 추가하거나, 기존 공인인증서를 그대로 사용하거나, 별도의 자격인증서를 발급하는 등 세 가지 발급모델을 제시한다. 또한 이러한 세 가지 발급모델의 장단점을 비교 분석하여 향후 자격인증기반 구축할 때 선택할 수 있는 기준을 제시한다. 마지막으로 기 제시된 세 가지 발급 모델 중에 자격필드가 추가된 공인인증서를 이용하여 의료서비스(E-Health)를 받는 서비스 모델 시나리오를 제안하고자 한다.

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게이머 행동 기반 '차세대 육군 워게임 모의모델'의 완전자동화 대항군 구현에 관한 연구 (A Study on Fully Automated OPFOR for 'Next Generation ROKA Wargame Simulation Model' Based on Gamer Behavior)

  • 이병호;김태호;류재학;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.610-613
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    • 2021
  • 육군은 90년대부터 워게임 모의모델을 활용하여 군단 전투지휘훈련, 전구 연합지휘소연습, 사·군단 작전계획 검증을 하였으며, 현재는 차세대 워게임 모의모델을 개발하기 위한 기술적 검토단계에 있다. 워게임 모의모델의 객체인 가상군을 자동화하기 위한 연구는 오래전부터 진행되었으나, 규칙기반 시스템을 적용한 반자동화군에 대한 연구가 일부 진행된 수준이다. 이에 본 논문에서는 게이머 행동패턴을 기반으로 학습한 인공지능으로 차세대 육군 워게임모델의 대항군 기동부대를 완전자동화하는 방안을 제안하였다.

배터리 팩 내부 셀 불균형 특성 파라미터 분석 및 자기 회귀 모델 기반 과방전 사전 예측 알고리즘 연구 (Battery pack internal cell imbalance characteristic parameter analysis and autoregression model for prognosis of over discharging)

  • 박진형;김건우;이미영;김민오;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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    • pp.215-217
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    • 2020
  • 본 논문은 배터리 팩 내부 셀 파라미터의 불균일도에 대한 분석을 실시하고 이를 기반으로 과방전을 사전에 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 배터리 팩 내부 셀간 편차가 발생하는 셀을 선정하여 두 셀간 특성 분석을 실시하였으며, 이를 기준으로 예측 모델을 구성하였다. 예측 성능을 통해 배터리 전압 예측 성능에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 배터리 전기적 등가회로 모델을 기반으로 예측 모델을 제안한다. 예측 모델은 실제 과방전이 발생한 셀을 기준으로 실험데이터와 비교하여 예측 성능을 검증하였다.

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SOA를 위한 모델기반 취약점 분석 (Model Based Vulnerability Analysis for SOA)

  • 김현하;김유경;도경구
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.45-51
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    • 2012
  • 본 논문은 SOA 보안 취약점을 분석하기 위해 서비스 계층 구조상의 특징을 고려하여 취약점을 식별하고 평가한다. 제안된 분석방법은 모델기반 접근방법으로써, 안전한 서비스 모델을 도출하기 위해, 비즈니스 모델에서 보안요구사항을 표현하는 방법과 서비스의 취약점 식별 과정을 정의한다. 분석적 검증을 통해 제안된 방법이 유용성을 평가하였다.

GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식 모델 설계 (Bulky waste object recognition model design through GAN-based data augmentation)

  • 김형주;박찬;박정현;김진아;문남미
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1336-1338
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    • 2022
  • 폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.

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