연구목적: 본 연구는 기존의 보이스피싱과 신종 보이스피싱의 특성 및 진행과정을 비교·분석하여 심리적 기재를 기반으로 한 신종 보이스피싱에 대한 대응방안을 마련하는 정책적 기초 자료를 제시하는 데있다. 연구방법: 기존 보이스피싱에 대한 연구와 신종 보이스피싱 시나리오를 중심으로 한 각종 포털사이트에 있는 피해사례 등을 통해 양자의 범죄 진행과정 및 특성을 비교·분석하였다. 연구결과: 범죄준비 단계에서는 양자 모두 심리적 기재를 기반으로 하지만, 신종 보이스피싱은 피해자를 기망할 수 있는 시나리오가 더욱 치밀하게 작성되었고, 범행대상 범위가 확장되었다. 범죄실행단계에서는 신종 보이스피싱의 경우 피해자를 사회적으로 고립시켜 피해자의 판단능력을 저하시키고, 수사기관의 수사를 더욱 어렵게 하였다. 마지막단계에서는 금품 갈취 등 범죄피해의 지속성과 확장 가능성이 나타났다. 결론: 보이스피싱을 비교·분석하여 보았을 때 범행 대상 및 범위 그리고 범죄전략, 수법 등에 차이가 있었으며, 이에 따른 피해발생 가능성도 훨씬 크기 때문에 보다 더 효율적이 대응전략이 마련되어야 할 것이다.
수많은 웹로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 로그 시나리오 작성을 제안하고 설계하여, 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다. 수많은 웹로그 자료에서 컴퓨터 사이버 범죄에 대한 증거 자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 로그 분석 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 웹 서버에서 웹 로그 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버 범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
범죄미디어에 대한 시청률이 갈수록 증가하고 있지만, 범죄미디어가 시청자들의 범죄의도에 미치는 효과와 그 심리적 기제는 명확하게 밝혀지지 않고 있다. 기존의 연구들에서는 대부분 사회학습 이론(Bandura, 1978)을 기초로, 범죄자 체포와 처벌이 억제효과를 가진다는 결과를 확인하여 왔지만, 여전히 결과에 있어서 완전한 일치를 보이고 있지 않다. 본 연구는 범죄자 체포과정에 대한 사후가정사고가 사회학습효과에 영향을 미칠 수 있다는 가설을 검증하기 위하여, 체포과정에서의 전환성을 조작하고 그에 따른 범죄의도의 변화를 확인하였다. 본 연구에서는 대학생 95명을 대상으로 학생들의 리포트 도용상황을 시나리오로 제시하고, 처벌결과와 전환가능성을 달리하는 세 가지 조건(무처벌조건, 우연처벌조건, 필연처벌조건)에 따른 응답자의 도용의도를 측정하였다. 응답자의 실제 도용경험을 공변량으로 하여 조건에 따른 도용의도를 분석한 결과, 같은 처벌을 받더라도 우연처벌 조건에서는 도용의도는 필연처벌 조건의 도용의도보다 높았으며, 처벌을 받지 않은 조건과 같은 수준이었다. 이는 처벌 여부뿐만 아니라 그 처벌과정에 대한 묘사가 범죄의도에 영향을 미친다는 본연구의 주장과 일치하였다. 그리고 이러한 결과가 가지는 형사정책적인 의의와 범죄미디어의 한계와 향후과제에 대해 논의하였다.
본 연구의 목적은 화이트칼라 범죄의 의사결정 과정에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 살펴보고, 이 요인들의 유무에 따라서 의사결정의 합리성 정도에 차이가 나타나는지 실험을 통해 확인하고자 함이다. 본 연구의 실험은 피험자 간 설계로 재정적 압박 지시 유무와 Tit for tat 전략 정보 제공 유무에 따라서 조건별로 할당하였다. 실험 참가자들은 화이트칼라 직군에 근무하는 성인 102명으로, 화이트칼라 범죄 시나리오로 각색한 변형된 연속되는 죄수의 딜레마 상황에서 의사결정을 진행하고 이에 따른 점수를 획득하는 과정을 거쳤다. 획득 점수는 범죄를 저지를 위험성을 나타내며, 점수가 낮을수록 범죄에 참여할 위험성이 높음을 의미하였다. 연구 결과는 재정적 압박 지시 없이 전략 정보만 제공받은 집단이 범죄에 참여할 위험성이 가장 낮았으며, 재정적 압박 지시만 받고 전략 정보를 제공받지 않은 집단의 범죄 참여 위험성이 가장 높았다. 또, 재정적 압박 지시를 받은 집단은 전략 정보 제공과 관계없이 재정적 압박 지시를 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았으나, 전략 정보를 제공받은 집단 중 재정적 압박 지시를 함께 받은 집단은 재정적 압박 지시와 전략 정보 제공을 둘 다 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 재정적 압박을 합법적으로 해소할 수 있는 방안의 필요성과 직장인을 대상으로 한 화이트칼라 범죄에 대한 교육의 필요성, 기업 내에서 독단적이지 않고 협력적이며 상호검증 가능한 의사결정 구조의 필요성을 제안하였다.
스마트폰 사용이 보편화되면서 자연스럽게 서로간의 소통이 메신저를 통하여 이뤄지게 되었다. 하지만 서로간의 대화공간이 범죄를 공모하는 공간으로도 활용되고 있는 실정이다. 이에 따른 범죄와 관련된 증거들이 스마트폰에 저장된다. 스마트폰의 특성상 저장정보의 삭제를 손쉽게 할 수 있기 때문에 증거를 신속히 확보 하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 국 내외에서 대표적으로 사용 중인 모바일 메신저에 대하여 데이터 파일의 아키텍처 분석을 수행하였다. 사용자가 메시지 삭제를 위해 이용할 수 있는 방법에 대한 시나리오를 설정하고 실험을 통해 메시지 복원가능 여부에 대하여 비교 분석한다.
본 연구는 범죄로부터 안전한 생활환경 조성을 위해 도로망의 형태도 범죄발생에 영향을 미칠 것이라는 가정하에 공간구문론(Space Syntax)을 활용하여 사례지역을 대상으로 실증 분석하였다. 즉 도로별로 통합도, 통제도, 연결도를 공간구문론으로 계산하고, 각 도로별 실제 범죄발생 건수와 상관성을 분석하였다. 다음으로 분석결과를 일반화할 수 있는지를 확인하기 위해 멀티에이전트모형(Multi-Agent Model)을 개발하여 컴퓨터상의 가상공간에서 시나리오를 설정하고 시뮬레이션 하였다. 그 결과 도로망의 통합도가 범죄발생과 가장 연관성이 높은 것으로 분석되었으며, 가상공간 시뮬레이션 결과에도 통합도가 가장 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 멀티에이전트 시뮬레이션에서 실험공간 규모나 에이전트 행동의 프로그래밍에 한계가 있었지만 현실 데이터와 가상공간 시뮬레이션에 의해 도로망 체계와 범죄발생간의 관계를 규명하였다는데 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 플랫폼은 다양한 실험이 가능하므로 경찰력이나 방범시설의 배치 등 보다 현실적인 문제에 대한 해결방안 모색과 스마트 안전도시를 앞당기는데 기여할 것이다.
산업 사회가 급속도로 발전함에 따라 전 세계적으로 전쟁, 테러, 강력 범죄가 증가하고 있다. 이러한 위험 요소들은 인명 피해 및 자원에 대한 파괴로 이어지는 주된 원인이 된다. 최근 강력 범죄의 잦은 발생으로 사회적 불안감이 조장되고 있으며 이러한 이유로 더 나은 안전, 보안 시스템 분야를 점검하는 계기가 되었다. 보안 시스템의 대표적인 장비라고 할 수 있는 CCTV카메라 시스템은 각 지역 자체적으로 공공장소 등과 같이 유동인구가 많은 지역에 확대 설치될 계획이다. 이것은 감시의 목적뿐만 아니라 보안 기술의 중요성에 대한 인식이 점차 높아짐에 따라 최소 인력으로 최대한의 감시 효과를 가질 수 있는 지능형 영상 보안 기술의 확대 보급을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능형 감시 카메라의 동향 및 시나리오에 대해서 살펴본다.
Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권3호
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pp.65-72
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2020
정보 기술의 발달과 시스템 및 네트워크의 규모가 증가함에 따라 사이버 위협 및 범죄가 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해서 실질적인 공격과 방어 기반의 사이버 보안 훈련이 필요하다. 그러나 사이버 보안 훈련은 전문가의 분석과 공격 수행능력을 요구하므로, 비용 및 시간적인 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 공격 기법들을 자동으로 수행하는 사이버 공격 시뮬레이터를 제안한다. 이 시뮬레이터는 구현 가능하도록 모델링 된 공격 기법들을 조합하여 공격 시나리오를 도출하고, 도출된 시나리오들을 순차적으로 수행함으로써 공격을 수행한다. 제안하는 공격 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 실제 환경에서 예시 공격 목표와 시나리오를 설정하여 실험하였다. 이 공격 시뮬레이터는 5 가지 공격 기법을 자동으로 수행하여 관리자 권한을 획득하는 공격에 성공하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 핵심 분야인 Situation-Aware 컴퓨팅과 RFID 시스템을 결합한 SA-RFID 시스템을 통해, 제한된 장소에서 범죄나 사고 같은 비정상적인 행동을 예측하기 위한 시스템을 제안하였다. SA-RFID 시스템을 이용한 비정상 행동 예측 시스템은 변형된 SA-RFID Reader 시스템 아키텍쳐와 그에 특화된 SA Middleware를 통해 설계되었고, 비정상 행동 판단 시나리오를 이용하여 명실상부 유비쿼터스 시대에 걸 맞는, 사용자에게 보다 더 안전하고 편안한 생활을 보장해주는 서비스를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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