최근 P2P 모델을 기반으로 한 애플리케이션의 등장으로 다양한 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. P2P에서는 여러 대의 클라이언트를 상호 긴밀하게 연결함으로써 한 대의 서버에 다수의 클라이언트를 연결했을 때 보다 확실한 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그러나, P2P 모델의 경우 개인 PC가 서버로서의 역할을 동시에 수행하기 때문에 서버보다는 기능과 성능 면에서 떨어질 뿐 아니라 기존의 서버에 비해 상대적으로 낮은 처리 속도, 적은 메모리, 보안상의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 P2P 기반의 문제점의 하나인 피어(Peer)간의 파일 공유로 인해 발생하는 문제들을 해결하고자 기존의 파일 공유 기법을 개선하였다. 제안된 파일 공유 기법은 데이터의 무결성을 보장하고 파일의 상태 정보를 모니터링 함으로써 짧은 시간 안에 보다 효율적으로 파일을 교환할 수 있도록 하였다.
서비스 거부공격(DoS Attack : Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 대량으로 소모시킴으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. TCP SYN Flooding 기법을 이용한 DoS공격은 서비스 자체를 하지 못하도록 하기 보다는 다른 공격을 하기 위한 사전 공격으로써 활용될 소지가 높은 공격법인 것이다. 본 논문에서는 TCP SYN Flooding을 이용한 DoS공격의 근본적인 원인을 분석하고 시스템 보안 관리자의 입장에서 이 공격에 능동적으로 탐지 할 수 있는 해결책을 모색해보고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.451-454
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2007
오늘날 많은 임베디드 시스템이 배터리를 통해 전력을 공급한다. 이처럼 제한적인 배터리 용량 때문에 임베디드 소프트웨어는 개발 시에 전력소비를 고려하여 디자인하여야 한다. 이와 같은 이유로 최근 저전력 디자인과 소프트웨어 소비전력 분석 및 분석에 대한 연구가 두드러지게 진행되고 있다. 측정 기반 전력 소모 분석 기법의 대표적인 부류인 명령어 수준 전력 분석 기법이 CPU와 메모리의 전력 소비만을 고려하는 점을 보안하기 위하여 본 논문에서는 시스템 전체의 소비 전력을 분석하기 위하여 이벤트 방식의 전력 소모 분석 기법을 제안한다. 사용자는 소비전력을 모니터링하고 싶은 코드 구간에 대해 이벤트로 지정하고 해당 이벤트가 발생하는 동안 소비되는 전력을 DAQ 장비로부터 측정한 후 결과를 바탕으로 소프트웨어의 수행시간, 소비전력량, 전력소비 병목현상, 커널 이벤트의 발생 빈도 및 횟수 등을 파악하여 소프트웨어의 성능을 계층적으로 분석할 수 있는 데이터를 제공한다.
CCTV의 다양한 필요성이 대두됨에 따라 CCTV를 통합관리하는 CCTV 통합관제 센터가 늘어나고 있다. 행정안전부는 2015년까지 전국 시군구에 CCTV 통합관제센터 구축을 추진하고 있을 정도로 앞으로도 계속적으로 증가할 예정이다. 하지만 이를 관리할 전문 모니터링 요원이 턱없이 부족한 상황이며, 전문 교육의 부재로 CCTV 영상을 개인적 호기심이나 개인의 이익을 위해 열람하는 경우가 발생하고 있다. 본 논문을 비밀 분산 기법을 이용하여 암호화된 키를 분배하고 요청에 따라 일정 수 이상의 분배키가 모이면 영상 열람권한을 주는 방식으로 설계 하여 관리자가 임의로 영상정보에 접근하는 상황을 방지하였다. 또한 그룹 키를 분배하고 수시로 키 갱신을 함으로서 다양한 보안 위협에 대응 하였다.
인터넷의 기하 급수적인 발전과 더불어 네트워크 기반의 서비스가 확대되고 있다. 따라서 이전까지의 호스트 기반의 네트워크 관리와 더불어 트래픽 기반의 네트워크 관리가 요구되고 있으며, 이에 본 논문에서는 트래픽 기반의 네트워크 관리 시스템에 대하여 알아보고자 한다. 현재 개발된 시스템과 같은 단순한 트래픽의 모니터링과 분석뿐만 아니라 통계 정보를 제공하는 시스템을 제안하고, 시스템의 설계와 구현에 대하여 논의한다. 본 시스템은 프로토콜의 발신지와 목적지 그리고 프로토콜의 크기 등의 분석과 통계를 제공함으로서, 네트워크의 성능 뿐 아니라 장애 및 보안 관리에도 유용할 것이다.
PKI(Public key Infrastructure)기반에서 CA(Certificate Authority)는 사용자를 인증하기 위해서 인증서를 생성하고, 인증서의 상태를 검증하기위해서 CRL(Certificate Revocation List)를 발행하여 인증서 취소 상태를 확인하도록 한다. CRL을 사용할 경우 사용자의 증가로 인하여 CRL의 크기가 증가 함으로써 많은 부담과 실시간 처리가 어렵다. 이와 같은 단점을 보안하기 위해서 최근에는 실시간 처리가 가능한 OCSP(Online Certificate Status Protocol)방법이 제안되었지만 이 또한 사용자의 급증으로 하나의 OCSP 서버에 집중화 됨으로써 OCSP 서버의 부하가 많이 생긴다. 본 논문에서는 집중 OCSP 서버에서 생기는 부하를 줄이기 위해 여러 개의 OCSP 서버를 두고, 각 OCSP 서버의 응답 처리 시간을 빠르게 하기 위해서 CA가 실시간으로 인증서 취소 정보를 해당 OCSP 서버에게 분배하여 전달하고 Front Server를 둠으로써 각 OCSP의 Load를 모니터링하여 부하가 적게 걸린 OCSP에게 인증서 상태 검증을 함으로써 신뢰성과 각 OCSP 서버의 부하를 줄이는 방안을 제시한다.
보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.
안드로이드 플랫폼은 타 모바일 플랫폼보다 보안에 있어서 더 많은 취약점을 안고 있다. 따라서 현재 발생하고 있는 대부분의 모바일 악성코드는 안드로이드 플랫폼에서 발생하고 있다. 현재 악성코드 탐지 기법 중 기계학습을 도입한 방법은 변종 악성코드의 대처에 유연하다. 하지만 기계학습기법은 불필요한 Feature를 학습데이터로 사용할 경우, 오버피팅이 발생하여 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 발생하는 리소스를 모니터링하여 Feature vector를 생성하고, Feature-selection 알고리즘을 통하여 Feature의 수에 따라 기계학습 Classifier를 통한 악성코드 탐지의 성능지표를 보인다. 이를 통하여, 기계학습을 통한 악성코드 탐지에서 Feature-selection의 필요성과 중요성을 설명한다.
범죄예방이나 위급사항에 대한 대응 등 CCTV의 다양한 필요성에 따라 CCTV를 통합관리하는 CCTV 통합관제 센터가 늘어나고 있다. 행정안전부는 2015년까지 전국 시군구에 CCTV 통합관제센터 구축을 추진하고 있어 앞으로도 계속적으로 증가할 예정이다. 하지만 CCTV관제센터는 증가하고 있음에도 이를 관리할 전문 모니터링 요원이 부족하며, 동시에 이들이 영상정보를 개인의 호기심이나 이득을 위해 사용하는 일이 발생 할 수 있다. 본 논문을 Shamir's Secret Sharing 방법을 이용하여 암호화된 키를 분배하고 요청에 따라 일정 수 이상의 분배키가 모이면 영상 열람권한을 주는 방식으로 설계 하여 관리자가 임의로 영상정보에 접근하는 상황을 방지하였다. 또한 암호키와 랜덤한 값을 이용한 세션키 생성 등을 통해 다양한 보안위협에도 대응하였다.
CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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