최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐가 범죄의 대상이 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 노드에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형으로 인하여 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효율적인 네트워크 임베딩 기법인 trans2vec 과 준지도 학습 모델 tri-training 을 함께 사용하여 라벨링된 데이터뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
블록체인 기술을 기반으로 만들어진 비트코인은 Satoshi Nagamoto에 의해 개발된 온라인 암호화폐이다. 2009년 1월 3일 최초로 발행된 비트코인은 트랜잭션 수의 증가와 함께 급속도로 발전 중이다. 그러나 비트코인 트랜잭션수의 증가에 따른 부작용이 발생하고 있다. 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 것은 비트코인 네트워크에 발생하는 부작용에 대비하기 위해 중요하다. 본 논문은 두 가지 기계학습 알고리즘을 적용하여 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 모델을 설계한 뒤, 실험을 통해 비트코인 트랜잭션 수를 예측하는 모델을 제안한다.
현재 웹툰 시장이 크게 성장하고 있는 가운데, 과도한 매출 수수료 및 불공정 계약 등 부조리한 수익분배 문제가 불거지고 있다. 본 논문은 웹툰 플랫폼의 수익모델을 보완하는 NFT 기반 웹툰거래 및 수익분배 시스템을 소개하고자 한다. NFT 는 고유한 값을 가진 토큰으로, 디지털 자산에 대한 소유권 인증에 용이하며 블록체인 네트워크 상에서 구매 이력 등의 데이터 위변조가 어렵다는 특징이 있다. 또한 암호화폐처럼 손쉽게 거래할 수 있고 재판매가 가능하다는 장점 때문에 예술 분야에서 각광받고 있다. 이에 웹툰에 NFT 를 발행하여 웹툰을 소장 및 거래하고, NFT 소장 비율에 따라 해당 웹툰의 열람 수익을 나눠 가질 수 있는 시스템을 개발하여 제안한다.
최근 COVID-19로 인한 생활 속 거리두기의 영향으로 여러 스포츠 이벤트들이 취소 또는 연기되거나 무관중 경기로 진행되고 있다. 이에 스포츠 상품 관련 시장이 침체되어 많은 이들이 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 스포츠 시장 관련자들은 온라인 팬 서비스나 온라인 판매 등 여러 방법을 모색하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스포츠 관련 상품의 진품 정보를 관리할 수 있는 방안을 제안하였다. 그에 맞춰 블록 구조, 시스템 흐름, 네트워크 모델을 설계하고 프로토타입을 개발하였다. 이에 도출된 방안을 통하여 전문가를 초빙하여 표적 집단 면접(FGI)을 진행하여 거래과정의 신뢰도와 안정성, 결제의 신뢰도와 안정성, 사고 추적, 시스템의 신뢰도와 안정성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 소비자들이 굿즈, 애장품, 싸인볼 등의 스포츠 관련 제품을 거래할 때 신뢰성을 가질 수 있게 할 수 있다.
최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
2020년 전자서명법 개정으로 공인인증서가 폐지됨에 따라 자체 인증 기술의 도입이 필요한 실정이다. 특히나 COVID-19로 인한 비대면 상황이 지속됨에 따라 기존 아날로그 방식을 통해 대면으로 계약서를 작성하고 수립하는데 많은 비효율적 문제가 대두되었다. 디지털 전환 가속화와 비대면 거래확대로 인한 전자 신원확인 중요성이 점차 커지고 있음에 따라 전자 서명 및 전자 봉투 방식으로 계약할 수 있는 안전한 시스템 개발을 진행하고자 한다. 이를 위해 계약 시스템의 보안 요구 사항을 도출하였으며 최종적으로 NFT 연동을 통해 안전한 계약을 진행할 수 있도록 프로세스를 설계하였다. 시스템의 동작 방식을 표현하기 위하여 DFD 등을 포함한 Diagram 형태로 나타내었으며 실제 프로토타입을 제작 후 블록체인 네트워크에 연결한 뒤 테스트를 진행하여 시스템 검증을 수행하였다. 추후 이 시스템을 통해 B2B, B2C 모델 등의 모델 기반 다양한 거래와 계약이 가능하도록 구성할 예정이며 추가적인 연구를 진행하여 사용자 측면에서 더 간편하고 안전한 환경이 될 수 있도록 고도화 시키는 것을 목표로 한다.
Bitcoin은 블록체인을 활용한 최초의 어플리케이션으로 새로운 지불 수단으로 각광받고 있지만, 확장성에 있어서 한계점을 갖는다. Lightning Network의 개념은 최근 Bitcoin의 확장성 문제를 다루기 위해 소개되었다. 본 논문에서는 실제 Bitcoin Lightning Network가 scale-free 특성을 갖는다는 것을 밝혔다. 따라서 임의 노드 실패에 강건한 반면, 네트워크의 특정 노드를 목표로 하는 공격에 대해 취약할 수 있다. 네트워크 공격 모델의 시뮬레이션을 통해 Bitcoin Lightning Network의 강건성을 실험적으로 분석했으며, 시뮬레이션 결과는 실제로 Lightning Network가 높은 차수를 갖는 소수의 노드를 파괴하는 공격에 취약하다는 것을 보여 준다.
의료 분야에서 연구 목적을 위해 공유에 대한 필요성이 증가함에 따라 공통 데이터 모델(CDM)의 활용이 증가하고 있다. 하지만 CDM 데이터를 공유할 때 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호가 되지 않는 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 네트워크에 암호화 방식을 사용하여 CDM 데이터에 대한 접근 제어를 하고, CDM 데이터의 정보를 기록하여 추적이 가능하게 했다. 또한 대용량의 CDM 데이터를 공유하기 위해 IPFS를 이용하였으며, 공유하는 과정을 자동화하기 위해 Celery를 활용하였다. 즉, CDM 데이터 공유에 필요한 정보를 신뢰 기반 기술, 분산 파일 시스템 그리고 자동화를 위한 메시지 큐가 나누어 가진 멀티 채널 자동화 시스템을 제안한다. 이를 통해 CDM 데이터를 공유하는 과정에서 발생하는 접근 제어와 데이터 내에 있는 개인 정보 보호 문제를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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