SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영에서 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 간 상호인증이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 인증이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 인증방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적인 차량 인증을 위해 카운팅 블룸필터를 이용한 차량 인증 기법을 제안한다.
통신이 발전함에 따라 웹하드와 같은 원격 데이터 저장 서버에 PC에 사용되던 자료를 저장하여 언제 어디서든 접근할 수 있는 서비스가 발전하게 되었다. 하지만 데이터를 저장하는 서버의 신뢰 문재가 발생하게 되었고, 이를 해결하기위해 서버에 저장되는 데이터의 암호화 및 이를 검색할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 하지만 기존의 대칭키 검색 가능 암호 시스템은 결합 키워드 검색 시 연산의 효율성이 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문은 블룸필터를 사용하여 효율적인 대칭키 기반 결합키워드 검색 가능 암호 시스템을 제안한다.
통신이 발달로 인터넷 망을 이용해 고용량의 데이터를 빠르게 주고받을 수 있게 되었으며, 이로 인하여 데이터를 원격 저장소에 저장하여 언제 어디서든 빠르게 접근할 수 있는 서비스가 발전하게 되었다. 하지만 데이터를 저장하는 서버의 보안 및 서버관리자의 신뢰 문재가 발생하게 되었고, 이를 해결하기위해 서버에 저장되는 데이터의 암호화 및 이를 검색할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 기존의 검색 가능 암호의 경우 이메일 서비스를 기반으로 구성이 되어 하나의 데이터에 많은 키워드를 저장하게 되는 원격 저장소 서비스에 적용하기 어렵다. 또한 필드 기반 검색기능을 제공해 검색이 유연하지 않고 결합 키워드 검색 시 연산의 효율성이 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문은 블룸필터를 사용하여 대량의 키워드를 효율적으로 저장 및 검색 할 수 있으며 필드 프리한 결합키워드 검색을 지원하는 공개키 검색 가능 암호 시스템을 제안한다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.
안티바이러스는 단말에서 악성소프트웨어를 탐지하는데 있어 널리 사용되는 솔루션이다. 이 중 시그니처 기반 안티바이러스는 가장 기본적인 탐지방법으로 파일과 악성소프트웨어의 시그니처를 비교하여 탐지한다. 최근 악성소프트웨어의 수가 급격히 증가함에 따라 시그니처 기반 안티바이러스의 탐지 시간이 증가하고 시간당 처리량이 줄어들면서 성능 저하 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 제시된 주요 연구 결과를 살펴보고 이를 개선한 새로운 성능향상 솔루션을 제시한다. 특히, 본 논문의 솔루션은 성능향상 수준이 가장 높은 솔루션으로 알려진 SplitScreen과 비교하여, 클라이언트의 작업을 줄이고, 시그니처 서버와의 통신비용을 줄여 안티바이러스 솔루션의 성능향상에 기여하였다.
Multiple Message Authentication Codes can be represented by one of the Short MAC, Bloom Filter or Compressed Bloom Filler to reduce communication overheads. However, this will inevitably increase false positive rate (fpr) which is a false authentication probability of adversarial messages in trade-off of communication efficiency. While the simple short MAC scheme has the lowest fpr, one cannot choose arbitrary authenticator size. Bloom filter, randomized data structure often used for membership queries, can represent multiple MACs more flexibly with slightly higher fpr. Furthermore, compressed Bloom filter has the same fpr with the short MAC while maintaining its flexibility. Through our detailed analysis, we show that pros and cons of the three schemes are scenario specific. Therefore one can choose appropriate scheme under given parameters to achieve both communication efficiency and security based on our results.
DRAM은 메인 메모리 시스템을 구성하는 주요한 요소로서 운영체제의 발전, 응용 프로그램의 복잡도와 용량의 증가에 맞추어 DRAM의 용량과 속도 역시 증가하는 추세이다. DRAM은 주기적으로 저장된 값을 읽은 후 다시 저장하는 리프레시 동작을 수행해야 하며, 이에 수반되는 성능 및 파워/에너지 오버헤드는 용량이 증가할수록 더 악화되는 특성을 내재하고 있다. 본 연구는 전하의 보존 시간이 가장 낮은 셀들에 대해서 블룸 필터를 사용하여 64ms, 128ms 이내에 리프레시를 수행해야 하는 로우들을 효율적으로 저장하여 선택적 리프레시를 수행하는 에너지 효율 향상 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 기법을 통하여 평균 5.5%의 성능 향상이 있었으며, 리프레시 에너지는 평균 76.4% 절감되었고, 평균 EDP는 10.3% 절감된 것으로 나타났다.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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