본 연구는 국가비밀의 보호와 함께 비밀기록에 대한 국민의 알 권리를 제도적으로 보장하기 위하여 발전해 온 미국 대통령의 행정명령(Executive Order)을 내용 분석하여, 우리나라 비밀기록관리제도 발전에 필요한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 비밀분류, 비밀보호, 비밀해제 측면에서 비밀기록관리와 관련된 역대 대통령의 행정명령(EO)을 살펴보았다. 내용분석 결과 대통령의 행정명령(EO)은 국가비밀을 보호하기 위해서 특별 열람 프로그램, 자동 비밀해제의 면제 및 유예제도, 벌칙을 신설 및 규정하고 있었으며, 국민의 알 권리를 보장하기 위해서는 비밀분류권자 지정제도, 자동 비밀해제 및 의무적 비밀해제 심사제도, 역사연구자와 전직 공무원을 대상으로 한 열람절차를 신설, 규정하고 있었다. 이를 통해 도출한 우리나라 비밀기록관리제도 발전에 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 국가정보원장 중심의 비밀기록관리 체계를 대통령 중심의 비밀기록관리 체계로 개편해야 한다. 둘째, 비밀기록관리를 전문으로 하는 개별법을 제정할 필요가 있다. 셋째, 통일적인 비밀기록관리 및 상시 감독을 위해 상설 비밀기록관리 감독 기구를 신설해야 한다. 넷째, 비밀기록 생산기관의 오남용에 의한 비밀분류를 정정하기 위해 공신력 있는 외부기관에 의한 비밀분류 재심사절차를 마련해야 한다.
군은 업무의 효율성을 높이고 국방정보를 적시에 지원하여 지휘관 및 관리자의 의사결정을 돕기 위해 주요 응용체계를 개발하였다. 국방정보체계를 이용하여 생산 처리 저장 유통되는 자료는 군사기밀보호법에 근거하여 관리, 해제 및 보호되어야 하므로, 국방부는 다양한 연구를 통하여 군사보안업무훈령 개정 및 준용 방안과 함께, 비밀을 분류할 수 있는 세부 기준을 마련하였으며, 온라인 비밀처리가 가능한 비밀관리시스템을 운영하고 있다. 그러나 체계 내에 저장된 비밀데이터의 경우, 군사보안업무훈령을 원안대로 적용하여 비밀데이터 관리를 수행하기에는 군의 현실과 부합하지 않는 문제점이 존재하여 이에 대한 관리방안 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 국방정보체계 중 비밀데이터를 다루는 국방탄약정보체계를 중심으로 비밀 분류기준 및 연구사례를 참고하여, 한계점을 식별하고 해결 방안을 도출하여 군의 현실에 부합될 수 있는 비밀데이터 관리 방안을 제시하고자 한다.
미국 정부는 생산하고, 수집하고, 보관하는 정보를 비밀로 분류 관리하는 오랜 역사를 가지고 있다. 독립 이전 식민지 시기에는 특별한 법적 권위 없이 주로 관례적으로 정보에 대한 비밀유지와 접근 제한을 공공연히 행했고, 미국 최초의 헌법으로 간주되는 연맹규약 (Articles of Confederation)의 제정과 연이어 미국헌법 (United States Constitution)이 수립되면서 부터는 명명된 입법적 권위에 기대어 기록의 비밀유지가 행해졌다. 그러나 미국의 비밀기록 체계가 그 기본적인 틀이 형성되기 시작한 것은 미국이 1차 세계대전에 가담하면서 부터였고, 중요한 군사적 외교적 비밀문서의 급증이라는 현실적 요구의 반영이기도 했다. 2차 세계대전을 겪으면서 원자력 개발과 이후 소련과의 냉전체제의 성립은 미국으로 하여금 비밀기록 체계를 한층 강화시키는 계기가 되었고, 이때의 구상은 현재 미국의 비밀기록관리의 정착으로 이어진다. 미국의 비밀기록관리 체제는 특화된 전문 법안 없이 현재까지 냉전시기에 제정된 비밀기록관련 입법적 근거와 일련의 변화를 거듭하는 대통령령(Executive Order)에 의해 관리된다고 볼 수 있다. 이 글은 미국 초기의 역사에서부터 냉전시기까지 미국의 전반적인 비밀기록관리체제를 검토하고자 한다. 이를 위해 미국의 비밀기록관리의 역사를 세 시기로 구분하여 고찰한다: 비밀기록관리의 전통 수립 시기(식민지 시대 ~ 1차 세계대전 직전); 비밀기록 관리체제의 구축 시기 (1차 세계대전 ~ 2차 세계대전 직전); 비밀기록 관리체제의 현재적 구상 시기 (2차 세계대전 ~ 냉전시기). 이러한 시기 구분의 척도는 각 시기가 비밀기록 관련 법령들과 비밀기록관리의 실제 적용방식에 있어 드러낸 차별성이다.
메신저 애플리케이션은 사용자의 채팅 로그나 전화번호와 같은 개인 정보를 데이터베이스에 저장하며, 비밀번호 관리 애플리케이션은 사용자의 비밀번호 정보를 데이터베이스에 저장한다. 따라서 사용자의 개인 정보들이 들어 있는 데이터베이스를 안전하게 보호하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 암호화된 데이터베이스를 복호화하기 위한 키를 저장하는 위치에 따라 애플리케이션을 분류하고, 각 경우 보안성이 어떻게 달라지는지에 관한 연구를 수행했다.
본 논문에서는 CNN 기반 스테그아날리스 방법을 이용하여 입력 영상에 비밀 메시지가 삽입되었는지를 판별하고, 비밀 메시지가 삽입되었을 경우 WOW 와 UNIWARD 방법 중에 어떤 방법으로 삽입되었는지를 분류하고자 한다. 이를 위해 입력 영상으로부터 특징 정보를 추출하기 위해 사용되는 전처리(prepropcessing) 필터의 수가 분류 성능에 미치는 영향에 대해 분석한다. SRM 필터를 사용한 실험에서 필터의 수를 단순히 증가시키는 것은 성능 향상이 도움이 되지 않으며, 효과적인 필터를 선별해서 사용하는 것이 보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
많은 스테가노그래피 알고리즘들이 연구되어왔고 스테가노그래피의 연구로 인해서 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상을 검출하기 위한 스테그아날리시스 또한 연구되어왔다. 특히 영상 스테그아날리시스의 경우에 ALE, SPAM, SRMQ와 같은 통계적인 특성에 기반한 수제 특징이 영상으로부터 추출되고 이 특징을 기계학습 알고리즘을 사용하여 스테고 영상의 분류에 사용하였다. 하지만 이러한 연구들은 단지 단일 영상의 크기, 비밀 정보 삽입 비율에 대해서만 고려하였으며 다양한 영상의 크기, 가로세로 비, 비밀 정보의 비율들에 대해서는 고려하지 않았다. 결과적으로 SPAM 특징이 다양한 조건하에서도 범용성있게 사용가능한지에 대한 검증은 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 SPAM 기반의 영상 스테그아날리시스를 사용하여 영상의 크기, 가로 세로 비 비밀 정보 삽입 비율의 다양한 조건에 대한 분류율을 분석하여 SPAM 특징이 일관적인 분류 결과를 보여줄 수 있는지 확인해본다.
사슴은 전 세계적으로 다양한 서식지에서 살고 있는 동물이다. 사슴은 남극대륙을 제외한 전 대륙에 걸쳐 살고 있는 동물로 도시 근처의 평지에서 관찰되기도 하고, 넓은 초원과 산악 지역에서 살기도 한다. 사슴이라고 불리는 동물은 전 세계적으로 약 100여 종류가 있다. 하지만 정확한 분류에 의하면 사슴에 속한 무리는 17속 53종으로 분류하기도 한다. 소목(Artiodactyle) 사슴과(Cervidae)에 속하는 사슴 종류는 발톱 대신 휘어진 발굽을 가지고 있어 "유제류"라고 하며, 소, 양, 염소와 같이 먹이를 삼킨 뒤 일시적으로 보관하는 되새김위가 있어 "반추동물"이라고도 부른다. 사슴은 매우 온순한 성격을 가진 동물이다. 이런 이유 때문에 사람들 중 일부는 애완동물로 키우기도 하고, 고기와 사슴뿔을 얻기 위해 많은 농가에서 사육되기도 한다.
정보제공에 대한 공공기관의 대응은 기록관리의 정비가 정보공개제도의 시행에 앞서 실천되어야 할 중요한 과제라는 것을 확인시켜 주었다. 특히, 주요 정보가 포함된 기록에 대한 공공기관의 정보 부존재, 비공개 및 비밀 처분의 남발은 공공기관에서의 기록관리에 대한 전반적인 의식변화는 물론 비공개나 비밀로 관리되는 기록에 대한 근본적인 개선이 시급함을 보여주었다. 본 연구는 이러한 문제의식에 근거하여 현재의 비공개 및 비밀기록 관리의 실태를 검토하고 이에 대한 개선방안을 제안하였다. 지금까지 비공개 및 비밀기록에 대한 연구는 법적,행정적 관점에서만 논의가 진행되어 주로 제도적인 측면만이 부각되었다. 그러나 이러한 논의는 비공개 및 비밀기록의 문제에 대한 본질적인 접근이 되지 못하는 한계가 있다. 비공개 및 비밀로 분류되는 정보는 결국 기록이 생산되는 시점부터 관리까지의 모든 프로세스가 합리적으로 수행되어야만 근본적인 개선이 이루어 질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 우리의 기록관리체계가 처리과, 자료관, 전문관리기관이라는 세 단계로 구분되어 기록의 라이프사이클 흐름을 적용하여 관리할 수 있는 방식을 취하고 있는 만큼 이러한 단계에 따라 비공개 및 비밀기록의 생산부터 활용에 이르기까지의 전반적인 문제를 살펴보고 그에 대한 개선방향을 제시하였다.
내용 적응적 스테가노그래피는 복잡한 텍스쳐 또는 잡음 영역과 같이 통계적 모델로는 기술하기 어려운 영역에 비밀 메시지를 은닉한다. 이러한 메시지를 검출하기 위해서는 인접 화소간의 국부적인 의존성을 정교하게 모델링해야 하기 때문에 종종 고차원의 특징벡터 추출이 필요하다. 이러한 스테그분석 방법은 계산량이 많을 뿐만 아니라 비밀 메시지의 검출 정확도가 은닉 영역과 사용된 왜곡 척도에 의존한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 적은 수의 특징 벡터를 이용하여 비밀 메시지의 검출율을 높일 수 있는 개선된 내용 적응적 스테가노그래피의 스테그분석 방법을 제안하고자 한다. 먼저 이산 코사인 변환 계수의 차이를 이용한 특징이 내용 적응적 스테가노그래피의 분석에 유용함을 보이고, 이에 대한 1차 마코프 확률을 특징으로 사용하는 방법을 제시한다. 추출된 특징 벡터는 앙상블 분류기로 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 분류하기 위해 학습된다. 실험 결과 내용 기반 적응적 스테고 영상들에 대해 적은 수의 특징 벡터를 사용함에도 불구하고 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도가 우수함을 확인할 수 있었다.
사용자는 비밀번호를 외워야하는 불편함을 줄이고 로그인 과정을 편리하게 이용하기 위해 패스워드 매니저를 사용한다. 패스워드 매니저는 크게 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 웹 기반의 패스워드 매니저로 나눌 수 있다. 브라우저 기반의 패스워드 매니저의 경우 로컬에 사용자의 계정 정보와 암호화 키를 저장하기 때문에, 비밀번호 복구 프로그램을 사용하거나 간단한 코드를 이용하여 사용자의 계정 정보를 평문 형태로 추출할 수 있다. 로컬에 저장하는 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 달리 웹 기반 패스워드 매니저는 웹을 기반으로 실행된다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화 키를 웹 서버에 저장하기 때문에, 로컬 기반의 패스워드 매니저에 비해 키 노출 우려가 적다. 하지만 웹 기반이기 때문에 공격자가 웹 취약점을 이용하면 사용자의 정보가 누출될 위험성이 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 개선하고자 사용되는 패스워드 매니저를 브라우저에서 사용되는 브라우저 기반 패스워드 매니저와 웹에서 사용되는 웹 기반 패스워드 매니저로 분류하고 각 패스워드 매니저가 사용자의 계정 정보를 저장 및 관리하는 방법을 분석하고, 해당 패스워드 매니저들에서 발생 가능한 취약점에 대해 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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