• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.637-645
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• 2019

RFID 그룹증명은 다수의 태그가 동시에 스캔 되었음을 증명하는 요킹증명의 확장이다. 기존의 그룹증명 기법들은 태그응답의 손실을 검증단계에서 감지하는 지연된 태그손실 감지를 지원한다. 그러나 지연된 태그손실 감지는 태그의 손실을 즉각적으로 감지해야 하는 실시간 응용에는 적합하지 못하다. 이 연구에서 나는 태그의 손실을 빠르게 감지하는 새로운 태그응답손실 감지기법인 TRLD(Tag Response Loss Detection)를 제안한다. 제안기법에서 태그는 응답과 함께 시퀀스번호를 전송하며, 리더는 시퀀스번호를 통해 태그를 식별하는 과정 없이 태그응답의 손실을 감지한다. 안전성 분석에서는 메시지 비구별성 실험을 통해, 시퀀스번호가 특정태그와 태그그룹을 구분하려고 시도하는 메시지 분석 공격에 대해 안전하다는 것을 보인다. 효율성 측면에서 제안기법은 어떤 태그의 응답이 손실되었는지 확정하기 위해 기존의 기법보다 더 적은 수의 통신과 데이터베이스 연산을 요구한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권3호
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• pp.65-70
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• 2021

본 논문은 미국 무인체계 정책의 발전과정에 대한 분석을 통하여 시행착오를 최소화하여 효율적으로 한국의 무인체계를 발전시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 미국은 2001년 9·11테러 이후 군사혁신 차원에서 무인체계 개발에 집중하여 선도국가가 되었다. 미국은 무인체계를 발전시키면서 개발 및 획득 과정에서 수많은 시행착오를 겪었다. 이에 따라 2012년에 무인체계 개발지침을 마련하고 국방 무인화위원회를 발족시켜 무인체계 획득방안을 구체화했다. 또 다양한 무인화 사업이 진행되면서 사업의 중복성 등 예산 낭비 요소를 제거하고자 핵심기술 개발 공유 및 무인체계 기능 단순화를 추진하였다. 한국도 미래형 게임체인저인 무인체계를 개발하는 초기단계부터 정책적으로 산·학·연·군 간의 협업체계를 구축하고, 진화적 개발 전략을 적용해야 한다. 또 운용분야에서는 유·무인체계 복합작전 개념을 정립하고, 이를 구현하기 위한 지능형 S/W와 개방형 구조, 사이버 보안기술을 발전시켜야 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.217-222
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• 2022

현대사회에서 정보는 중요한 역할을 한다. 대부분의 정보는 디지털 공간에서 처리되고, 이동된다. 사이버 공간에서 저항성과 보안성에 기반한 비밀 통신은 기본적인 사항이다. 네트워크를 통해 송신 및 수신되는 디지털 정보를 보호하는 것이 필수적이다. 그러나 권한이 없는 이용자에 의해 정보가 유출되고, 위변조 될 수 있다. 제3자에 의해 통신 내용을 파악하기 위한 혁신적인 기법이 적용됨에 따라 기존 보호 시스템의 효율성이 떨어진다. 스테가노그래피는 매개체의 특정 영역에 비밀정보를 삽입하는 기술이다. 스테가노그래피와 스테간 분석 기술은 상충관계에 있다. 고도화되어가는 스테간 분석에 대응하기 위해 새롭고, 정교한 구현 시스템이 필요하다. 단계별 확산 및 불규칙성을 강화하기 위해, 계층 암호화 및 가변 ShiftRows를 기반으로 하는 한글 메시지에 대한 이미지 스테가노그래피의 하이브리드 구현 기술을 제안한다. 제안된 스테가노그래피 효율성과 성능을 측정하기 위해 PSNR을 계산하였다. 기본 LSB 기법과 비교할 때 PSNR은 1.45% 감소하였으나 확산과 임의성을 증가시킬 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.29-39
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• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.65-79
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• 2020

산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.