제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
코로나19로 인한 비대면 환경 수요 증가와 블록체인, NFT 등 기술의 발전으로 메타버스의 성장이 가속화되고 있다. 그러나 다양한 메타버스 플랫폼의 등장으로 사용자가 증가함에 따라, 메타버스 내에서 랜섬웨어 공격, 저작권 침해, 성범죄 등 범죄 사례가 발생하고 있다. 이로 인해 메타버스 시스템 내에서 디지털 증거로 활용 가능한 아티팩트의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 메타버스 솔루션에 대한 표준화된 포렌식 절차가 부재하며, 메타버스 포렌식을 위한 아티팩트에 대해서도 알려진 정보가 없다. 또한, 보안성 평가 및 포렌식 분석 뿐만 아니라 관련 제도나 가이드라인 역시 미비하여 포렌식에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 대표적 메타버스 게임 솔루션인 Roblox에 대한 동적 분석을 통해 사용자의 행위 분석 및 타임라인 분석에 활용 가능한 아티팩트를 제시한다. 메모리 포렌식 및 로그 분석으로 파악한 아티팩트 간 연계를 통해 메타버스 범죄 시나리오에서의 활용 가능성을 제시하고, 현행 법률 및 규정에 대한 검토를 통해 제도적 미비점을 분석하여 개선 방안을 제언한다.
이용자가 직접 유전체 검사를 의뢰하는 DTC(Direct-to-Consumer) 유전자검사가 확산되고 있다. 수요 확대에 따라 인증제도를 통한 비 의료기관에 검사자격을 부여하고, 검사항목을 확대하였다. 그러나 제약이 적은 국외 사례와 달리 국내 제도에서는 여전히 질병 검사항목은 제외한다. 기존의 비식별 방식은 유전체 정보의 고유성과 가족 공유성에도 영향을 미쳐 충분한 활용 가능성을 보장하지 못한다. 따라서 본 연구는 서비스 활성화 및 검사 항목 확대를 위한 방안으로 분석과정에 완전동형암호를 적용하여 유전체 정보의 유용성을 보장하되, 유출 우려를 최소화한다. 또한 정보주체의 자기결정권 보장을 위해 Opt-out을 기반한 프라이버시 보존 모델을 제안한다. 이는 유전체 정보보호와 활용 가능성 유지를 목표로 하며, 이용자의 의사를 반영한 정보의 활용 가능성을 보장한다.
최근 5G 무선통신 네트워크 기술이 상용화 단계에 진입하자마자 6G를 위한 차세대 무선통신 네트워크 기술에 대한 경쟁적인 연구개발이 가속화되고 있다. 6G에서는 5G 대비 50배의 속도, 10분의 1의 무선 지연 시간의 개선이 예상되며, 인공지능 기술과 융합해 네트워크 구성 요소들을 최적화하고 사람, 기계, 사물 간 새로운 차원의 초연결 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 획기적인 성능과 효율성 개선을 위해 시스템의 복잡성이 증가하고, 연결성이 상시 보장되어야 하며, 유연성과 지능 내재화를 위해 프로그래머블 디자인이 필수적인 요소가 되었기 때문에 보안 취약성이 커졌다. 본 논문에서는 차세대 무선통신 네트워크의 핵심 기술 요소와 표준화 동향을 분석하고, 보안 이슈와 향후 연구 방향을 제시한다.
주요기반시설 산업제어시스템의 폐쇄 망 운영 환경에 따라 내부자 사이버 보안 위협으로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 따라서 이에 대응하기 위한 내부 보안 대책이 요구된다. 이에 본 논문은 산업제어시스템의 안전한 운용을 위한 SW 보안 무결성 관리 프로그램을 제안한다. 자산의 구매, 설치, 운영, 유지보수를 통합 관리함으로써 전반적인 라이프 사이클의 흐름 내에서 정보보안 강화를 확립하는 것을 목표로 한다. 이를 통하여 산업제어시스템의 특성을 반영한 효과적인 내부 보안 관리 프로그램으로 활용될 수 있을 것이다.
소비자원 소비자 위해 정보 동향 분석 보고서에 따르면, 10대 미만과 60대 이상이 겪는 사고 중 가정 내 사고의 비율이 약 70%로 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 기존의 CCTV는 실시간으로 영상 전송은 가능하지만 영상 속의 상황 분석은 하지 못하며, 이를 위해선 지켜보는 인력이 추가로 필요하다. 따라서 보호자의 비용 부담 없이 24시간 행동 분석을 통해 보호가 필요한 가족 구성원의 사고를 예방할 수 있으며 침입과 같은 범죄를 막을 수 있는 AI CCTV의 필요성을 느껴 제작하였다. 해당 CCTV는 실시간 분석으로 영상 내의 위험을 감지하고 감지 후 관련 사항을 등록된 연락처로 송출해서 보호자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 향후 가정 내의 IOT 기기들과 연결하여 위험 상황 발생 시 직접 위험 상황을 해결할 수 있는 스마트 홈 보안으로 범위를 넓힐 수 있다.
현재 국내외 자동차 기업들은 꾸준한 기술 개발을 통해 자율 주행 자동차 산업을 선도하고자 경쟁하고 있다. 이러한 자율 주행 기술은 자동차와 주행 도로 환경과 같이 사물 간의 다양한 연결 의존성을 가지면서 발전하고 있다. 따라서 자동차를 포함한 전체 자율 주행 환경 내에서 사이버 보안 취약점이 발생하기 쉬워지고 있으며, 이에 대한 대비책의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차에서 발생할 수 있는 위협을 모델링하고, 자율 주행 자동차의 안전한 보안을 위해 점검이 필요한 요소들을 체크리스트로써 제안한다.
IoT 가 전 산업에 널리 활용되면서 생성되는 데이터 양이 급증하고 있다. 그러나 경량, 저가, 저전력 IoT 는 대용량 데이터를 처리, 저장, 전송하기 어렵다. 그러나 이러한 문제를 해결하기 위한 종래의 방법들은 복잡도와 성능의 트레이드오프 문제가 있다. 본 논문은 IoT 기기의 효율적 리소스 사용을 위한 오토 인코더 데이터 압축 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 기법은 종래 기술에 비해 평균 60.61% 축소된 데이터 크기를 보였다. 또한, 제안된 기법으로 압축된 데이터를 사용하여 모델 학습을 진행한 결과에 따르면 RNN 과 LSTM 모델에 제안한 방법을 적용했을 때 모두 97% 이상의 정확도를 보였다.
최근 전 산업 분야에서 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 기술이 활용되면서, 안전하고 편리한 펌웨어 업데이트 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 종래의 FOTA (Firmware Over-The-Air) 기술은 단일 경로로 펌웨어를 업데이트하여 보안이 취약하고, 강력한 암호 기술을 활용할 수 없는 문제가 있다. 본 연구에서는 경량 IoT 를 위한 안전한 FOTA (Secure FOTA, S-FOTA) 메커니즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 S-FOTA 는 암호화된 파일이 60 개이고 공격자 수가 100 명일 때 종래의 FOTA 대비 공격자의 공격 성공률을 89.84% 줄일 수 있었다.
최근 IoT (Internet of Things, IoT) 기기가 전 산업과 일상 생활에 활용되면서 취약점 탐지 기술이 중요해지고 있다. 그러나 리소스가 제약적인 IoT 기기에는 종래의 퍼징 기술을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 경량화 IoT 환경에서 퍼징 기술을 적용하기 위한 테스트케이스 선택 기법을 제안했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 방식은 무작위 입력을 생성하여 퍼징하는 종래 퍼저보다 평균 61.49% 빠르게 취약점을 탐지했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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